Tropir розробляє платформу класу LLMOps, яка автоматизує налагодження застосунків на базі великих мовних моделей.
Система аналізує повний ланцюг виконання AI-пайплайну — від промптів і RAG-пошуку до викликів інструментів, контексту та відповідей моделі — щоб визначити справжню причину помилки.
Це дозволяє знаходити джерела галюцинацій, некоректних retrieval-запитів, збоїв у викликах інструментів та інших проблем, характерних для сучасних AI-агентів.
Ключова відмінність Tropir від класичних платформ спостереження (observability) полягає в тому, що сервіс не лише показує логи або місце збою.
Після виявлення першопричини він автоматично пропонує зміни, повторно запускає весь пайплайн, проводить оцінку результатів за вбудованими або користувацькими метриками.
Якщо проблема не усунута, продовжує цикл оптимізації.
Завдяки цьому розробники отримують не просто діагностику, а практично автономного AI-інженера, який покращує якість роботи LLM-систем без необхідності постійного ручного втручання.
Продукт знаходиться на ранній комерційній стадії.
Tropir уже використовується командами, які створюють AI-агентів, RAG-системи та AI-асистентів, а інтеграція потребує лише кількох рядків коду.
Стартап пройшов програму Y Combinator (Spring 2025), активно залучає перших клієнтів і позиціонує себе як майбутню базову інфраструктуру для розробки та підтримки складних AI-додатків.