Progress AI Observability

Qu'est-ce que Progress AI Observability ?

Progress AI Observability est une plateforme de surveillance de niveau production, conçue spécifiquement pour les agents IA, les applications LLM, les systèmes RAG et les copilotes. Plutôt que de traiter les charges de travail IA comme des API standard de type requête-réponse, elle capture le chemin d'exécution complet—invites, appels de modèles, utilisation d'outils, étapes de récupération, nouvelles tentatives et sorties—afin que les équipes puissent tracer le comportement, déboguer les échecs, contrôler les dépenses et évaluer la qualité des sorties à partir de données de production réelles. Elle prend en charge .NET, Python et JavaScript, et peut être configurée en environ cinq minutes avec simplement l'installation d'un SDK et quelques lignes de code.

À qui s'adresse-t-elle ?

• Responsables d'ingénierie IA qui ont besoin de visibilité sur les flux de travail d'agents multi-étapes et qui veulent cesser de deviner pourquoi une exécution en production a mal fonctionné.
• Équipes de plateforme et DevOps responsables du contrôle des coûts LLM à travers les modèles, les fournisseurs et les agents, et qui ont besoin d'une utilisation de jetons liée aux chemins d'exécution réels.
• Équipes produit axées sur la qualité qui doivent détecter les hallucinations, les réponses non fondées et les violations de politique avant de déployer des fonctionnalités IA aux utilisateurs finaux.

Fonctionnalités clés

Tracer et observer chaque exécution

Capturez les chemins d'exécution à travers les invites, les modèles et les outils, y compris la latence, l'utilisation de jetons et les sorties. Vous voyez comment les décisions se déroulent dans les flux de travail multi-étapes et multi-agents, pas seulement une paire requête-réponse unique.

Déboguer les échecs d'agents avec contexte

Diagnostiquez les échecs en utilisant le contexte au niveau de la trace : outils ignorés, problèmes de récupération, mauvais contexte, boucles, nouvelles tentatives et erreurs. La plateforme met en évidence les modes de défaillance spécifiques à l'IA que les journaux d'application ordinaires manquent.

Contrôler les dépenses IA

Suivez l'utilisation de jetons et le coût estimé par modèle, fournisseur, agent et modèle de flux de travail. Identifiez ce qui génère des coûts afin de pouvoir optimiser avant que l'utilisation ne devienne incontrôlable.

Évaluer la qualité des sorties

Exécutez des évaluations LLM-en-tant-que-juge sur les traces capturées, en notant la qualité, l'utilité et la conformité aux politiques. Comparez les modifications d'invites, de modèles ou de flux de travail côte à côte en utilisant des données d'exécution réelles.

Ce qui se démarque

La surveillance traditionnelle voit les erreurs ; Progress AI Observability voit le raisonnement derrière elles.

Cette distinction est importante car les agents IA échouent de manières qui ne ressemblent pas à des erreurs. Une réponse peut être rapide, complète et sembler valide tout en étant non fondée, dangereuse ou hors sujet. Cette plateforme relie les scores d'évaluation directement aux traces de production, afin que vous ne jugiez pas la qualité dans le vide—vous la jugez par rapport au chemin d'exécution exact qui a produit la sortie. Cette combinaison de traçage, d'analyse des coûts et d'évaluation de la qualité en un seul outil est ce qui la distingue des solutions APM génériques.

À considérer si…

Vous exécutez des agents IA ou des applications LLM en production et vous avez atteint le point où les journaux n'expliquent pas le comportement, les coûts augmentent sans attribution claire, ou vous soupçonnez que vos sorties ne sont pas aussi fiables qu'elles le paraissent. Si vous travaillez en .NET, Python ou JavaScript et souhaitez un tableau de bord unique pour le traçage, le débogage, le contrôle des coûts et l'évaluation de la qualité, cela vaut la peine d'y jeter un œil. Le niveau gratuit sans carte de crédit facilite les tests sur vos propres charges de travail avant de vous engager.