TraceRoot.AI
TraceRoot AI · Programmation
TraceRoot est une couche open source d'observabilité et d'amélioration continue pour agents IA. Elle transforme les traces de production en détecteurs, signaux d'amélioration et évaluations que votre agent de code applique.
À propos de TraceRoot.AI
About
Qu'est-ce que TraceRoot
TraceRoot est une plateforme pensée pour les équipes qui mettent des agents IA en production. Elle enregistre chaque appel au modèle, chaque usage d'outil et chaque décision de l'agent, puis lance des détecteurs qui signalent les échecs, les hallucinations et les dérives dès qu'ils surviennent. Le principe est simple : votre agent a passé les tests, mais la production trouve encore les failles.
La plupart des bugs d'un agent restent invisibles jusqu'à ce qu'un client tombe dessus. Une mauvaise réponse peut ressembler à une exécution réussie. Les boucles d'outils consomment du temps et des tokens sans que personne ne le remarque. Un ajustement de prompt qui corrige un cas en casse trois autres, et les vérifications manuelles ne le voient jamais. TraceRoot existe pour transformer ces échecs silencieux en corrections concrètes que vous pouvez tester et livrer.
L'outil est open source sous licence Apache 2.0 pour tout ce qui se trouve hors des dossiers nommés ee, vous pouvez donc l'héberger vous-même avec Docker ou passer par TraceRoot Cloud. Le revers : la boucle complète profite surtout aux équipes qui travaillent déjà avec un agent de code, puisque l'investigation et la génération de correctifs passent par cet agent. Un développeur seul, avec un budget serré, épuise aussi vite le plafond de 50 000 événements du plan gratuit quand le trafic grimpe.
Pour commencer
- Créez un compte sur app.traceroot.ai ou hébergez la plateforme vous-même avec Docker Compose.
- Créez un projet dans le tableau de bord, puis copiez la clé d'API générée.
- Instrumentez votre application. Installez la CLI avec
npm install -g traceroot-cli, lanceztraceroot loginet demandez à votre agent de code de configurer le traçage. Sinon, utilisez le SDK Python ou TypeScript à la main. - Envoyez une trace pour vérifier que les données arrivent, puis ouvrez la page Traces pour inspecter l'exécution.
- Ajoutez des détecteurs et des jeux de données pour que TraceRoot signale les échecs et note les changements au fil de vos itérations.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de TraceRoot.AI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les équipes d'ingénierie qui mettent des agents en production
- Les développeurs qui déboguent un agent instable
- Les petites startups sans pile d'observabilité dédiée
Tâches
- Comprendre pourquoi un agent donne de mauvaises réponses tout en passant les tests
- Repérer les régressions après un changement de prompt ou de modèle
- Fermer la boucle d'amélioration avec un agent de code
Cas d'usage
- Un agent de support qui s'enlise dans des boucles d'outils et gaspille des tokens
- Un pipeline RAG qui récupère des documents périmés sans prévenir
- Une équipe qui mène des expériences de prompt chaque nuit
Fonctionnalités clés
Traçage basé sur OpenTelemetry
TraceRoot capture chaque appel au modèle, chaque usage d'outil et chaque étape de l'agent avec entrées, sorties, latence et coût. Il embarque des SDK natifs Python et JavaScript/TypeScript ainsi qu'une prise en charge complète d'OpenTelemetry, les données arrivent donc dans le format que vous utilisez déjà.
Détecteurs pour repérer les échecs en direct
Les détecteurs évaluent en ligne les traces de production et signalent les exécutions qui ne répondent pas au standard. Vous définissez une fois à quoi ressemble un bon comportement, et TraceRoot vérifie chaque nouvelle trace au regard de ce critère dès qu'elle arrive.
Signaux d'amélioration issus des sorties regroupées
Les sorties du juge sont regroupées en signaux d'amélioration, vous voyez donc des motifs récurrents au lieu de milliers d'échecs épars. Un agent de code en arrière-plan enquête ensuite sur ces signaux avec votre code GitHub connecté, dans un environnement isolé.
Évaluations hors ligne et suivi des régressions
Vous lancez des évaluations contre vos jeux de données et comparez les versions pour mesurer ce qui a progressé et ce qui a cassé. C'est la partie qui rattrape les régressions qu'une vérification rapide laisserait filer, et elle garde la boucle honnête.
CLI pensée pour les agents
La CLI TraceRoot donne à votre agent de code un accès en lecture et en écriture aux traces, signaux, jeux de données, évaluations, tableaux de bord et alertes. Installez-la avec npm install -g traceroot-cli, lancez traceroot login, et votre agent tire le contexte de production et pousse les changements sans que vous transmettiez les données à la main.
Large prise en charge des frameworks et fournisseurs
TraceRoot se branche à LangGraph, CrewAI, Vercel AI SDK, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK et d'autres frameworks courants, ainsi qu'à des fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral et OpenRouter. Plus de 40 intégrations couvrent presque toutes les piles sans code de liaison.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Open source sous Apache 2.0, vous pouvez donc l'héberger vous-même avec Docker ou démarrer sur le cloud sans engagement.
- L'offre gratuite ne demande pas de carte et inclut 2 sièges, 50 000 événements par mois et des alertes de détecteurs dans Slack.
- Détecteurs, signaux et évaluations forment une vraie boucle, pas seulement un tableau de bord qui montre les problèmes et s'arrête là.
- La CLI laisse un agent de code lire le contexte de production et écrire des correctifs, ce qui supprime le copier-coller manuel.
- La prise en charge des clés propres (BYOK) figure sur toutes les offres, vous gardez donc les coûts et les données sur vos comptes.
Inconvénients
- La boucle complète d'amélioration suppose que vous utilisez déjà un agent de code ; les équipes qui n'en ont pas profitent moins de la partie génération de correctifs.
- L'offre gratuite plafonne à 50 000 événements par mois et ne conserve que 15 jours de données, ce qui s'épuise vite sur un agent très sollicité.
- Les offres payantes passent de $30 à $200 par mois, et l'offre Pro ajoute surtout de la rétention et des limites de débit, pas de nouvelles fonctions.
Questions fréquentes
TraceRoot enregistre et évalue les exécutions d'agents IA en production. Il trace chaque appel au modèle et aux outils, détecte les échecs par évaluation en direct, regroupe les problèmes récurrents en signaux et vérifie les correctifs par des évaluations hors ligne.
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Alternatives à TraceRoot.AI
Forefront
Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.