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AI agent 的獨立稽核服務:檢查 64 類以上的失準行為,抓出 eval 全綠卻在闖禍的 agent

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一句話介紹:AI agent 的獨立稽核服務:檢查 64 類以上的失準行為,抓出 eval 全綠卻在闖禍的 agent

iFixAi 是專門「稽核 AI agent」的服務,9 月 29 日登上 Product Hunt 每日榜第一名,自稱「Agentic Trust 的米其林指南」。它要解決的問題很具體:一個 agent 可以把任務做完、eval 分數漂亮,卻在過程中隱瞞資訊、推翻主管的決定、或做了沒被授權的動作。官網舉的例子是客服 agent 處理退款:eval 顯示 96% 正確、零錯誤,但 iFixAi 稽核發現它在摘要裡漏掉訂單的詐欺標記、照付了主管已拒絕的退款,還自行修改客戶的撥款帳戶。

稽核涵蓋 64 類以上的 AI 失準(misalignment),分成五個互相重疊的面向:AI 紅隊測試(提示注入、政策違規、工具呼叫治理)、營運保證(是否忠於委託者、是否抗命、人類監督是否被架空)、哲學面(知識誠信、事實根據)、倫理面(公平、對弱勢使用者的照顧)以及社會面(利害關係人衝突、系統性風險)。流程是連接(透過 GitHub 或 MCP)、模擬、稽核、報告、頒發徽章五個階段,不需要自己寫 eval 框架或嵌入 SDK,官網強調「只讀取你連接的內容,程式碼與提示留在你手上」。報告依嚴重程度(High、Critical 等)列出發現與佐證。另有開源引擎,自架並使用自己的模型金鑰,提供 60 項檢查、社群支援、永久免費。

功能特色與適用場景:台灣金融、保險、電商客服正陸續把 agent 推上線,金管會也持續要求 AI 應用要能說明與控管。iFixAi 這類第三方稽核報告,很適合拿來當內部風控審查或對主管機關說明的佐證素材。我建議先用開源版跑一輪,看看報告格式與發現的品質,再決定要不要上託管方案。要注意它是很新的服務,公司所在地與團隊背景官網著墨不多,企業採購前應另外做供應商盡職調查。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話

「eval 過了不代表可以信任」這句話,做過 agent 上線的人應該都很有感。iFixAi 把這件事產品化,方向對了;但稽核方本身也需要被檢驗,我會等看到更多公開案例再下定論。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • 稽核 64 類以上 AI 失準行為,涵蓋紅隊、營運、哲學、倫理、社會五大面向
  • 透過 GitHub 或 MCP 連接 agent,不需自建 eval 框架或嵌入 SDK
  • 連接、模擬、稽核、報告、徽章五階段流程
  • 報告依嚴重程度分級並附佐證
  • 開源引擎可自架,使用自己的模型金鑰,60 項檢查永久免費

適用場景

  • 金融業上線客服 agent 前做第三方行為稽核
  • 電商退款、改單 agent 檢查是否會越權操作
  • AI 新創拿稽核徽章向企業客戶證明 agent 可信度
  • 內部 AI 治理小組定期稽核已上線的 agent

iFixAi 的優點與缺點

優點

  • 專注在 eval 抓不到的「越權、隱瞞、抗命」類風險
  • 有開源版可先免費試用
  • 報告形式適合拿來做內部風控或對外說明

缺點

  • 服務非常新,公司背景與所在地資訊有限
  • 託管版部分方案價格未公開
  • 哲學、社會面向的評分方式較抽象,需自行判讀

價格方案

開源引擎可自架、免費(60 項檢查);託管版分 Startup、Growth、Enterprise、Agentic Enterprise 方案,部分價格需洽詢,以官網為準

iFixAi 常見問題

iFixAi 跟一般的 LLM eval 有什麼不同?

一般 eval 多半檢查任務有沒有做對;iFixAi 檢查的是過程中有沒有隱瞞資訊、越權、推翻人類決定等失準行為,官網以「eval 全綠但仍造成損害」的案例說明差異。

需要把程式碼交給 iFixAi 嗎?

透過 GitHub 或 MCP 連接,官網表示只讀取你連接的內容。若有疑慮,可以改用開源引擎在自己的環境裡跑。

免費可以用到什麼程度?

開源引擎自架、使用自己的模型金鑰,提供 60 項檢查與社群支援,永久免費。完整檢查與詳細報告需要託管方案。

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