Progress AI Observability
Progress Software · Sonstiges
Progress AI Observability ist eine Cloud-Plattform für Teams, die KI-Agenten, LLM-Apps, RAG-Systeme und Copiloten im Produktivbetrieb laufen lassen. Sie verfolgt, was ein Agent tatsächlich über Prompts, Modelle, Tools und Abrufschritte hinweg getan hat, und macht diesen Ablauf zu Debugging-Belegen, Token- und Kostenzahlen sowie Qualitätswerten. Sie sehen das Bild eines kaputten Workflows in Minuten, statt sich durch Logs zu raten. Die Plattform kommt mit SDKs für .NET, Python und JavaScript, passt also in die Stacks, auf denen die meisten Teams ohnehin bauen.
Über Progress AI Observability
Was ist Progress AI Observability
Progress AI Observability beantwortet drei Fragen, die allgemeine Monitoring-Tools nicht können: Was hat mein Agent getan, was hat es gekostet, und war die Antwort gut genug für den Livegang. Ein KI-Agent folgt keinem einfachen Anfrage-Antwort-Pfad. Eine einzige Antwort kann durch mehrere Prompts, einen Abruf, zwei oder drei Tools, einen erneuten Versuch und eine abschließende Modellantwort laufen. Wenn die Ausgabe falsch ist, sagt Ihnen nichts in einem normalen Log, an welcher Stelle alles schiefgelaufen ist.
Die Plattform zeichnet diesen ganzen Pfad als Trace auf. Sie sehen jeden Schritt, wie lange er dauerte, wie viele Tokens er verbrauchte und was zurückkam. Von dort aus debuggen Sie ein übersprungenes Tool oder einen verpassten Abruf, beobachten die Ausgaben pro Modell und pro Workflow und führen LLM-as-a-Judge-Evaluierungen aus, um die Qualität der Ausgabe über die Zeit zu bewerten. Das ist ein Produktivwerkzeug, kein Spielplatz. Der Nutzen zeigt sich, wenn nachts um zwei etwas kaputtgeht oder wenn die Rechnung steigt und niemand weiß, warum.
Die wichtigste Einschränkung: Es ist für Entwickler gebaut. Wenn Sie keinen Code in .NET, Python oder JavaScript schreiben oder niemand im Team den Agenten instrumentiert, werden Sie nicht viel damit anfangen. Dazu kommt eine Lernkurve beim SDK-Setup, und die tiefsten Analysen liegen hinter kostenpflichtigen Tarifen.
Erste Schritte
- Melden Sie sich auf der Observability-Seite von Progress mit dem kostenlosen Tarif an, der keine Kreditkarte verlangt und in etwa fünf Minuten eingerichtet ist.
- Fügen Sie das SDK zu Ihrem Projekt hinzu und richten Sie es auf Ihren Agenten, Ihre LLM-Aufrufe und Ihre Tool-Aufrufe für .NET, Python oder JavaScript.
- Führen Sie einen Workflow aus, damit die Plattform mindestens einen vollständigen Trace über Prompts, Abruf und Tools erfasst.
- Öffnen Sie die Trace-Ansicht, um Ausführungspfade, Latenz und Token-Verbrauch zu prüfen, und gehen Sie dann in jeden fehlgeschlagenen oder schleifenden Schritt.
- Richten Sie Evaluierungen und Kosten-Dashboards ein und laden Sie Ihr Team ein. Alle arbeiten vom selben Produktivbild aus.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Progress AI Observability.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend- und KI-Entwickler, die in .NET, Python oder JavaScript arbeiten
- Plattform- und SRE-Teams, die für die Verfügbarkeit geradestehen
- KI-Produktmanager, die Releases abzeichnen
Aufgaben
- Einen fehlerhaften Agenten debuggen
- Token-Ausgaben verfolgen
- Qualität der Ausgabe bewerten
- Workflow-Varianten vergleichen
Szenarien
- Ein Agent gibt nach einem Modellwechsel falsche Antworten
- Die monatliche Cloud-Rechnung springt und niemand kann es erklären
- Ein RAG-System liefert überzeugenden Unsinn
- Regressionsprüfungen vor dem Release
Wichtigste Funktionen
End-to-End-LLM-Tracing
Jede Anfrage wird zu einer Trace, die Prompts, Modellaufrufe, Abrufschritte, Tool-Nutzung, erneute Versuche und eigene Workflow-Logik umfasst. Sie sehen Latenz, Token-Zahlen und Rohausgaben bei jedem Sprung. Für einen mehrstufigen Agenten ist das der Unterschied zwischen einer Vermutung und einer Diagnose.
