Langtrace提供一套全面的功能，幫助開發人員監控和增強其大型語言模型應用程式。它利用OpenTelemetry標準以確保兼容性，允許從各種來源收集痕跡並提供性能指標。該工具幫助識別趨勢、異常和改進空間，從而使應用程式更加高效和可靠。它使團隊能夠建立自動評估和反饋迴路，大大簡化了LLM應用程式的開發和改善過程。

WorFBench是一個全面的開源框架，用於評估建構於大型語言模型上的AI代理能力。它提供多樣化的任務，例如行程規劃、程式碼生成流程等，每個任務都具有明確的目標和評估指標。用戶可以配置自訂的代理策略，透過標準化API整合外部工具，以及運行自動化評估，記錄在任務分解、規畫深度、工具調用準確率及最終輸出品質方面的表現。內建的視覺化儀表板能輕鬆追蹤每個代理的決策路徑，方便識別優缺點。WorFBench模組化設計，使得新增任務或模型非常快速，同時促進可重複的研究與比較。

QueryCraft是一個基於Python的提示工程工具包，旨在簡化AI代理的開發流程。它允許用戶通過模組化流程定義結構化的提示，無縫連接多個LLM API，並根據自定義指標進行自動評估。內建的標記使用量和成本日誌功能幫助開發者衡量性能、比較提示變體，並識別低效率之處。QueryCraft還包括除錯工具，用於檢查模型輸出、可視化工作流程步驟，並進行不同模型的基準測試。其CLI和SDK界面支持集成到CI/CD流程中，加快迭代和協作。提供一個完整的提示設計、測試和優化環境，幫助團隊交付更準確、更高效且成本效益更佳的AI代理解決方案。