10 bedste værktøjer til AI-observerbarhed i 2026

Anmeldelser af værktøjer til AI-observabilitet

1. 

   1

   Coralogix

   Bedst til AI-governance med overholdelse af ISO/IEC 42001

   • Gratis demo + 14 dages gratis prøveperiode tilgængelig
   • Fra $0.42/GB

   Visit Website

   Customer Rating:4.8/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Coralogix er en platform til fuldstack-observabilitet, der kombinerer LLM-telemetri, AI-evaluering, sikkerhedsforanstaltninger, anomalidetektion og overvågning af governance med traditionelle APM-, loganalyse- og SIEM-funktioner.

   Hvem er Coralogix bedst egnet til?

   Coralogix er velegnet til IT- og DevOps-teams, der har brug for at styre AI-systemer sammen med traditionel infrastruktur, især i regulerede brancher, hvor overholdelse af standarder som ISO/IEC 42001 ikke er valgfri.

   Hvorfor jeg valgte Coralogix

   Jeg har inkluderet Coralogix blandt mine bedste valg, fordi det er den første leverandør af observabilitet, der har opnået ISO/IEC 42001:2023-certificering, hvilket er enormt vigtigt, hvis du driver AI-systemer i regulerede miljøer, hvor governance ikke er valgfri. Dets AI Discovery-modul scanner aktivt kodelagre for at finde AI-agenter, der er implementeret uden central IT-godkendelse, så du får et komplet og revisionsklart overblik over din organisations AI-fodaftryk. Kombineret med AI-SPM-statusscoring og revisionsspor på sessionsniveau får du en dokumenterbar compliance-registrering, der er indbygget i din arbejdsgang.

   Vigtige funktioner i Coralogix

   • LLM TraceKit: Registrerer prompts, fuldførelser, antal tokens, værktøjskald, latenstid og omkostninger på tværs af udbydere som OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock og Google Gemini.
   • AI-evalueringsmotor: Tildeler kvalitets- og sikkerhedsevaluatorer til hver AI-agent og scorer hver besked i realtid.
   • Sessionsudforsker: Sporer brugersessioner fra start til slut, AI-svar, værktøjskald og evaluatorflag til fejlfinding og compliance-auditering.
   • eBPF-automatisk instrumentering uden kode: Kobler sig til Linux-kernen for at registrere LLM-telemetri på tværs af udbydere uden kodeændringer og med under 1 % CPU-overhead pr. node.

   Coralogix-integrationer

   Coralogix integreres med AWS CloudFront, GitHub, Node.js, Okta, Prometheus, Zeek og UpGuard. Det tilbyder også en API til brugerdefineret telemetri.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Registrerer automatisk anomalier
   • AI Discovery kortlægger skjulte AI-implementeringer
   • Bruger velkendt syntaks (Lucene/KQL), hvilket gør migreringer lettere

   Cons:

   • Ingen indbygget arbejdsgang til menneskelig feedback
   • Diagnostik for vektorsøgning er ikke fuldt dokumenteret
   Learn more about Coralogix:

   • Check out Coralogix on their website
2. 

   2

   New Relic

   Bedst til OTel-baseret overvågning af AI og agenter

   • Gratis abonnement + gratis demo tilgængelig
   • Priser oplyses efter anmodning

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   New Relic er en fuldstack-platform til AI-observabilitet, der kombinerer LLM-telemetri, distribueret sporing, AIOps-drevet anomaliopdagelse og overvågning af arbejdsgange med flere agenter på tværs af hele dit applikations- og infrastrukturlag.

   Hvem egner New Relic sig bedst til?

   New Relic er et godt valg for DevOps- og SRE-hold, der allerede bruger New Relic til APM og ønsker at udvide den samme observabilitetsstak til LLM- og AI-arbejdsbelastninger med flere agenter.

   Hvorfor jeg valgte New Relic

   New Relic kommer på min shortlist, fordi AI-overvågningen baseret på OTel reelt er produktionsklar, idet GA-udgivelsen i august 2026 gør det muligt for alle OTel-instrumenterede apps at sende GenAI-spor direkte uden en proprietær agent. Jeg kan også godt lide, hvordan kortet over agenttjenester visualiserer økosystemer med flere aktive agenter og viser agent-til-agent-kald, værktøjsudnyttelse og MCP-serveres livscyklus i én samlet sporingsvisning. Det betyder, at jeg præcist kan identificere, hvilken agent eller hvilket værktøjskald der brød kæden, når en agentbaseret arbejdsgang mislykkes.

