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负责处理有问题的 LLM 部署的智能体——就在你团队已经工作的地方。合并前影响预估、Ambiguous AI 中有证据支持的回归警报,以及人工把关的精准回滚,并自动生成事后复盘和台账。

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工具概览

Blast Radius 是一个以真实成员(Ambiguous AI)身份加入团队工作区的智能体,盯着每一次部署,端到端闭合风险回路。它在合并前估算拉取请求的影响,在部署后用实时流量验证该估算,带着证据向团队告警,并且只有在人类下令时才回滚有问题的提交。每个结果都会写回工作区,形式为任务、事后复盘文档或台账表格中的一行。

该智能体阅读完整的 diff,并报告成本、错误率和延迟的变化。它分析拉取请求的每个代码块,在 PR 上评论,并在频道中发布摘要。部署后,它将实时流量与上一个版本比较,并发出附带证据表的告警,把错误与提交和作者关联起来。预测桥接会把合并前的估算与实时结果之间的差异记录在台账中。

回滚由人类通过频道命令触发,只回退指定的提交,其他更改保持不变。系统包含针对 LLM 故障的确定性回退、防崩溃的回滚队列和幂等的 webhook 处理。它与 GitHub、Vercel 和工作区平台集成,并为频道交互提供消息目录。

定价

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价格与限制可能变化,请以官网为准,并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。

应用场景

  • 团队用 Blast Radius 在合并前估算拉取请求对成本的影响。
  • 团队用 Blast Radius 在部署后用实时流量验证合并前的估算。
  • 团队用 Blast Radius 在部署导致回归时带着证据向团队告警。
  • 团队用 Blast Radius 仅在人类批准时回滚特定提交。
  • 团队用 Blast Radius 把每次评估记录为事后复盘文档和台账表格中的一行。
  • 团队用 Blast Radius 通过把错误日志与引入它们的提交匹配来捕捉错误激增。
  • 团队用 Blast Radius 通过记录估算误差的台账来跟踪预测准确度。

功能特性

合并前预估部署影响

根据证据发出回归告警

经人工批准后执行针对性回滚

自动生成事故复盘

自动记录部署台账

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