What is Scorecard?
Scorecard 是专为前瞻性团队打造的AI评估平台，旨在帮助他们构建并发布可靠的AI产品。该平台提供系统的基础设施，用于测试复杂的智能体、验证其性能，并在问题影响用户之前有效阻止代价高昂的回归错误，从而解决了AI可靠性这一核心难题。Scorecard 为AI性能评估带来了至关重要的清晰度和结构，赋能AI工程师、产品经理和质量保证（QA）团队协同合作，共同交付可预测的AI体验。
主要功能
Scorecard 提供全面的工具，以标准化AI质量保证流程，帮助您的团队从手动“凭感觉”的检验，迈向数据驱动的部署自信。
💡 持续评估与实时可观测性
将评估直接整合到您的开发周期中，让您在构建模型的同时监控其行为表现。这种实时可观测性能够提供用户与智能体交互的实时脉搏，帮助您快速识别问题、监控故障并发现性能改进机会，确保快速反馈循环。
📊 可靠的指标设计与验证
借助 Scorecard 经过验证的指标库，超越简单的输出检查。您可以访问行业基准，或定制经过验证的指标。在使用前，您可以对自定义指标进行压力测试和验证，并以人工评分作为“事实真相（ground truth）”来确保准确性，从而确保您所追踪的指标真正关乎您的业务成果。
⚙️ 统一的提示词管理与版本控制
通过在一个集中位置存储、追踪和管理所有生产环境中的提示词，为它们建立单一的“事实真相（single source of truth）”。利用内置的版本控制功能，您可以轻松比较提示词随时间的变化，追踪表现最佳的迭代版本，并维护清晰的有效历史记录，从而自信地将提示词部署到生产环境中。
🔄 将生产环境故障转化为测试用例
不要让实际问题溜走。Scorecard 使您能够捕获实际的生产环境故障，并立即将其转化为可重用、结构化的测试用例。这使您能够快速生成用于回归测试和微调的训练样本，确保关键问题得到解决并防止其在未来的部署中再次出现。
🧠 全面的智能体系统测试
Scorecard 支持现代AI智能体的全 спектrum，包括多轮对话、工具调用智能体、RAG（检索增强生成）管道以及复杂的多步骤工作流。您可以使用自动化用户画像在多轮模拟中测试完整的智能体配置（包括提示词、工具和设置），从而确保其在真实用户流程中的稳健性。
使用场景
Scorecard 无缝融入您的工作流程，解决AI产品生命周期中常见的可靠性和质量挑战。
1. 验证关键任务发布
在发布新功能或模型更新之前，对当前系统和拟议系统进行结构化的A/B对比。利用人工标注功能，邀请领域专家和产品经理提供“事实真相（ground truth）”验证，确保新的AI行为与用户预期和合规性要求完美契合。
2. 自动化回归预防
将 Scorecard 评估直接集成到您的CI/CD管道中。此自动化工作流会在性能低于预设阈值时触发警报，有效及早发现回归问题。通过系统化地运行全面的测试套件——包括那些由过去的生产环境故障生成的测试套件——您可以自信地部署新代码和模型。
3. 优化复杂智能体工作流
对于处理复杂、多步骤任务（如复杂推理或工具调用）的智能体，使用 Scorecard Playground 可以快速原型设计，并使用实际请求并行比较不同的模型和提示链。捕获详细的延迟指标（端到端、模型推理、网络），以识别性能瓶颈并在部署前优化智能体的效率。
独特优势
Scorecard 旨在提供系统化的基础设施和跨职能的可见性，这对于大规模工程化可靠AI至关重要。
系统化的AI评估基础设施：我们提供必要的Infrastructure来系统化地运行AI评估，用标准化流程取代手动检查。这使得AI工程师能够专注于开发，而平台则自动验证改进并防止回归。
以人为本的跨职能设计： Scorecard 旨在团结产品经理、领域专家和开发者。非技术性利益相关者可以轻松贡献领域专业知识，共同定义质量指标并验证成果，确保AI产品既满足技术要求，也符合用户期望。
一流的开发者体验：集成设计旨在实现快速和便捷。凭借 Python 和 JavaScript/TypeScript 的全面SDK，以及强大的 REST API，您可以在数分钟内将 Scorecard 集成到您的生产部署中，立即建立快速反馈循环。
总结
Scorecard 为您的团队提供了构建和发布真正可靠AI产品所需的结构、清晰度和信心。通过将实际性能转化为可操作数据，并将评估集成到整个开发周期中，您可以确保AI体验的可预测性，并使其持续改进。
More information on Scorecard
Launched
2018-01
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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Source: Similarweb (Oct 19, 2025)
Scorecard was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-18.