   New Relics vigtigste funktioner

   • Anomaliopdagelse med anvendt intelligens: ML-modeller scanner målepunkter, logge og spor efter unormale mønstre og sammenkæder relaterede alarmer i én beriget hændelse, så undersøgelser kan gennemføres hurtigere.
   • Oversigt over modelinventar: Sporer alle LLM-kald på tværs af udbydere og viser sammenligninger af omkostninger, ydeevne og kvalitet i én visning, så du kan evaluere modeller, der kører i produktionen.
   • Filtre til fjernelse af PII: Filtre baseret på regulære udtryk redigerer eller udelukker følsomme data på indlæsningspipelinens niveau, før de gemmes, med en global indstilling til helt at deaktivere registrering af indhold.
   • New Relic AI-assistent: Genererer samtalebaseret systemindsigt, skriver NRQL-forespørgsler og udfører automatiseret årsagsanalyse.

   New Relic-integrationer

   New Relic understøtter over 800 integrationer, herunder OpenAI, Amazon Bedrock, LangChain, Pinecone, Weaviate og Amazon SageMaker. Den accepterer også OpenTelemetry GenAI-spor via sit indbyggede OTLP-slutpunkt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • OTel-baseret GenAI-observabilitet på tværs af hele stakken
   • Agentbaserede AI-arbejdsgange visualiseret i realtid
   • Samlet telemetri fra LLM'er til infrastrukturen

   Cons:

   • Ingen automatiseret evaluering af kvaliteten af LLM-resultater
   • Kun SaaS, ingen mulighed for selvhostet implementering
   Learn more about New Relic:

   • Check out New Relic on their website
   • Read my in-depth review of New Relic
3. 

   3

   Elastic Observability

   Bedst til AIOps-drevet anomalidetektion i stor skala

   • 7-dages gratis prøveperiode
   • Fra $0.07/GB

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Bygget på Elastic Stack er Elastic Observability en AI-platform til observabilitet, der kombinerer APM, loganalyse, infrastrukturovervågning, distribueret sporing og ML-drevet anomalidetektion på tværs af LLM-implementeringer og traditionelle tjenester.

   Hvem er Elastic Observability bedst egnet til?

   Elastic Observability er særligt velegnet til teams, der administrerer store og komplekse miljøer og har brug for en samlet platform til overvågning af hele stakken med indbygget, moden ML-drevet anomalidetektion.

   Hvorfor jeg valgte Elastic Observability

   Elastic Observability kommer på min liste over favoritter, fordi AIOps-motoren oprigtigt er en af de mest modne, jeg har set, med over 100 forudbyggede ML-job til anomalidetektion, der kører på tværs af logfiler, målinger og spor uden behov for manuel konfiguration. Jeg kan især godt lide, hvordan platformen automatisk sammenholder symptomer på tværs af signaler, så når en latenstop rammer din LLM-inferenstjeneste, kan ML-motoren knytte den til en grundlæggende årsag i stedet for at lade dig gennemgå dashboards manuelt.

   De vigtigste funktioner i Elastic Observability

   • Logkategorisering: Grupperer millioner af loglinjer i strukturerede kategorier, hvilket gør fejlsøgning i stort omfang på tværs af LLM- og infrastrukturlogfiler håndterbar.
   • AI-assistent med RAG: En samtalebaseret assistent, der er forankret i dine aktuelle observabilitetsdata, og som kan generere dashboards, forklare anomalier og udløse arbejdsgange til undersøgelser.
   • Overvågning af vektordatabaser & RAG: Overvåger relevansen af vektorsøgninger, præcisionen ved kontekstindhentning og ydeevnen i indlejringspipelines.
   • Sporing af AI-applikationer: Sporer prompts, fuldførelser, latenstid, fejl og tokenforbrug på tværs af OpenAI, Anthropic, Bedrock og Vertex AI.

