Traccia

El registro mantiene un inventario vivo de cada agente de tu entorno, así que puedes responder "cuántos agentes se están ejecutando ahora mismo" sin rebuscar en repositorios. Cada entrada vincula un agente con su dueño, su modelo y su actividad, lo que facilita mucho encontrar el que está detrás de un pico de coste o de una violación de política. Para equipos que despliegan rápido, esto solo ya reemplaza una hoja de cálculo que caduca en el momento en que se escribe.

Traccia desglosa el gasto de LLM hasta el nivel de agente y flujo de trabajo, en vez de mostrar una única factura agregada. Puedes ver qué agente generó más coste, qué prompt consume más tokens y cómo evoluciona el gasto con el tiempo. Esa granularidad es lo que convierte "nuestra factura de IA subió" en "el paso de recuperación de este agente duplicó la longitud de su contexto".

La plataforma vigila prompts y respuestas en busca de datos sensibles, incluidos los PII de clientes. Cuando aparece algo, recibes una alerta ligada al agente y al span concretos, así sabes si se expusieron datos de un usuario real y dónde. Esto importa sobre todo a equipos que manejan datos regulados, donde una sola filtración puede tener consecuencias reales.

Defines qué modelos y comportamientos están permitidos, y Traccia comprueba los agentes contra esas reglas en tiempo de ejecución. Si un agente intenta usar un modelo restringido, la plataforma marca o bloquea la llamada y registra lo ocurrido. Es la diferencia entre una política escrita y una que de verdad se ejecuta.

El registro de prompts mantiene las versiones de tus prompts bajo control, y el espacio de evaluación te deja probar un candidato contra el comportamiento en producción. En lugar de publicar un cambio de prompt por corazonada, puedes compararlo con lo que está activo y ver si de verdad es mejor. Traccia lo plantea como responder "¿es mejor este prompt que el de producción" con datos y no con opiniones.

Traccia recoge evidencia lista para auditoría de marcos como el Reglamento de IA de la UE como subproducto del funcionamiento normal. Los registros de qué hizo cada agente, qué modelos usó y qué datos tocó quedan organizados para su revisión, en vez de dispersos en logs. Cuando alguien te pide demostrar el cumplimiento, exportas en lugar de improvisar.

Como Traccia habla OpenTelemetry, puede encajar en la pila de observabilidad que ya usas. Si hoy emites spans, el SDK los recoge sin una capa de instrumentación paralela. Activa una vez el trazado de agentes con OpenTelemetry y todos los agentes reportan. Esa afinidad nativa reduce el coste de cambio para equipos que no quieren un agente propietario más.