Mirrors

Probar agentes de IA es una apuesta cuando no se pueden replicar los entornos de producción. Cualquier cambio en una indicación, herramienta o modelo corre el riesgo de introducir errores como el 'reembolso incorrecto' que se envía y daña la confianza del cliente. Mirrors resuelve esto dándole a su agente un lugar seguro para fallar. Construye automáticamente una copia ejecutable de sus sistemas de producción, incluidas las herramientas internas que no tienen una instancia de prueba, aprendiendo de su código, rastros o documentos. En lugar de hurgar en sistemas en vivo para reproducir un error, puede reproducir la sesión exacta en el entorno espejado. Esto se integra directamente en su flujo de trabajo de CI, actuando como una puerta en las solicitudes de extracción para probar cada cambio contra sesiones pasadas. Con soporte para frameworks como LangChain, LangGraph y los SDK de OpenAI/Anthropic, Mirrors se integra en su pila existente. Mueve las pruebas de un proceso reactivo posterior a la implementación (observabilidad) a uno proactivo previo a la implementación, asegurando que las regresiones se detecten en el entorno, no por sus clientes.