Progress AI Observability

O que é o Progress AI Observability?

O Progress AI Observability é uma plataforma de monitoramento de nível de produção, criada especificamente para agentes de IA, aplicações de LLM, sistemas RAG e copilotos. Em vez de tratar cargas de trabalho de IA como APIs padrão de requisição-resposta, ele captura o caminho completo de execução—prompts, chamadas de modelo, uso de ferramentas, etapas de recuperação, tentativas e saídas—para que as equipes possam rastrear o comportamento, depurar falhas, controlar gastos e avaliar a qualidade da saída com base em dados reais de produção. Ele suporta .NET, Python e JavaScript, e pode ser configurado em cerca de cinco minutos, apenas com a instalação do SDK e algumas linhas de código.

Para quem é

• Líderes de engenharia de IA que precisam de visibilidade em fluxos de trabalho de agentes com múltiplas etapas e querem parar de adivinhar por que uma execução em produção se comportou mal.
• Equipes de plataforma e DevOps responsáveis por controlar custos de LLM entre modelos, provedores e agentes, e que precisam do uso de tokens vinculado aos caminhos reais de execução.
• Equipes de produto focadas em qualidade que precisam detectar alucinações, respostas sem fundamento e violações de políticas antes de lançar recursos de IA para os usuários finais.

Principais recursos

Rastreie e observe cada execução

Capture caminhos de execução em prompts, modelos e ferramentas, incluindo latência, uso de tokens e saídas. Você vê como as decisões se desenrolam em fluxos de trabalho com múltiplas etapas e múltiplos agentes, não apenas um par único de requisição-resposta.

Depure falhas de agentes com contexto

Diagnostique falhas usando contexto no nível de rastreamento: ferramentas ignoradas, problemas de recuperação, contexto ruim, loops, tentativas e erros. A plataforma revela modos de falha específicos de IA que os logs de aplicativos comuns não capturam.

Controle os gastos com IA

Acompanhe o uso de tokens e o custo estimado por modelo, provedor, agente e padrão de fluxo de trabalho. Identifique o que impulsiona os custos para que você possa otimizar antes que o uso saia do controle.

Avalie a qualidade da saída

Execute avaliações de LLM-como-juiz nos rastreamentos capturados, pontuando qualidade, utilidade e alinhamento com políticas. Compare mudanças de prompt, modelo ou fluxo de trabalho lado a lado usando dados reais de execução.

O que se destaca

O monitoramento tradicional vê erros; o Progress AI Observability vê o raciocínio por trás deles.

Essa distinção é importante porque os agentes de IA falham de maneiras que não parecem erros. Uma resposta pode ser rápida, completa e com aparência válida, mas ainda assim ser sem fundamento, insegura ou irrelevante. Esta plataforma conecta as pontuações de avaliação diretamente aos rastreamentos de produção, para que você não esteja julgando a qualidade no vácuo—você está julgando contra o caminho exato de execução que produziu a saída. Essa combinação de rastreamento, análise de custos e avaliação de qualidade em uma única ferramenta é o que a diferencia das soluções genéricas de APM.

Vale a pena conferir se…

Você está executando agentes de IA ou aplicações de LLM em produção e chegou ao ponto em que os logs não explicam o comportamento, os custos estão subindo sem atribuição clara, ou você suspeita que suas saídas não são tão confiáveis quanto parecem. Se você trabalha com .NET, Python ou JavaScript e quer um painel único para rastreamento, depuração, controle de custos e avaliação de qualidade, vale a pena dar uma olhada. O nível gratuito, sem necessidade de cartão de crédito, facilita testar com suas próprias cargas de trabalho antes de se comprometer.