Okareo - KI-Agenten-Testplattform mit synthetischen Benutzern

Okareo 简介

Die Entwicklung von KI-Agenten stellt Entwicklungsteams vor fundamentale Herausforderungen: Das Verhalten dieser Systeme ist oft unvorhersehbar und kann in Produktionsumgebungen zu unerwarteten Aktionen führen, die das Benutzererlebnis beeinträchtigen und das Vertrauen in die Anwendung untergraben. Herkömmliche Testmethoden stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die vielfältigen Interaktionsmuster realer Nutzer zu simulieren und potenzielle Fehler frühzeitig zu identifizieren.

Okareo ist eine umfassende Plattform für das Testen und Bewerten von KI-Agenten, die diesen Problemen systematisch begegnet. Das Kernkonzept basiert auf Synthetic Users – simulierten Nutzern, die reales Verhalten nachahmen und dadurch Edge Cases sowie Verhaltensanomalien aufdecken, bevor echte Benutzer darauf stoßen. Durch die Kombination aus Verhaltenskartierung, Echtzeit-Fehlererkennung und automatisierter CI/CD-Integration ermöglicht Okareo Entwicklungsteams, robuste und zuverlässige Agenten mit größerer Confidence bereitzustellen.

Die Plattform位于旧金山，与 CrewAI、Anthropic、OpenAI、Google Cloud、Groq 等主流 AI 平台深度集成，形成了完整的开发生态系统。这种集成能力确保了 Okareo in bestehende Workflows eingebettet werden kann, ohne dass Entwicklungsteams ihre bestehenden Tools und Infrastrukturen aufgeben müssen.

Okareo 的核心功能

Die Funktionalitäten von Okareo sind darauf ausgelegt, den gesamten Test- und Evaluierungsprozess von KI-Agenten abzudecken. Jede Funktion adressiert spezifische Herausforderungen im Entwicklungszyklus und bietet messbare Vorteile für Entwicklungsteams.

Agentic Simulation ermöglicht die Definition von synthetischen Benutzern (Drivers), die mit konkreten Zielen und Kontexten ausgestattet werden. Diese Driver interagieren mehrstufig mit dem Agenten und decken dabei unerwartete Verhaltensweisen und Randfälle automatisch auf. Der Prozess ersetzt stundenlange manuelle QA-Arbeit durch systematische, reproduzierbare Testszenarien. Entwicklungsteams können verschiedene Persönlichkeiten konfigurieren – von unerfahrenen Nutzern über Power-User bis hin zu adversarialen Akteuren – um das gesamte Spektrum möglicher Interaktionen abzudecken.

Voice Simulation erweitert diese Fähigkeit auf sprachbasierte Interaktionen. Die Plattform unterstützt语音优先的多轮模拟 mit Konfiguration von Sprachzielen über OpenAI Realtime, Deepgram oder benutzerdefinierte Endpunkte. Damit lassennen sich reale Sprachdialogverhalten testen und verschiedene Anruferpersönlichkeiten unter Druck setzen, bevor echte Nutzer mit dem System interagieren.

Behavior Map geht über die bloße Aufzeichnung von Ausgaben hinaus. Die Funktion konstruiert eine Karte der Entscheidungswege des Agenten in unterschiedlichen Szenarien und ermöglicht die automatische Bewertung von Zielführungsgrad, Faktentreue, Relevanz und Gesprächsfluss. Dadurch lassen sich systematisch Lücken, Schleifen und Sackgassen identifizieren – Probleme werden an ihrer Wurzel adressiert statt Symptome zu jagen.

Evaluation & Checks bietet objektive Bewertungen der Modellleistung durch automatisch generierte Prüfkriterien und Bewertungskarten. Die Plattform unterstützt verschiedene Prüftypen – von automatischen Checks über Code-Generierung bis hin zu natürlicher Sprache – und ist anpassbar für Klassifikationsmodelle, Code-Generierung, generative Modelle und Vektordatenbanken.

Error Discovery fungiert als Produktionsschutzschild und überwacht das Agentenverhalten in Echtzeit. Die Funktion erfasst Bereichsverletzungen, fehlerhafte Tool-Ausführung, Halluzinationen und Prozessabbrüche, kartiert den Fehlerursprung und verfolgt deren Ausbreitung bis zum Vertrauensbruch.

CI/CD Automation integriert synthetische Benutzersimulationen direkt in den Entwicklungs-Workflow. Bei jedem Commit werden automatisierte Tests ausgeführt, sodass Fehler frühzeitig erkannt werden und Teams zuverlässige Agenten mit Confidence bereitstellen können.

