Für Teams, die mit KI-Agenten bauen: Eval Lab spielt echte Agenten-Arbeit in isolierten Workspaces nach, bewertet jedes Ergebnis mit Pass oder Fail und misst die Token-Kosten. In der Arena treten Modelle und Konfigurationen direkt gegeneinander an.
Noch nicht öffentlich verfügbar — schreib uns für frühen Zugang.
Eval Lab macht die Arbeit deiner Agenten überprüfbar: nachgespielt, bewertet und in Kosten gemessen — nicht nur ausprobiert.
Jeder Lauf startet aus echter Arbeit — Repo-Checkout, Aufgaben-Daten, Evidence und Plugin-Snapshots. Der Agent arbeitet in einem sauberen, isolierten Workspace, nicht auf deinem Rechner.
Ein günstiger Regel-Judge bewertet jedes Ergebnis mit einem klaren Pass oder Fail. Wenn du tiefer schauen willst, schaltest du eine optionale semantische Prüfung dazu.
Eval Lab misst die Token-Kosten pro Lauf. Du siehst, was ein Ergebnis wirklich kostet — nicht nur, ob es funktioniert.
Lass Modelle und Konfigurationen Kopf an Kopf gegeneinander antreten. Gleiche Aufgabe, gleicher Workspace — du siehst, wer gewinnt.
Alle Läufe an einem Ort. Behalte Pass-Raten, Kosten und Regressionen über deine gesamte Test-Suite im Blick.
Kein Spielzeug-Setup: Eval Lab spielt die Arbeit unter denselben Bedingungen nach, unter denen deine Agenten wirklich laufen. Das Urteil zählt, weil die Aufgabe echt ist.
Vier Schritte von echter Agenten-Arbeit zu einem Urteil, dem du vertrauen kannst.
Eval Lab baut aus echter Arbeit einen isolierten Workspace und spielt die Agenten-Aufgabe darin nach.
Jedes Ergebnis bekommt ein klares Urteil — schnell per Regel-Judge, bei Bedarf mit tieferer semantischer Prüfung.
Die Token-Kosten werden pro Lauf erfasst, damit du Qualität und Preis zusammen siehst.
In der Arena treten Modelle und Konfigurationen direkt gegeneinander an — gleiche Aufgabe, gleicher Workspace.
Eval Lab ist noch nicht öffentlich verfügbar. Willst du früh dabei sein und deine Agenten auf den Prüfstand stellen? Schreib uns.