
Mastra Factory
От задачи до продакшена — управляемое агентами.
Собираем
данные.

Наконец, нейтральная к поставщикам панель управления AI-агентами.
Traccia дает командам полную видимость и контроль над автономными AI-агентами в продакшене без привязки к конкретному поставщику.
Компании, запускающие автономные агенты, сталкиваются с фрагментированной наблюдаемостью, отсутствием единой политики управления и сложностью аудита действий across разных фреймворков и моделей.
Traccia предоставляет вендор-нейтральную контрольную плоскость с OpenTelemetry‑совместимым SDK, позволяя наблюдать поведение агентов, оценивать производительность, применять политикиruntime‑контроля и вести неизменяемый журнал всех действий.
Рынок наблюдаемости и управления AI‑агентами быстро растёт вместе с распространением LLM‑приложений; потенциал глобальный, с возможностью расширения в смежные области MLOps и AIOps.
B2B: ML/AI‑инженерные команды, DevOps и платформенные группы в средних и крупных компаниях, которые развертывают LLM‑агентов и автономные workflows в продакшене.

От задачи до продакшена — управляемое агентами.

От задачи до продакшена — управляемое агентами.
Средний защитный ров: открытый SDK и совместимость с OpenTelemetry создают сетевые эффекты и лояльность разработчиков, но базовая идея контрольной плоскости может быть скопирована крупными вендорами наблюдаемости; эффективный рост через developer‑relations, открытый код, интеграции с популярными фреймворками и участие в отраслевых конференциях.
“Мы создаём Traccia, потому что постоянно сталкиваемся с одной и той же проблемой у AI-агентов: когда агент может вызывать инструменты, принимать решения и выполнять действия, традиционный трассинг может сказать, что произошло, но не может сказать, было ли это действие допустимым. При традиционном программном обеспечении выполнение обычно следует пути, заданному разработчику. Агенты же иные: они могут рассуждать, выбирать инструменты, менять свой путь и выполнять действия, которые мы явно не определили. Это создаёт новую инфраструктурную проблему для команд, развёртывающих агентов в продакшене: Что сделал агент? Почему он это сделал? Было ли это разрешено? Какие политики и разрешения применялись? И можем ли мы доказать, что произошло afterwards? Traccia — это наша панель управления AI-агентами — нейтральный по поставщику слой, позволяющий наблюдать за действиями агентов, оценивать их поведение, управлять тем, что им разрешено делать, и аудировать произошедшее. Мы открыли исходный код SDK Traccia и создали его developer-first, опираясь на OpenTelemetry. Он работает с разными моделями и фреймворками агентов, поэтому команды могут добавить наблюдаемость и управление, не привязываясь к одному поставщику ИИ. Мы всё ещё на ранней стадии и разрабатываем это вместе с разработчиками и командами, которые действительно развёртывают агентов. Мне особенно хотелось бы получить обратную связь от людей, запускающих агентов в продакшене: Что вы сегодня используете для отладки поведения агентов? Как вы оцениваете агентов? А ещё важнее — как вы контролируете, что агент может делать? Мы также упрощаем попытку попробовать Traccia во время запуска: 3 месяца бесплатно по промокоду: TRACCIAPH”
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.

Создайте ИИ-операционную систему для вашей компании

Создайте ИИ-операционную систему для вашей компании

Маркдаун-флаги функций, которые ваш coding agent устанавливает за вас

Маркдаун-флаги функций, которые ваш coding agent устанавливает за вас