What is Scorecard?
Scorecard 是一個專為 AI 評估而設的平台，旨在協助具前瞻性的團隊建構並交付可靠的 AI 產品。它透過提供系統化的基礎架構，測試複雜的代理程式、驗證效能，並在影響使用者前預防代價高昂的迴歸問題，從而解決 AI 可靠性的關鍵挑戰。此平台為 AI 效能帶來了不可或缺的清晰度和結構，讓 AI 工程師、產品經理和品保團隊能夠協同合作，提供可預測的 AI 體驗。
主要功能
Scorecard 提供全面的工具，以標準化 AI 品質保證流程，協助您的團隊擺脫手動的「感覺判斷」，轉向數據驅動的部署信心。
💡 持續評估與即時可觀察性
將評估直接整合至您的開發週期中，讓您在建構模型的同時，能監控其行為表現。這種即時可觀察性提供使用者與代理程式互動的即時動態，協助您快速識別問題、監控故障，並尋找提升效能的機會，從而確保快速的回饋循環。
📊 可信賴的指標設計與驗證
運用 Scorecard 經驗證的指標資料庫、存取業界基準，或客製化經證實的指標，超越簡單的輸出檢查。您可以在信任自訂指標之前，對其進行壓力測試和驗證，並以人工評分作為黃金標準，以確保準確性，讓您能追蹤對業務成果真正重要的事物。
⚙️ 統一的提示管理與版本控制
將所有生產環境的提示儲存、追蹤並管理在一個集中位置，為其建立單一事實來源。運用內建的版本控制功能，您可以輕鬆比較提示隨時間的變化、追蹤表現最佳的迭代版本，並維持有效提示的清晰歷史紀錄，以便自信地將提示部署到生產環境。
🔄 將生產環境故障轉化為測試案例
別讓實際問題悄然溜走。Scorecard 讓您能夠擷取實際的生產環境故障，並立即將其轉換為可重複使用、結構化的測試案例。這讓您能快速生成用於迴歸測試和微調的訓練範例，確保關鍵問題得到解決，並防止其在未來的部署中再次出現。
🧠 全面性的代理系統測試
Scorecard 支援所有現代 AI 代理的完整範疇，包括多輪對話、工具呼叫代理、RAG 管道以及複雜的多步驟工作流程。您可以利用自動化使用者角色在多輪模擬中，測試完整的代理配置（包括提示、工具和設定），確保在實際使用者流程中展現穩健性。
應用情境
Scorecard 無縫整合到您的工作流程中，解決 AI 產品生命週期中常見的可靠性和品質挑戰。
1. 驗證關鍵任務發佈
在發佈新功能或模型更新之前，請在現有和提議的系統之間執行結構化的 A/B 比較。利用人工標註功能，邀請領域專家和產品經理提供黃金標準驗證，確保新的 AI 行為與使用者期望及合規要求完美契合。
2. 自動化迴歸預防
將 Scorecard 評估直接整合到您的 CI/CD 管道中。此自動化工作流程會在效能低於預設閾值時觸發警報，有效地及早捕捉迴歸問題。透過系統地執行全面的測試套件（包括從過去生產環境故障中生成的測試案例），您可以帶著十足的信心部署新程式碼和模型。
3. 優化複雜代理工作流程
對於處理精密多步驟任務（如複雜推理或工具呼叫）的代理，請使用 Scorecard Playground 快速原型開發，並利用實際請求並排比較不同的模型和提示鏈。擷取詳細的延遲指標（端到端、模型推論、網路），以便在部署前識別效能瓶頸並優化代理的效率。
獨特優勢
Scorecard 旨在提供系統化的基礎架構和跨職能可見性，這對於大規模建構可靠的 AI 至關重要。
系統化的 AI 評估基礎架構：我們提供執行系統化 AI 評估所需的基礎架構，以標準化流程取代手動檢查。這讓 AI 工程師能夠專注於開發，同時平台自動驗證改進並預防迴歸問題。
以人為本的跨職能設計：Scorecard 旨在整合產品經理、領域專家和開發人員。非技術利害關係人可以輕鬆貢獻領域專業知識，協同定義品質指標並驗證成果，確保 AI 產品同時符合技術要求和使用者期望。
一流的開發者體驗：整合設計旨在追求速度與便利性。透過針對 Python 和 JavaScript/TypeScript 提供的全面 SDK，以及強大的 REST API，您可以在數分鐘內將 Scorecard 整合到您的生產部署中，立即建立快速回饋循環。
結論
Scorecard 賦予您的團隊所需的架構、清晰度和信心，以建構並交付真正可靠的 AI 產品。透過將實際效能轉化為可操作的數據，並在整個開發週期中整合評估，您可以確保 AI 體驗的可預測性，並使其持續改進。
More information on Scorecard
Launched
2018-01
Pricing Model
Freemium
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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.