   Integrationer med Elastic Observability

   Elastic Observability integreres med Airflow, Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, OpenTelemetry og Prometheus. Den understøtter også AWS-, Azure- og Google Cloud-markedspladser til tilpasset telemetri.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Moden AIOps-motor med flere ML-job
   • LLM-telemetri på tværs af flere førende udbydere
   • Agentisk AI-undersøgelse med autonom analyse af grundlæggende årsager

   Cons:

   • Ingen indbyggede evalueringer af hallucinationer eller toksicitet
   • SDK'er til LLM-observabilitet er fortsat i teknisk forhåndsvisning
   Learn more about Elastic Observability:

   • Check out Elastic Observability on their website
4. 

   4

   Braintrust

   Bedst til regressionsdatasæt fra spor til evaluering

   • Gratis abonnement + gratis demo tilgængelige
   • Fra $249/måned

   Visit Website

   

   Braintrust er en platform til AI-observabilitet og -evaluering, der kombinerer produktionssporing, LLM-telemetri, outputkvalitet og AI-drevet mønstergenkendelse på tværs af agentarbejdsgange i flere trin og modeludbydere.

   Hvem er Braintrust bedst egnet til?

   Braintrust er et naturligt valg for udviklingsteams, der bygger og videreudvikler LLM-drevne produkter og har brug for én platform til både produktionssporing og evaluering.

   Hvorfor valgte jeg Braintrust?

   Braintrust kommer med på min liste over favoritter på grund af den tætte forbindelse mellem produktionssporing, evaluering og regressionstest. Jeg kan godt lide, at du med ét klik kan konvertere en fejlslagen produktionssporing til en post i et regressionsdatasæt, så dine evalueringer er baseret på reelle fejl i stedet for syntetiske eksempler. AI-agenten Loop scanner også aktivt din beholdning af spor efter en tidsplan og fremhæver tilbagevendende fejlmønstre, før du overhovedet ville tænke på at lede efter dem.

   Vigtige funktioner i Braintrust

   • Overvågning i realtid: Sporer produktionsydelse, tokenantal, anmodningsforsinkelse og API-omkostninger på tværs af alle aktive modelintegrationer.
   • Side-om-side-testmiljø: Sammenlign promptvarianter, modelopdateringer eller ændringer af hyperparametre med benchmarkdatasæt samtidigt.
   • Indlejrede udførelsestræer: Registrerer samtaler med flere turtagninger, værktøjskald, modellens ræsonnementstrin og hukommelseshandlinger i hierarkiske overordnede-underordnede spor.
   • Versionsstyring af datasæt: Sporer dynamiske testsæt og promptversioner, efterhånden som produkterne videreudvikles.

   Braintrust-integrationer

   Braintrust understøtter flere AI-udbydere og rammeværker, herunder OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Azure AI, Mistral, Cohere, Ollama, OpenTelemetry og TypeSafe. Der findes også en API til kundeintegrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Konverterer fejlslagne spor til regressionsdatasæt
   • AI-agent fremhæver proaktivt tilbagevendende fejl
   • Overgang fra udvikling til produktionsevalueringer med ét klik

   Cons:

   • Auditlogning kun på virksomhedsabonnementet
   • Ingen blokering af promptinjektion før inferens
   Learn more about Braintrust:

   • Check out Braintrust on their website
5. 

   5

   Openlayer

   Bedst til RAG-pipeline- og hentningsdiagnostik

   • Gratis abonnement + gratis demo tilgængelig
   • Priser oplyses efter forespørgsel

   Visit Website

   

   Openlayer er en platform til AI-observabilitet, der dækker LLM-telemetri, distribueret sporing, evaluering af outputkvalitet, overvågning i realtid og styring på tværs af agentarbejdsgange, RAG-pipelines og traditionelle ML-modeller.

   Hvem er Openlayer bedst egnet til?

   Openlayer er velegnet til AI- og DevOps-teams inden for finans, sundhedsvæsen og andre regulerede brancher, som har brug for AI-overvågning på produktionsniveau med indbyggede styringskontroller.

   Hvorfor valgte jeg Openlayer?

   Jeg har inkluderet Openlayer blandt mine bedste valg, fordi sporingen af RAG-pipelines på span-niveau giver teams en indsigt, som generiske observabilitetsværktøjer ganske enkelt ikke tilbyder. Du kan undersøge hvert trin i hentningen, se præcis hvilke dokumenter der blev hentet, og køre målinger af troværdighed og kontekstpræcision mod dem for at finde ud af, hvor forankringen svigter. Den automatiske konvertering af disse produktionsfejl til regressionstests betyder, at teamet opdager det samme hentningsproblem, før det bliver lanceret igen.

