Prefactor

什么是Prefactor？

Prefactor 是一个专为在 LangChain、CrewAI、AutoGen 和 AWS Bedrock 等框架上运行生产级 AI Agent 的团队打造的控制平面。它将每一次 Agent 运行捕获为结构化轨迹数据，对结果的质量和任务成功率进行评分，并在风险权限、PII 暴露或成本漂移升级为事故之前发出预警。除了被动监控之外，Prefactor 还允许团队实时暂停、限流、沙盒隔离或阻止不安全的 Agent 行为，弥合 Agent 设计初衷与其在真实环境中实际表现之间的落差。

主要功能

• 全量 Agent 轨迹捕获

  记录每一次 LLM 调用、工具调用和 Agent 做出的决策，为团队提供从试点到生产环境的完整审计轨迹。

• 质量与风险评分

  对实时流量持续运行评估（evals）和 LLM-as-a-judge 评分，在用户察觉之前捕捉幻觉、任务成功率下降和性能回退。

• 基于行为与数据的风险画像

  根据每个 Agent 被允许执行的操作，以及流经它的敏感数据类别（覆盖包括 GDPR 特殊类别在内的 17 种数据类型）对其进行分类。

• 运行时策略执行

  在执行层拦截高风险操作，将高风险操作路由至人工审批，并对异常 Agent 进行限流或沙盒隔离。

• 权限漂移监控

  将声明的 Agent 权限与实际运行时行为进行比对，发现悄然累积的风险和未授权访问尝试。

• 跨框架支持

  兼容主流 Agent 框架和模型提供商，包括 OpenAI、Anthropic、LangChain、CrewAI、LlamaIndex 及自建方案。

使用场景

• 企业级 Agent 治理 : 安全与合规团队可全面掌握组织内每个已部署 Agent 能访问和执行的内容。
• PII 与数据泄露防护 : 自动检测并拦截 Agent 试图向外部服务导出或泄露敏感客户数据的行为。
• 金融与合规工作流 : 对涉及 SAP 总账导出等机密财务系统的 Agent 强制执行审批关卡和速率限制。
• 未注册 Agent 发现 : 自动检测并沙盒隔离试图访问系统的未知或未注册 Agent，在审查期间将其隔离。
• 生产环境质量保障 : 工程团队可跟踪所有在线 Agent 的任务成功率和延迟，及早发现性能回退。

常见问题