Okareo 的技术架构

Die technische Architektur von Okareo basiert auf einem modularen Design, das verschiedene Interaktionsmodi und Testmethoden nahtlos integriert. Diese Architektur ermöglicht es Entwicklungsteams, umfassende Evaluierungen über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg durchzuführen.

Das Fundament bildet die Multi-Modal-Interaktionsunterstützung, die drei Kernmodi vereint: Voice & Simulation für sprachbasierte Tests mit mehrstufigen Dialogen, Multi-Turn-Conversation-Tests für komplexe Gesprächsszenarien und Headless-Modus für API-basierte Integrationstests. Diese Flexibilität stellt sicher, dass Agenten unabhängig von ihrem Einsatzkontext umfassend getestet werden können.

Für Function Calling Evaluation bietet Okareo spezialisierte Testmechanismen, die die Planungs-, Gedächtnis- und Entscheidungsfähigkeiten von Agenten evaluieren. Die Plattform identifiziert systematisch Tool-Nutzungsfehler und Gedächtnisprobleme, indem sie das Verhalten des Agenten bei der Ausführung von Funktionsaufrufen analysiert. Dies ist besonders wertvoll für Agenten, die auf externe Tools und APIs angewiesen sind.

Die RAG-Vollkettenbewertung ermöglicht die End-to-End-Validierung des gesamten Retrieval-Augmented-Generation-Prozesses: von der Intent-Erkennung über die Retrieval-Qualität bis zur Antwortgenerierung. Die Plattform testet jede Stufe des RAG-Pipeline separat und identifiziert Schwachstellen wie fehlerhafte Intent-Klassifikation, schlechte Retrieval-Ergebnisse oder Halluzinationen in den generierten Antworten.

Zu den Kerntechnologie-Fähigkeiten gehören:

Das Behavior Map System konstruiert automatisch Verhaltenskarten, die zeigen, wie Agenten in verschiedenen Szenarien entscheiden. Diese Karten machen abstrakte Verhaltensmuster sichtbar und ermöglichen es Entwicklern, systematische Probleme im Agenten-Design zu identifizieren.

Real-Time Monitoring bietet kontinuierliche Überwachung in Produktionsumgebungen und erkennt sofort, wenn Agenten gegen definierte Grenzen verstoßen, falsche Tools verwenden oder Halluzinationen produzieren.

Scenario Copilot automatisiert die Generierung von Testszenarien durch intelligente Synthese von Edge Cases und ermöglicht es Teams, ihre Testabdeckung signifikant zu erweitern, ohne manuell Szenarien schreiben zu müssen.

Auto-Generated Checks erstellt automatisch Bewertungskriterien basierend auf dem Agentenverhalten und reduziert damit den manuellen Aufwand für die Testfallentwicklung erheblich.

谁在使用 Okareo

Die Plattform richtet sich an vielfältige Anwendungsfälle in der KI-Entwicklung. Das Verständnis dieser Szenarien hilft potenziellen Nutzern einzuschätzen, ob Okareo für ihre spezifischen Anforderungen geeignet ist.

Agentic AI Entwicklung stellt eine der häufigsten Anwendungen dar. Entwickler, die autonome Agenten erstellen, stehen vor der Herausforderung, dass diese Systeme unvorhersehbare Verhaltensweisen zeigen können. Okareo adressiert dieses Problem durch Synthetic Users, die verschiedene Benutzerpersonen simulieren – vom unerfahrenen Nutzer bis zum gezielt adversarialen Akteur. Die simulierten Interaktionen decken automatisch Edge Cases auf, die in manuellen Tests übersehen würden, und ermöglichen es Teams, Probleme zu beheben, bevor echte Benutzer darauf stoßen.

CI/CD-Integration für Agenten-Evaluation bietet einen strukturierten Ansatz für Teams, die Qualitätssicherung in ihre Entwicklungs-Workflows integrieren möchten. Anstatt sich auf subjektive „Atmosphäre-Tests" zu verlassen, ermöglicht Okareo automatisierte Tests bei jedem Code-Commit. Dies gewährleistet, dass Änderungen am Agenten sofort auf ihre Auswirkungen auf Verhalten und Zuverlässigkeit geprüft werden, bevor sie in die Produktion gelangen.

