Braintrust

Les équipes qui développent des agents IA peinent à comprendre ce qui se passe réellement en production : les erreurs sont silencieuses, les régressions difficiles à détecter, et les logs classiques ne suffisent pas à inspecter des traces d'agents complexes. Braintrust répond à ce besoin en proposant une plateforme d'observabilité active pensée pour les agents.

Concrètement, la plateforme repose sur trois piliers : l'observation des traces en temps réel (prompts, réponses, appels d'outils, latence, coût), l'évaluation des sorties via des datasets versionnés et des scores automatisés ou humains, et la découverte de patterns dans les logs de production grâce à une analyse en langage naturel. Un module appelé Loop permet de générer automatiquement de meilleurs prompts, scorers et datasets à partir d'un objectif décrit en langage naturel.

Braintrust s'adresse aux équipes produit et engineering qui font tourner des agents en production, des startups aux grandes entreprises. Des clients comme Notion, Coursera ou Graphite l'utilisent pour itérer rapidement sur leurs modèles et détecter des problèmes avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs.

En revanche, la plateforme n'est pas adaptée à un usage individuel ou exploratoire sans contexte de production : elle suppose un projet IA actif, des volumes de traces significatifs, et une équipe prête à instrumenter son code avec les SDK fournis.