
Prefactor
Оценивайте AI-агентов в реальном времени
Собираем
данные.

Наблюдаемость на базе OpenTelemetry для агентов и LLM
Получайте полную прозрачность работы ИИ‑агентов: трассировка затрат, времени и качества в реальном времени, чтобы быстро находить узкие места и ошибки.
Разработчики ИИ‑агентов не видят, где тратятся деньги и время: сложно понять, почему вызов LLM занимает 34 секунды и стоит $40, нет единого представления о цепочке вызовов, инструментах и данных.
OpenObserve предоставляет наблюдаемость, нативную для OpenTelemetry, которая собирает трассировки, логи и метрики по всем компонентам агента — моделям, инструментам, сервисам, хранилищам и пользовательским сессиям, позволяя выявлять циклы, проводить онлайн‑оценку и следить за ошибками от LLM‑вызова до бэкенда и БД.
Рынок наблюдаемости для ИИ‑систем быстро растёт вместе с распространением LLM‑приложений; потенциал глобальный, поскольку каждый продукт, использующий агенты, нуждается в отладке и оптимизации затрат.
B2B: команды ML‑инженеров и DevOps, создающие и эксплуатирующие production‑уровневые ИИ‑агенты и LLM‑приложения (стартапы, корпоративные AI‑лаборатории, платформы SaaS).

Оценивайте AI-агентов в реальном времени

Оценивайте AI-агентов в реальном времени
LangSmith (LangChain), Arize AI, WhyLabs, Honeycomb (с фокусом на LLM), а также открытые решения типа Jaeger + OpenTelemetry с кастомной instrumentation.
Создать аналог сложно из‑за глубокой интеграции с OpenTelemetry и необходимости поддерживать множество SDK и бекендов; экономический ров — патент на метод корреляции трассировок агентов и сложная инфраструктура хранения. Эффективный маркетинг — контент в сообществах ML/AI, вебинары, демонстрации на конференциях, партнёрства с провайдерами LLM и облачными платформами.
“Привет, Product Hunt, я Ашиш, руководитель инженерного отдела в OpenObserve. Если ваш AI-агент застрял в цикле вызова инструментов прямо сейчас, вы бы это заметили? Вы бы обнаружили это до того, как это заметил ваш клиент? Мы нет. Во время живой демонстрации наш собственный AI SRE Agent незаметно остановился. Ни ошибок. Ни таймаутов. Ничего полезного в логах. Нам пришлось выгрузить сырые спаны и отлаживать их, просто чтобы найти этот цикл. Чтение сырых спанов — это не стратегия отладки, это извинение, которое ждёт своего часа. Поэтому мы внедрили AI Observability непосредственно в OpenObserve. Мы хотели заглянуть внутрь чёрного ящика. Вот что оно на самом деле даёт: Сеансы отображают каждый отдельный ход. Вы видите каждый запрос LLM, вызов инструмента, количество токенов, стоимость и точное экономию от кэширования промптов. Граф агентов наносит ваших агентов, инструменты и модели на ту же самую карту сервисов, что и остальную часть вашей бекенд-инфраструктуры. Поведение агентов автоматически помечает сеансы, которые зациклились или завершились ошибкой — задолго до того, как пользователь пожаловается. Онлайн-оценки позволяют оценивать живые сеансы с помощью любой модели-судьи (подключайте своего провайдера и ключ). Очереди аннотаций позволяют превращать эти неприглядные, провальные сеансы в чистые наборы данных, чтобы вы могли регрессионно тестировать свои исправления. Лучшая часть? Это нативно OpenTelemetry. Он нормализует OTel GenAI, OpenInference, OpenLLMetry и Vercel AI SDK, а также многие другие «из коробки». Ничего из того, что вы уже подключили, не пропадает даром, и вам не нужно отправлять второй копии ваших данных на другую платформу. Наш SRE Agent ежедневно работает на этом и остаётся нашим самым строгим критиком. Направьте его на свои собственные трассировки агентов. Я с удовольствием узнаю, что вы обнаружите.”
Данные о запуске получены через публичный API Product Hunt. Аналитические выводы подготовлены с помощью ИИ и не являются инвестиционной рекомендацией. Подробнее — в методологии Product Pulse.

Аутентификация, биллинг и платежи для создателей ИИ

Аутентификация, биллинг и платежи для создателей ИИ

Сделайте доставку ПО самодвижущейся с помощью ИИ-агентов.

Сделайте доставку ПО самодвижущейся с помощью ИИ-агентов.