RAG-System-Evaluation ist kritisch für Anwendungen, die auf Retrieval-Augmented Generation setzen. Diese Systeme können an jeder Stelle der Pipeline versagen – bei der Intent-Klassifikation, der Retrieval-Qualität oder der Antwortgenerierung. Okareo testet jede Phase separat mit realen Metriken und ermöglicht es Teams, die Vertrauenswürdigkeit des gesamten Prozesses von der Anfrage bis zur Antwort sicherzustellen.

Voice-Agent-Tests adressieren die wachsende Bedeutung sprachbasierter Benutzeroberflächen. Sprachassistenten können fehlerhafte Antworten geben, von ihrer Aufgabe abweichen oder Schritte übersehen, ohne dass dies zu Fehlermeldungen führt. Okareo ermöglicht vollständige Sprachsitzungssimulationen, die das End-to-End-Dialogverhalten testen und verschiedene Anruferpersönlichkeiten unter realistischen Bedingungen evaluieren.

Function-Calling-Tests evaluieren die Fähigkeit von Agenten, korrekt mit externen Tools und APIs zu interagieren. Die Tests zeigen Probleme bei der Planung, dem Gedächtnis und der Entscheidungsfindung auf und identifizieren Fehler bei der Tool-Nutzung sowie Gedächtnisprobleme, die in der Produktion zu Ausfällen führen könnten.

快速开始

Der Einstieg in Okareo ist unkompliziert und ermöglicht es Entwicklungsteams, innerhalb kurzer Zeit mit der Evaluierung ihrer Agenten zu beginnen.

Der erste Schritt erfolgt über die Kontoerstellung unter https://app.okareo.com/account/sign-up. Die Registrierung erfordert keine Kreditkarte und gewährt sofortigen Zugang zum Free-Tarif mit 500 Datapoints. Nach der Bestätigung der E-Mail-Adresse kann sofort mit der ersten Simulation begonnen werden.

Das Grundkonzept basiert auf der Definition eines synthetischen Benutzers (Driver), der als Testakteur fungiert. Für die erste Simulation werden folgende Parameter konfiguriert: der Kontext, in dem der Driver agiert, das spezifische Ziel, das der Driver verfolgt, und optional eine Persona, die das Verhalten charakterisiert – etwa ein neuer Benutzer, ein erfahrener Nutzer, ein potenzieller Angreifer oder ein unzufriedener Kunde.

Nach der Driver-Definition wird die Simulation ausgeführt, wobei der synthetische Benutzer mehrstufig mit dem Zielagenten interagiert. Die Ergebnisse werden automatisch analysiert und in einem Behavior Map visualisiert, das die Entscheidungspfade des Agenten aufzeigt.

Bezüglich der Systemanforderungen: Okareo integriert sich über API und erfordert entsprechende API-Keys für die gewählten KI-Anbieter – unterstützte Optionen umfassen OpenAI, Anthropic, Google Cloud und weitere. Entwickler sollten mit den Funktionen und Endpunkten ihres Zielagenten vertraut sein, bevor sie die Integration konfigurieren.

Okareo 的定价方案

Die Preisgestaltung von Okareo folgt einem nutzungsbasierten Modell, das die Anforderungen von Entwicklungsteams unterschiedlicher Größe adressiert. Die drei verfügbaren Tarife bieten gestaffelte Funktionen und Kontingente, die eine flexible Skalierung ermöglichen.

Der Free-Tarif eignet sich ideal für erste Evaluierungen und das Kennenlernen der Plattform. Mit 500 Datapoints pro Monat können Entwicklungsteams grundlegende Simulationen durchführen und die Kernfunktionen wie Agent Error Discovery und CI/CD-Integration testen. Eine Kreditkarte ist nicht erforderlich.

Der Pro-Tarif richtet sich an Teams, die regelmäßig Agenten entwickeln und evaluieren. Die 5.000 Datapoints können für umfangreichere Testszenarien genutzt werden, wobei überschüssige Nutzung nach Bedarf abgerechnet wird. Die 250 Voice-Minuten ermöglichen sprachbasierte Testszenarien, während Error Discovery & Auto-Tuning sowie Agent Outcome Monitoring erweiterte Überwachungsfunktionen bieten.

Der Scale-Tarif ist für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen konzipiert. Die Preisgestaltung wird individuell vereinbart und umfasst Enterprise-Funktionen wie benutzerdefinierte Sprachmodelle, erweiterte Governance-Reports, Multi-Modal-Analysen und detaillierte Team-Zugriffsverwaltung.

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