   Openlayers vigtigste funktioner

   • Distribueret sporing af multi-agent-systemer: Spor arbejdsgange fra ende til anden med inspektion på span-niveau af værktøjskald, trinvise varigheder og tokenantal.
   • Register over AI-systemer: Oprethold en centraliseret oversigt over alle AI-systemer med tildeling af ejere, klassificering efter risikoniveau og mærkning af datafølsomhed.
   • LLM-evaluering: Udfør kvalitetsscoring ved hjælp af en valgfri bedømmelsesmodel sammen med mere end 175 indbyggede evaluatorer, der kontrollerer for fejl, skadeligt indhold, bias og personoplysninger.
   • Teststyring i CI/CD: Integrer regressionstests direkte i GitHub Actions-, Jenkins- eller CircleCI-pipelines for at blokere implementeringer, når evalueringsscorerne falder under de godkendte baselines.

   Openlayer-integrationer

   Openlayer tilbyder mere end 40 dokumenterede integrationer, herunder OpenTelemetry, Databricks, Amazon S3, BigQuery, Snowflake, Slack og GitHub. Det understøtter også API'er og webhooks til brugerdefinerede forbindelser.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Dybdegående diagnostik af RAG-systemer og pipeline-sporing
   • Indbygget overensstemmelseskortlægning for større reguleringer
   • Detaljeret fordeling af omkostninger og brug

   Cons:

   • Det gratis abonnement begrænser avancerede testfunktioner
   • Dashboardets layout kan overvælde nye brugere
   Learn more about Openlayer:

   • Check out Openlayer on their website
6. 

   6

   Dynatrace

   Bedst til prognoser for AI-omkostninger

   • Gratis demo + 15 dages gratis prøveperiode
   • Fra $7/host/måned

   Visit Website

   Customer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Dynatrace er en fuldstack-platform til AI-observabilitet, der overvåger LLM-ydeevne, sporer AI-arbejdsgange fra start til slut på tværs af modeller og agentbaserede rammeværk, evaluerer outputkvalitet og registrerer anomalier ved hjælp af sin Davis AI-motor på tværs af hele AI-applikationsstakken.

   Hvem er Dynatrace bedst til?

   Dynatrace egner sig godt til store virksomheder, der kører AI-arbejdsbelastninger i produktion og har brug for én platform til at overvåge omkostninger, spore agenters adfærd og opfylde strenge compliancekrav som FedRAMP og ISO 42001.

   Hvorfor jeg valgte Dynatrace

   Dynatrace er med på min kortliste, fordi dens forudsigelsesmotor Davis AI gør noget, jeg ikke har set matchet andre steder: Den forudsiger stigninger i LLM-tokenomkostninger, før de rammer din regning – ikke bagefter. Jeg er afhængig af dette, når jeg kører AI-arbejdsbelastninger i produktion med høj volumen på tværs af flere modeller, hvor uventede omkostningsstigninger udgør en reel driftsrisiko. Platformens forudsigelse af forbrug er direkte integreret med dashboards til overvågning af realtidsforbrug på tværs af mere end 40 LLM-udbydere, så teams kan se, hvor forbruget er på vej hen, og reagere, før tærskler overskrides.

   Vigtige funktioner i Dynatrace

   • Modelintegritet: Overvåg tokenforbrug, omkostningseffektivitet, outputstabilitet, svarforsinkelse, fejlrate for kald og ressourceforbrug under modeldrift.
   • OneAgent: Registrerer, kortlægger og indsamler automatisk målinger, logfiler og spor uden kompleks manuel konfiguration.
   • Visualisering af Smartscape-topologi: Kortlægger dynamisk realtidsrelationer og afhængigheder på tværs af hele din applikationsstak, netværk og infrastrukturmønstre.
   • Forespørgsler i Grail-datasøen: Gemmer målinger, logfiler, spor og hændelser i et samlet lakehouse med op til 10 års opbevaring.

