Prefactor

Prefactor 是什麼？

Prefactor 是專為在 LangChain、CrewAI、AutoGen 與 AWS Bedrock 等框架上執行正式環境 AI Agent 的團隊打造的控制平面。它將每一次 Agent 執行擷取為結構化軌跡資料，為結果的品質與任務成功率評分，並在風險權限、PII 外洩或成本飄移演變成事故之前提出警示。除了被動監控之外，Prefactor 也讓團隊能即時暫停、節流、沙盒隔離或封鎖不安全的 Agent 行為，弭平 Agent 設計初衷與其實際運作表現之間的落差。

主要功能

• 完整 Agent 追蹤紀錄

  記錄每一次 LLM 呼叫、工具呼叫與 Agent 做出的決策，為團隊提供從試營運到正式上線的完整稽核軌跡。

• 品質與風險評分

  對正式環境流量持續執行評估（evals）與 LLM-as-a-judge 評分，在使用者發現之前找出幻覺、任務成功率下滑與效能退化。

• 依行為與資料的風險分級

  依據每個 Agent 被允許執行的動作，以及流經它的敏感資料類別（涵蓋包含 GDPR 特殊類別在內的 17 種資料類型）進行分類。

• 執行時期強制管控

  在執行層攔截高風險操作，將高風險操作交由人工審核，並對行為異常的 Agent 進行節流或沙盒隔離。

• 權限飄移監控

  比對宣告的 Agent 權限與實際執行時的行為，找出悄悄累積的風險與未授權存取嘗試。

• 跨框架支援

  支援主流 Agent 框架與供應商，包括 OpenAI、Anthropic、LangChain、CrewAI、LlamaIndex 及自建方案。

使用案例

• 企業 Agent 治理 : 資安與合規團隊能全面掌握組織內每個已部署 Agent 能存取與執行的內容。
• PII 與資料外洩防護 : 自動偵測並攔截 Agent 嘗試將敏感客戶資料匯出或外洩至外部服務的行為。
• 財務與合規工作流程 : 對涉及 SAP 總帳匯出等機密財務系統的 Agent 強制執行審核關卡與速率限制。
• 未註冊 Agent 偵測 : 自動偵測並沙盒隔離嘗試存取系統的未知或未註冊 Agent，於審查期間將其隔離。
• 正式環境品質保證 : 工程團隊可追蹤所有正式環境 Agent 的任務成功率與延遲，及早發現效能退化。

常見問題