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代理優化
万能な代理優化ツール
多様な用途に対応可能な代理優化ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。
代理優化
Vocera
音声エージェント向けのAI駆動のテストと評価。
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Voceraとは?
Cekuraは、以前はVoceraとして知られていた会社で、AI音声エージェントのための最先端のテストと評価サービスを提供します。AI駆動の顧客インタラクションを活用する組織向けに設計されたCekuraは、シームレスで効率的なエージェントパフォーマンスを保証します。ワークフロー、ペルソナ、実際の音声を使用して、Cekuraは数え切れないシナリオをシミュレートし、カスタムメトリックに基づいて音声エージェントを評価および調整するのに役立ちます。さらに、実用的なインサイト、リアルタイムモニタリング、最適なエージェントパフォーマンスのための即時通知を提供します。
Vocera コア機能
AI生成およびカスタムデータセットテスト
ワークフローおよびペルソナシミュレーション
リアルタイムパフォーマンスモニタリング
詳細なログとトレンド分析
即時エラー通知
Vocera 長所と短所
短所
主要ウェブサイトのリンク以外に価格詳細の直接的な情報はありません。
一般公開されているオープンソースコードやGitHubリポジトリはありません。
アプリストアやその他プラットフォームとの統合に関する情報が限られています。
長所
数千のシナリオで音声AIエージェントの迅速な立ち上げとテストを可能にします。
カスタムデータセットと実際のオーディオをサポートし、包括的な評価を提供します。
共感、応答性、幻覚などの実用的な評価指標を提供します。
リアルタイム監視、アラート、データ可視化を含み、エージェントのパフォーマンス改善を継続的に実施します。
多くの主要な会話型AI企業から信頼され、Y Combinatorの支援を受けています。
Vocera 価格設定
無料プランあり
No
無料体験の詳細
2週間の無料トライアル
料金モデル
無料トライアル
クレジットカードが必要か
No
生涯プランあり
No
請求頻度
月額
料金プランの詳細
スタートアッププラン
1000 USD
25K クレジット
無制限エージェント、チームメンバー10名
最大50の同時通話
専用Slackサポート
本番通話シミュレーション
ダウンロード可能なレポート
本番通話アラート
さらに表示
エンタープライズ
カスタム USD
スタートアッププランの全機能 +
カスタムクレジット
カスタムAPIアクセス
カスタムファインチューニングメトリクス
優先チャネルサポート(Slack、メール、Teamsなど)
コンプライアンス(SOC2、GDPR、HIPAA)
無制限のチームメンバー
カスタムSLA / 専任サポートエンジニア
カスタム同時通話数
ホワイトラベルレポート
アクセス制御付き複数プロジェクト
カスタムWebRTC統合
セルフホスティング
さらに表示
最新の価格については、こちらをご覧ください:
https://www.vocera.ai
Semi Agent
メモリ、計画、LLM搭載ツール実行による自律型AIエージェントを構築する軽量Pythonフレームワーク。
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Semi Agentとは?
Semi Agentは、計画、実行、長期的なコンテキストの保持が可能なAIエージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。人気の言語モデルと連携し、カスタム機能のためのツール定義をサポートし、会話やタスク指向のメモリを維持します。開発者はステップバイステップの計画を定義し、外部APIやスクリプトをツールとして接続し、組み込みのロギングを利用してエージェントの動作をデバッグ・最適化できます。オープンソースの設計とPythonベースにより、容易なカスタマイズ・拡張・既存パイプラインへの統合が可能です。
Semi Agent コア機能
WorFBench
WorFBenchは、タスクの分解、計画、多ツールのオーケストレーションに関するLLMベースのAIエージェントを評価するオープンソースのベンチマークフレームワークです。
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WorFBenchとは?
WorFBenchは、大規模言語モデルに基づくAIエージェントの能力を評価するために設計された総合的なオープンソースフレームワークです。旅程計画からコード生成ワークフローまで、多様なタスクを提供し、それぞれに明確な目標と評価指標を設定しています。ユーザーはカスタムエージェント戦略を設定し、標準化されたAPIを通じて外部ツールと連携し、自動評価を実行して、分解、計画の深さ、ツール呼び出しの正確さ、および最終出力の質を記録できます。内蔵された可視化ダッシュボードは各エージェントの意思決定過程を追跡し、長所と短所を特定しやすくします。WorFBenchのモジュラー設計は、新しいタスクやモデルを迅速に拡張でき、再現性のある研究や比較研究を促進します。
WorFBench コア機能
WorFBench 長所と短所
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