Surogate

Surogate es la plataforma AgentOps/LLMOps para empresas que cubre el ciclo completo de tus AI Agents: diseño, despliegue, monitorización y optimización. Permite a los equipos pasar del PoC a producción con total confianza.

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Surogateplataforma AgentOps empresarialgestión LLMOps end-to-enddespliegue y operaciones de AI Agentobservabilidad y evaluación de IAplataforma de AI Agent self-hosteddespliegue multi-cloud IAGuardrails y anonimización PII

Características de Surogate

Ciclo de vida completo: diseño, despliegue, operación y mejora continua de AI Agents

Entrenamiento y ajuste de modelos: preentrenamiento, fine-tuning total, LoRA/QLoRA

Configuración de recursos: precisión mixta, multi-GPU/multi-nodo y CPU Offloading

Observabilidad integrada: trazas, logs y estado de ejecución en tiempo real

Guardrails: filtros de contenido dañino, anonimización PII y políticas de seguridad

Human-in-the-loop: intervención humana en puntos críticos del flujo

Despliegue flexible: self-hosted o en AWS, GCP, Azure y Oracle Cloud

Versiones OSS y Enterprise para cubrir las necesidades de cualquier equipo

Vistas de datos y colaboración (Branches, PR, Datasets) para la gestión operativa

Casos de Uso de Surogate

Empresas que pasan de PoC a producción y necesitan unificar desarrollo y ops

Equipos que monitorizan la calidad de los Agents y resuelven incidencias rápidamente

Escenarios con exigencias de seguridad: aplicar filtros de contenido y anonimización

Equipos de modelado que usan LoRA/QLoRA y requieren planificación de recursos

Colaboración cross-funcional con ramas de datos y flujos de cambio

Organizaciones que exigen despliegue on-premise para mantener el control

Negocios multi-región que despliegan y operan Agents en varias nubes

Preguntas Frecuentes sobre Surogate

Q¿Qué es Surogate?

Surogate es la plataforma AgentOps/LLMOps para empresas que permite construir, desplegar, operar y optimizar continuamente AI Agents.

Q¿Qué problemas resuelve Surogate?

Gestiona el flujo de producción, aporta observabilidad, gobierno y optimización continua de AI Agents.

Q¿Qué modalidades de despliegue ofrece?

Self-hosted o en la nube: AWS, GCP, Azure y Oracle Cloud.

Q¿Incluye entrenamiento y ajuste de modelos?

Sí: preentrenamiento, fine-tuning total y LoRA/QLoRA con configuración multi-GPU/multi-nodo.

Q¿Cómo aborda la seguridad y el cumplimiento?

Incluye Guardrails: filtros de contenido dañino, anonimización PII y políticas de seguridad configurables.

Q¿Hay versión open-source o solo enterprise?

Disponible en dos capas: OSS (gratuito) y Enterprise (contactar con ventas).

Q¿Se puede usar para optimización tras el lanzamiento?

Sí, monitoriza datos de producción y permite iterar y mejorar el Agent continuamente.

Q¿Qué rendimiento de throughput puede esperarse?

La web muestra 182 k tokens/s como ejemplo; el rendimiento real depende del modelo y del entorno.

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