Foglamp
Foglamp Labs · Programación
Foglamp es una plataforma de observabilidad para agentes de IA que vigila las llamadas a LLM que hace tu aplicación y las convierte en costes, cifras de latencia, trazas distribuidas, evaluaciones y alertas. Se conecta al Vercel AI SDK con dos líneas de código, así los equipos que construyen agentes de IA ven cuánto costó cada llamada a un modelo, lo lento que fue y dónde fallaron las salidas antes de que lo noten los usuarios.
Acerca de Foglamp
Qué es Foglamp
Foglamp es la capa de observabilidad del Vercel AI SDK. Gestiona la observabilidad de agentes de IA capturando cada llamada a generateText y streamText que ejecuta tu código, y luego desglosa esas llamadas por modelo, agente y cliente para que dejes de adivinar de dónde salen tu presupuesto y tus errores. Como herramienta de monitorización de IA, se sitúa entre el código de tu agente y los modelos que llama.
El problema que resuelve es fácil de enunciar y doloroso de vivir. Cuando publicas un agente de IA, el coste y la calidad se desvían sin hacer ruido. Un cambio de prompt puede duplicar el uso de tokens. Un cambio de modelo puede añadir segundos de latencia. Una salida mala se cuela sin que nadie la detecte. Foglamp hace visibles esos cambios.
Es código abierto bajo Apache 2.0, y puedes alojarlo tú mismo. Eso importa si tus prompts y respuestas no pueden salir de tu infraestructura. El pero está en el foco. Foglamp está pensado primero para el Vercel AI SDK. Hoy los equipos que usan otros frameworks le sacan menos partido.
Primeros pasos
- Crea una clave de API de Foglamp en el panel, o imprime una desde el script de arranque si lo alojas tú mismo. La clave empieza por
fl_. - Instala el paquete con
npm i foglamp(también disponible para pnpm, bun y yarn). - Define
FOGLAMP_API_KEYen tu entorno. Si falta la clave, Foglamp no hace nada y no se rompe nada, así que es seguro dejarla en cualquier entorno. - Envuelve el módulo
aiconwrap()y nombra tus llamadas confog.with({ agentName: "..." }). En AI SDK v7, añade la integración al array de telemetría de cada llamada. - Ejecuta tu aplicación y abre el panel para ver cómo llegan las trazas, los costes y la latencia.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Foglamp.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Ingenieros de IA que publican agentes sobre el Vercel AI SDK
- Equipos de producto pequeños que vigilan el gasto en IA
- Empresas preocupadas por la privacidad
Tareas
- Seguir el coste de LLM por modelo y cliente
- Depurar ejecuciones lentas de agentes
- Puntuar el tráfico de producción
Casos de uso
- Lanzar un agente nuevo a producción
- Auditar una migración de modelo
- Ejecutar flujos de varios agentes
Funciones clave
Inteligencia de costes
Foglamp registra lo que cuesta cada llamada y lo desglosa por modelo, agente y cliente. En vez de una factura mensual borrosa, tienes una línea por cada quien llama. Eso permite detectar al único agente o cliente que te está vaciando el presupuesto. El dinero se fuga rápido.
Trazas distribuidas
Cada ejecución se convierte en una vista en cascada, con el prompt y la respuesta exactos capturados por span. Cuando un agente devuelve algo raro, puedes recorrer todo el flujo de llamadas y encontrar el paso que falló en lugar de adivinar a partir de los logs.
Evaluaciones sobre tráfico de producción
Puedes puntuar tráfico real con comprobaciones de código y jueces LLM. Esto significa que la calidad no se mide solo en una batería de pruebas. Las salidas malas que se escapan de tus pruebas de staging se marcan sobre datos en vivo, que es donde de verdad importan. De eso se trata.
Alertas de coste, latencia y tasa de error
Las reglas de umbral vigilan el coste, la latencia y las tasas de error, y el plan Pro añade alertas por correo y Slack. Tú pones la línea, y Foglamp te avisa cuando una ejecución la cruza. No es ideal enterarte de un pico de latencia por tus usuarios.
Seguimiento por agente
La vista de Agentes muestra spans, latencia y gasto de cada agente, junto con su flujo de llamadas completo. Los equipos que ejecutan varios agentes pueden compararlos directamente y ver cuál es lento o caro sin rebuscar en paneles compartidos.
SDK de dos líneas
Envolver el módulo ai cuesta dos líneas, y las funciones que recuperas conservan los tipos propios del AI SDK. Tu código actual sigue funcionando igual. Ese bajo coste de puesta en marcha es la razón principal por la que los equipos pequeños lo activan de verdad. ¿Por qué importa eso? Porque la herramienta que nadie instala no detecta nada.
Código abierto y autoalojable
Foglamp funciona bajo Apache 2.0, y el código vive en GitHub. Si tus datos no pueden salir de tu infraestructura, puedes alojarlo tú mismo y aun así obtener las mismas trazas y paneles. Gran diferencia para equipos regulados.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- La puesta en marcha sale casi gratis: dos líneas de código instrumentan cada llamada a generateText y streamText.
- El seguimiento de costes desglosa el gasto por modelo, agente y cliente, no solo por total.
- Las trazas distribuidas capturan el prompt y la respuesta exactos por span, lo que hace concreta la depuración.
- La licencia Apache 2.0 con opción de autoalojamiento mantiene los prompts sensibles en tu propia infraestructura.
Desventajas
- Está pensado primero para el Vercel AI SDK, así que los equipos con otros frameworks le sacan un valor limitado.
- El plan gratuito te limita a 10.000 spans al mes con solo 3 días de retención, lo que no cubrirá un agente de producción ajetreado.
- Las alertas por correo y Slack están detrás del plan Pro de $49/mes, así que los usuarios gratuitos pueden perderse el aviso cuando algo se rompe.
Preguntas frecuentes
Registra las llamadas a LLM que hace tu aplicación y las convierte en cifras de coste, números de latencia, trazas, evaluaciones y alertas. Piénsalo como un panel de monitorización para las partes de IA de tu producto, no como un modelo ni un chatbot.
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Alternativas a Foglamp
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.