Tuner.
Die Änderungen ordnen, die den Score bewegen.
Tuner liest, was Observe über einen Agenten weiß, und ordnet die Änderungen, die seinen Outcome-Score pro Dollar am wahrscheinlichsten steigern: ein schärferer Prompt, ein günstigeres Modell, das die Schwelle dennoch hält, andere Tools, besserer Kontext. Jede Empfehlung ist erklärbar und an die exakte Metrik gebunden, die sie bewegen soll.
Read, rank, apply.
Tuner reads what Observe knows about the agent and its task.
The highest-impact changes, ranked by predicted outcome-per-dollar lift.
Make the change, then watch the exact metric it was meant to move.
Was es verbessert.
Empfehlungen geordnet nach prognostiziertem Zugewinn in der Outcome-Metrik, nicht nach Raten.
Welches Modell die Ergebnisschwelle für diese Aufgabe zu den niedrigsten Kosten hält.
Jede Änderung sagt, ob Ihr eigenes Experiment sie belegt hat oder ob es weiterhin nur Listenpreis-Mathematik ist.
Ein Wechsel, den Ihr Experiment widerlegt hat, bleibt stehen und ist markiert, damit ihn niemand nächsten Monat erneut vorschlägt.
Wenn ein Evaluator regrediert, generiert Tuner einen Kandidaten-Fix, validiert ihn gegen das Dataset und öffnet einen PR mit Vorher-Nachher-Metriken. Coach, nicht nur Anzeigetafel.
Wer zu Tuner greift.
- ·Teams, die an Agenten iterieren
- ·Agenten-Entwickler, die Prompts und Modelle optimieren
- ·Eng-Verantwortliche, die Ergebnis pro Dollar verfolgen
Passt zum Rest von Optimize.
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