   Dynatrace-integrationer

   Dynatrace integrerer Smartscape, OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, LangChain, CrewAI, Pinecone, PagerDuty, Jira og Slack. Det understøtter også instrumentering med OpenTelemetry, OpenLLMetry og OpenInference.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Forudsiger AI-tokenomkostninger før fakturering
   • Overvåger kvalitet ved hjælp af indbyggede LLM-bedømmere
   • Sporer agenters beslutninger gennem hele stakken

   Cons:

   • Ingen permanent gratis produktionsversion
   • Kompleks fakturering gør ofte omkostningsplanlægning vanskelig
   Learn more about Dynatrace:

   • Check out Dynatrace on their website
   • Read my in-depth review of Dynatrace
   • Explore best alternatives to Dynatrace
7. 

   7

   Arize AX

   Bedst til fejlsøgning af agentbaserede systemer og RCA

   • Gratis abonnement + gratis demo tilgængelige
   • Fra $50/måned

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Arize AX er en AI-udviklingsplatform, der dækker observabilitet af LLM'er og agenter, distribueret sporing fra start til slut, evaluering af outputkvalitet, produktionsovervågning og fejlsøgning af agentbaserede systemer på tværs af mere end 30 rammeværk og udbydere.

   Hvem er Arize AX bedst egnet til?

   Arize AX er velegnet til ML-/AI-platformingeniører og DevOps-/SRE-teams, der administrerer agentimplementeringer i produktion og har brug for automatiseret fejlsøgning, der går videre end standardbetjeningspaneler.

   Hvorfor valgte jeg Arize AX?

   Jeg valgte Arize AX som en af de bedste, fordi dens Signal-funktion går længere end noget betjeningspanelbaseret værktøj, jeg har brugt til fejlsøgning af agentbaserede systemer. Signal scanner dine spor efter en tidsplan, grupperer tilbagevendende fejlmønstre i prioriterede problemer og skriver en undersøgelse med spordokumentation og et foreslået fix. På Enterprise-abonnementet kan den åbne en rettelses-PR direkte i dit GitHub-lager. Det er en reel RCA-arbejdsgang, ikke bare markering af anomalier.

   Vigtige funktioner i Arize AX

   • Multimodal sporing: Indfang og inspicér input, output og metadata på tværs af tekst-, billed-, tale- og PDF-modaliteter inden for et enkelt sporhierarki.
   • Evalueringshub: Versionsstyr, administrer og sammenlign LLM-som-dommer-, agent-som-dommer- og eksterne evaluatorer med commit-meddelelser og kalibrering i forhold til menneskelige annoteringer.
   • Produktionsmonitorer: Opsæt monitorer på span-niveau for latenstid, tokenantal, evalueringslabels eller brugerdefinerede metrikker med konfigurerbar frekvens helt ned til fem minutter og automatisk registrering af tærskelværdier.
   • OTel-indbygget automatisk instrumentering: Instrumentér mere end 30 LLM-udbydere og agentrammeværk i Python, TypeScript og Java ved hjælp af OpenTelemetry-kompatible SDK'er med minimal konfiguration.

   Integrationer i Arize AX

   Arize AX integrerer med LLM-udbydere, agentrammeværk og kodeagenter, herunder Anthropic, Groq, Cohere, Vertex AI, Agno, Google ADK, Haystack og Antigravity. Det understøtter brugerdefineret forbindelse via SDK'er og API.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Signal-agenten grupperer og prioriterer AI-fejl
   • Omfattende overvågningsstak til AI og klassisk ML
   • Menneskelig annotering og automatisk evaluering på alle abonnementer

   Cons:

   • Konfiguration af monitorer afhænger af GraphQL API
   • De fleste funktioner til compliance og SSO er kun tilgængelige på Enterprise-abonnementet
   Learn more about Arize AX:

   • Check out Arize AX on their website
8. 

   8

   Fiddler

   Bedst til styret overvågning af flere agenter

   • Gratis abonnement + gratis demo tilgængelig
   • Fra $0.002 pr. sporing

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Fiddler, eller Fiddler AI, er en AI-observerbarhedsplatform på virksomhedsniveau, der er udviklet til overvågning af LLM- og traditionelle ML-modeller i produktion med hierarkisk agentbaseret sporing, evaluering af outputkvalitet, registrering af drift og indbyggede styringskontroller.

   Hvem er Fiddler bedst egnet til?

   Fiddler er velegnet til ML- og AI-platformsingeniører i virksomheder, som har brug for, at styring og overholdelse af regler er indbygget i deres observerbarhedsstak.

