10 beste Werkzeuge zur Beobachtbarkeit von KI im Jahr 2026

Plattformen zur KI-Überwachung sind spezialisierte Tools, mit denen Sie die Modellleistung von der Entwicklung bis zur Produktion überwachen, