제공 중
Tuner.
점수를 움직이는 변경을 순위로.
Tuner는 Observe가 에이전트에 대해 아는 것을 읽고, 1달러당 성과 점수를 올릴 가능성이 가장 큰 변경에 순위를 매깁니다. 더 다듬은 프롬프트, 기준을 여전히 넘기는 더 저렴한 모델, 다른 도구, 더 나은 컨텍스트. 모든 추천은 설명 가능하며 그것이 움직여야 할 정확한 지표에 연결됩니다.
+0.6x top lift
Tuner · ranked by liftvalue/$
1Route triage to Haiku+0.6x
2Add a verify step+0.3x
3Trim the system prompt+0.1x
ranked per $ spent
작동 방식
Read, rank, apply.
01
Read
Tuner reads what Observe knows about the agent and its task.
02
Rank
The highest-impact changes, ranked by predicted outcome-per-dollar lift.
03
Apply
Make the change, then watch the exact metric it was meant to move.
레버
무엇을 개선하는가.
01
영향 순위 변경
추측이 아니라, 성과 지표의 예측된 향상으로 정렬된 추천.
02
모델 적합도
이 작업에서 성과 기준을 가장 낮은 비용으로 유지하는 모델이 무엇인지.
03
산수가 아니라 근거
모든 변경에 대해 자사 실험으로 입증된 것인지, 아직 정가 계산에 불과한지를 함께 표시합니다.
04
반증된 변경도 남깁니다
실험이 반증한 교체는 라벨과 함께 남아, 다음 달에 같은 제안이 다시 나오지 않게 합니다.
05
Auto-Engineer 루프
평가기가 회귀하면, Tuner가 후보 수정을 생성하고 데이터셋으로 검증한 뒤 전후 지표와 함께 PR을 엽니다. 점수판이 아니라 코치.
누구를 위한 것인가
누가 Tuner을 찾는가.
- ·에이전트를 반복 개선하는 팀
- ·프롬프트와 모델을 튜닝하는 에이전트 빌더
- ·1달러당 성과를 좇는 엔지니어링 리더
같은 스위트
Optimize의 나머지와 함께 씁니다.
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