   Hvorfor valgte jeg Fiddler?

   Jeg valgte Fiddler som en af de bedste, fordi styringsarkitekturen ikke er eftermonteret: revisionsspor, RBAC, SSO og håndhævelse af politikker leveres som kernefunktioner sammen med platformens AI-observerbarhed. Det, der virkelig adskiller den, er den hierarkiske sporing på tværs af arbejdsgange med flere agenter, som giver synlighed på sporniveau fra applikationen og ned gennem hver agent, hvert værktøjskald og hvert trin i RAG-hentningen.

   Fiddlers vigtigste funktioner

   • Tilpasningsbare dashboards: Overvåg mere end 100 målinger på tværs af hele agenthierarkiet, herunder tidsmåling på sporniveau, kortlægning af afhængigheder mellem agenter og trafikvisninger for 30 dage.
   • RAG-specifik overvågning: Følg kvaliteten af hentningen, kildens relevans og ændringer i indlejringer på tværs af RAG-pipelines for at identificere problemer ved selve hentningstrinnet.
   • Henføring af tokenomkostninger: Følg omkostningerne ved LLM-tokenforbrug på bruger-, sessions- og agentniveau, herunder omkostninger knyttet til svar af lav kvalitet eller svar, som brugerne ikke kunne lide.
   • Interaktiv 3D-visualisering med UMAP: Visualiserer flerdimensionelle indlejringsrum i 3D for at lokalisere dataklynger, semantiske afvigere og mangler i RAG-hentningen.

   Fiddler-integrationer

   Fiddler integreres med LangGraph, AWS Strands, Apache Airflow, Google BigQuery, Datadog og PagerDuty. Platformen tilbyder også en REST API til brugerdefinerede forbindelser.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Mulighed for direkte maskering af PII og PHI
   • Indbyggede funktioner til overvågning af RAG-hentningskvalitet
   • Evalueringsdækningen omfatter toksicitet og jailbreak-forsøg

   Cons:

   • Opsætning af agenter kan kræve en betydelig teknisk indsats
   • Prisen kan blive høj
   Learn more about Fiddler:

   • Check out Fiddler on their website
9. 

   9

   Grafana Cloud

   Bedst til fuldstack-sporing af AI-agenter

   • Gratis abonnement tilgængeligt
   • Fra $19/måned

   Visit Website

   

   Grafana Cloud er en fuldstack-observabilitetsplatform, der kombinerer infrastrukturovervågning med AI-baseret telemetri og dækker LLM-ydeevne, sporing af multi-agent-systemer, observabilitet for vektordatabaser, GPU-overvågning og automatiseret evaluering af outputkvalitet på tværs af mere end 50 værktøjer til generativ AI.

   Hvem er Grafana Cloud bedst egnet til?

   Grafana Cloud er velegnet til virksomhedsteams i regulerede brancher, der har brug for AI-observabilitet, som overholder SOC 2 Type II, ISO 27001 og GDPR, med fleksible implementeringsmuligheder, herunder Federal Cloud og BYOC.

   Hvorfor valgte jeg Grafana Cloud?

   Jeg har inkluderet Grafana Cloud blandt mine bedste valg, fordi det er den eneste platform, jeg har brugt, der sporer arbejdsgange med flere agenter og infrastruktursignaler i én visning. Når en agent opfører sig uhensigtsmæssigt, kan jeg afspille hele samtalen igen, gennemgå hvert værktøjskald og hver LLM-sporing og sammenholde det, der skete, med CPU- eller latenstidsmålinger fra det samme kontrolpanel. Funktionen til agent-observabilitet registrerer også trin, der ikke involverer LLM'er, såsom dirigering og hentning, så udførelsesgrafen afspejler hele arbejdsgangen og ikke kun modelkald.

   Grafana Clouds vigtigste funktioner

   • Evaluering af outputkvalitet: Kør kontrol af hallucinationer, bias og toksicitet på live-svar fra agenter ved hjælp af konfigurerbare evalueringer med LLM som bedømmer samt evalueringer baseret på regulære udtryk, heuristik og JSON-skemaer.
   • Forudbyggede AI-kontrolpaneler: Fem specialbyggede kontrolpaneler dækker observabilitet for generativ AI, evalueringer, vektordatabasers ydeevne, MCP-overvågning og GPU-udnyttelse direkte fra start.
   • Grafana ML: Anvender prognoser og registrering af afvigelser på historiske måledata for at synliggøre usædvanlige mønstre på tværs af dine AI- og infrastruktursignaler.
   • Observabilitet for vektordatabaser: Overvåger latenstid for lighedssøgninger, gennemløb, indsætnings- og sletteoperationer samt ressourceudnyttelse for indekser i vektordatabaser.

