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Agenomics
评估 AI 智能体。生成真实世界证据。
Agenomics 是什么？
Agenomics 是一款开源的 AI 智能体评估方法论与工具包，借助结构化智能体基因、信任评分、兼容性评分和行为漂移监控等机制，帮助团队记录观测与事故，验证"声明的信任"是否真正对应生产环境中的实际表现。它让连接智能体、采集真实世界证据的过程更加系统化，为构建可信赖的 AI Agent 提供实证基础。
产品详细介绍
评估 AI 智能体。生成真实世界证据。
Agenomics 是一款开源的 AI 智能体评估方法论与工具包，借助结构化智能体基因、信任评分、兼容性评分和行为漂移监控等机制，帮助团队记录观测与事故，验证"声明的信任"是否真正对应生产环境中的实际表现。它让连接智能体、采集真实世界证据的过程更加系统化，为构建可信赖的 AI Agent 提供实证基础。
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Дмитрий Андреянов创始人
AI 智能体正变得越来越自主——但我们衡量是否应该信任它们的能力却没能跟上。
我们围绕一个简单的问题构建了 Agenomics：
**AI 智能体所声明的信任等级，能否通过它在现实世界中的实际行为来检验？**
Agenomics 为智能体提供结构化的基因组，计算信任分（Trust）与兼容性分（Compatibility），监控行为漂移，并且——从 v0.7.0 版本起——通过 EvidenceStore 提供持久化的证据收集能力。
但有一个关键的部分是我们无法制造的：
**真实世界的数据。**
我们正在寻找那些运行真实 AI 智能体的开发者，他们愿意将这些智能体接入 Agenomics，收集观察记录和事件案例，并帮助验证信任分是否真正反映生产环境中的行为表现。
无需将任何用户对话发送给 Agenomics。
你的智能体就是实验本身。
你的数据就是证据。
Agenomics 就是方法论。
我很想听听你的看法——特别是你会使用哪些信号来衡量一个 AI 智能体是否真正值得信任。
创始团队
Дмитрий Андреянов创始团队
