Oqoqo
Plateforme pour créer des évaluations et des benchmarks privés qui mesurent si des agents IA peuvent utiliser avec succès de vrais produits via MCP, CLI, SDK et API.
Communauté:
Aperçu du produit
Qu'est-ce que Oqoqo ?
Oqoqo est une plateforme d'évaluation conçue pour un monde où les agents IA, et pas seulement les humains, deviennent des utilisateurs à part entière des logiciels. Plutôt que de s'appuyer sur des benchmarks publics génériques qui reflètent rarement les workflows réels, les équipes définissent leurs propres jeux de tâches et critères de réussite en langage clair, puis laissent des agents comme Claude Code, Codex ou Cursor tenter ces tâches sur différentes versions de l'interface d'un produit. Chaque essai s'exécute dans un bac à sable isolé et jetable, avec exactement les fichiers, identifiants et outils qu'un agent rencontrerait en production, et chaque étape franchie par l'agent est enregistrée sous forme de trajectoire complète. Le résultat est un benchmark privé qui indique les taux de réussite, le gain apporté par un changement par rapport à une référence, les données de tokens et de coût, ainsi que les frictions précises à l'origine des échecs, afin que les problèmes de produit et de documentation puissent être corrigés puis retestés à volonté.
Fonctionnalités clés
Jeux de tâches privés & grilles d'évaluation
Les équipes rédigent en langage clair des tâches réelles et des critères de réussite/échec, en gardant la pleine propriété de benchmarks versionnés qui restent comparables lors des exécutions futures.
Tests multi-agents, multi-modèles
Exécutez les mêmes tâches sur Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, OpenCode, OpenClaw, Pi et Hermes, en choisissant le modèle et le niveau d'effort par agent pour comparer leurs performances.
Exécution en bac à sable isolé
Chaque essai est lancé dans un environnement cloud neuf et jetable qui reproduit les conditions réelles d'un agent, évitant les fuites d'indices entre les runs et garantissant des résultats reproductibles.
Capture complète de la trajectoire
Chaque appel d'outil, commande, modification de fichier et nombre de tokens est enregistré, permettant à un évaluateur de noter chaque exigence individuellement, avec justification écrite et citation.
Diagnostic des frictions et des échecs
Les obstacles récurrents — documentation contradictoire, étapes d'installation défaillantes, messages d'erreur trompeurs — sont regroupés par gravité et responsable, pour cibler précisément ce qu'il faut corriger dans le produit ou son interface.
Tests de régression prêts pour la CI/CD
Les expériences peuvent être déclenchées directement depuis des changements de code via CLI ou MCP, détectant les régressions d'expérience agent avant qu'une mise à jour d'API, de SDK ou de documentation ne soit publiée.
Cas d'utilisation
- Test de préparation pour les agents : Les équipes d'outils pour développeurs vérifient si des agents de codage peuvent réellement découvrir et utiliser leurs serveurs MCP, CLI ou SDK sur des tâches réalistes, et pas seulement sur des démos soignées.
- Sélection de modèle et de harness : Les équipes produit comparent les taux de réussite entre différents agents et modèles sur des workflows spécifiques à leur domaine pour décider lesquels supporter officiellement.
- Débogage de la documentation : Les rédacteurs techniques et les équipes DevRel utilisent les rapports de friction pour repérer où la documentation contredit le comportement réel de l'API, et corriger précisément les étapes qui bloquent les agents.
- Prévention des régressions au moment des releases : Les équipes d'ingénierie intègrent les expériences à leur CI, afin qu'une nouvelle version d'API ou de SDK qui casse les workflows d'agents soit détectée avant d'atteindre la production.
- Refonte d'interface pour les agents : Les concepteurs de produits comparent l'accès agent brut à un traitement MCP ou CLI pour quantifier le gain qu'une interface mieux conçue apporte au taux de réussite des agents.
FAQ
Alternatives à Oqoqo
LastMile AI
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