Schnelles Debugging für kaputte Agenten
Der Debugger legt die üblichen Verdächtigen offen: übersprungene Tools, Abrufprobleme und schlechter Kontext sowie Schleifen oder Fehler. Er zielt auf den Moment, in dem etwas im Produktivbetrieb scheitert, wenn Sie den fehlerhaften Schritt benannt brauchen, nicht einen Wall aus Logs zum Lesen. Die Trace verengt die Suche auf einen Zweig eines Durchlaufs. Debugging wird schneller. Der Schlaf auch.
Kosten- und Token-Analyse
Die Plattform verfolgt Token-Verbrauch und geschätzte Kosten über Modelle, Anbieter und Agenten hinweg und zeigt dann die Workflow-Muster hinter der Ausgabe. Sie sehen, welcher Agent in jedem Zug das teure Modell aufruft. Dieser Fund bezahlt das Tool meist. Nicht jeder Workflow braucht Schlussfolgern auf GPT-Niveau, und die Daten machen das offensichtlich.
Qualitätsevaluierungen mit LLM-as-a-Judge
Sie bewerten Ausgaben mit LLM-as-a-Judge-Evaluierungen, beobachten, wie sich Qualitätswerte bewegen, und verknüpfen Änderungen zurück mit Prompt-, Modell- oder Workflow-Anpassungen. Ein Release mit dem vorherigen zu vergleichen, wird zu einer wiederholbaren Prüfung statt zu einem Streit. Schluss mit Bauchgefühl.
Datensätze und Experimente
Datensätze und Experimente lassen Sie dieselben Eingaben durch verschiedene Prompt- oder Modellkonfigurationen laufen. Sie bekommen einen direkten Vergleich, welche Version besser abschneidet, bevor sie zu Nutzern kommt. Hier hört Evaluierung auf, ein Gefühl zu sein, und wird Beleg. Das LLM-Tracing speist das direkt.
Prompt-Verwaltung
Die Prompt-Verwaltung hält Prompt-Versionen an einem Ort, damit eine Änderung nachvollziehbar bleibt. Wenn die Qualität nach einer Anpassung sinkt, sehen Sie genau, welcher Prompt sich verschoben hat, und können ihn zurückrollen. Das ist die unspektakuläre Funktion, die die verwirrendsten Bugs verhindert. Langweilig, und ihr Geld wert.
Leistungskennzahlen und Modelloptimierung
Über die Traces pro Anfrage hinaus fasst die Plattform Leistungskennzahlen über das ganze KI-Programm zusammen. Sie erkennen langsame Modelle, teure Workflows und Drift über die Zeit. Die Hinweise zur Modelloptimierung zeigen, wo eine günstigere oder schnellere Option reichen würde. Nicht jeder Aufruf braucht das größte Modell im Katalog.
SDK-Unterstützung für .NET, Python und JavaScript
Die Instrumentierung kommt für die drei Sprachen, in denen die meisten Produktiv-KI-Teams arbeiten. Die .NET-Unterstützung zählt besonders, weil viele Observability-Tools sie als Nebensache behandeln. Sie fügen das SDK hinzu, richten es auf Ihre Aufrufe und die Traces fließen. Das war es.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Deckt den ganzen Produktivzyklus an einem Ort ab: Tracing, Debugging, Kostenkontrolle und Qualitätsbewertung.
- Starke .NET-Unterstützung neben Python und JavaScript, was bei KI-Observability-Tools selten ist.
- LLM-as-a-Judge-Evaluierungen verknüpfen die Qualität der Ausgabe mit konkreten Prompt- und Modelländerungen.
- Die Kostenanalyse arbeitet auf Ebene von Modell, Anbieter und Workflow, also ist die Ausgabe erklärbar.
- Kostenloser Tarif zum Start, ohne Kreditkarte. Das Setup ist schnell.
Nachteile
- Es ist ein Entwicklertool, also ziehen Teams ohne Entwicklerzeit am Agenten keinen Nutzen daraus.
- Die tiefsten Analyse- und Evaluierungsfunktionen liegen hinter kostenpflichtigen Tarifen, und die Preise sind nicht veröffentlicht.
- Keine Android- oder iOS-App, also läuft die Überwachung nur im Browser.
- Die Dokumentation stützt sich auf Produktnamen von Progress, was für Neueinsteiger etwas Reibung erzeugt.
Häufige Fragen
Es verfolgt KI-Agenten und LLM-Apps im Produktivbetrieb über Prompts, Modelle, Tools und Abruf hinweg und macht diese Traces zu Debugging-, Kosten- und Qualitätsdaten. Stellen Sie es sich als Observability vor, die für das Verhalten von Agenten gebaut ist. Für einfache Web-Anfragen ist es nicht gedacht.
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