   Grafana Cloud-integrationer

   Grafana Cloud integreres med Aerospike, AWS, Asterisk, Databricks, Docker, Datadog, GitHub, GitLab og OpenAI. Det understøtter også en API til brugerdefinerede integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Sporer infrastruktur- og AI-telemetri samlet
   • Automatisk vurdering af hallucinationer, bias og toksicitet
   • Sporing af flere agenter med afspilning af samtaler igen

   Cons:

   • Intet indbygget miljø til prompttest
   • Evaluering af outputkvalitet kræver eksterne LLM-API'er
   Learn more about Grafana Cloud:

   • Check out Grafana Cloud on their website
10. 

    10

    Splunk Agent Observability

    Bedst til omkostningsallokering for AI-agenter

    • 14 dages gratis prøveperiode
    • Priser oplyses efter anmodning

    Visit Website

    

    Splunk Agent Observability, der er opkøbt af Cisco, er en AI-observabilitetsplatform, der kombinerer agent-sporing fra ende til anden, omkostningsallokering for LLM'er, evaluering af outputkvalitet via Luna SLM'er og sikkerhedsregler i realtid på tværs af hele AI-stakken.

    Hvem er Splunk Agent Observability bedst egnet til?

    Splunk Agent Observability er velegnet til teams, der arbejder i Splunk- eller Cisco-økosystemet, og som har brug for omkostningsallokering pr. bruger, pr. team og pr. model på tværs af både brugerdefinerede AI-agenter og tredjepartsværktøjer til kodning.

    Hvorfor jeg valgte Splunk Agent Observability

    Jeg valgte Splunk Agent Observability, fordi dens motor til tokenøkonomi gør noget, jeg ikke har set udført så præcist andre steder: Den opdeler AI-forbruget efter bruger, team, model, udbyder og individuelle værktøjskald i én samlet visning. Dette detaljeringsniveau for omkostningsallokering omfatter også tredjepartskodningsagenter som Cursor, GitHub Copilot og Claude Code, så du ikke arbejder i blinde med skjult AI-forbrug. Derudover evaluerer Luna SLM'er 100 % af produktionstrafikken for hallucinationer og kvaliteten af værktøjsvalg på under 200 ms, hvilket gør sikkerhedsregler i realtid praktisk anvendelige i stor skala.

    Vigtige funktioner i Splunk Agent Observability

    • Sikkerhedsregler i realtid under afvikling: Blokerer eller omdirigerer risikable output, herunder lækage af PII/PHI/PCI, promptinjektion og misbrug af værktøjer, før de når brugere eller efterfølgende systemer.
    • Korrelation mellem infrastruktur og agenter: Knytter målinger af GPU-udnyttelse, hukommelse, strømforbrug og latenstid til modeladfærd og tokenforbrug på én samlet tidslinje.
    • Trusselsafbødning: Overvåger forsøg på promptinjektion, giftige input, jailbreaks og risici for eksponering af følsomme data.
    • Registrering og lækage af PII/PHI: Integrerer sikkerhedsregler, såsom Cisco AI Defense, for at identificere og redigere lækage af følsomme data samt håndhæve standarder for overholdelse.

    Integrationer til Splunk Agent Observability

    Splunk Agent Observability integreres med OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, LangGraph og CrewAI. Den forbindes også med Splunk Observability Cloud, Cisco AI Defense samt instrumentering via OpenTelemetry eller OpenInference.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Sporer AI-omkostninger efter bruger og værktøj
    • Evaluerer 100 % af produktionstrafikken
    • Knytter GPU-målinger til agenternes ydeevne

    Cons:

    • Mangler offentlige forbindelser til vektordatabaser
    • Understøttelsen af SDK'er i fællesskabet er i øjeblikket begrænset
    Learn more about Splunk Agent Observability:

    • Check out Splunk Agent Observability on their website