Tool-Fehler sichtbar machen
Jeder Tool-Aufruf bekommt einen eigenen Span mit Dauer und Fehlerstatus. So bleibt ein Timeout auch dann sichtbar, wenn der Agent mit einer begrenzten Antwort fortfährt.
AI Observability für KI-AgentenSehen, wo ein Agent scheitert.
Ein Agent meldet einen abgeschlossenen Lauf, obwohl der Datenabruf fehlgeschlagen ist. Öffnen Sie den Trace und verfolgen Sie, wo der Fehler entstand und wie der Agent darauf reagiert hat.
Agent-Trace öffnen ↓Einen Agent-Trace untersuchen
Interaktive Simulation · Keine Anbindung an eine Anlage
Instrumentierung
Latenz und Kosten zuordnen
Eingabe- und Ausgabetokens gehören an den Modellaufruf. Der Trace zeigt die Kosten je Aufruf und die Zeit, die auf Modell, Datenquelle und Wiederholungen entfällt.
Inhalte gezielt erfassen
Für Betriebsdiagnosen reichen oft IDs, Zeitpunkte und Fehlertypen. Regeln für Zugriff, Aufbewahrung und Maskierung bestimmen, welche Inhalte zusätzlich erfasst werden.
Die Zeiten und Tokenzahlen stammen aus einer Simulation. Kosten werden mit einem Beispieltarif von 0,80 USD je Million Eingabetokens und 3,20 USD je Million Ausgabetokens berechnet.
Ihren KI-Workflow beobachten
Nennen Sie einen Workflow, seine Tools und einen Fehler, den Sie heute schwer erklären können. Gemeinsam legen wir fest, welche Spans, Metriken und Fehlersignale Sie für den Betrieb brauchen.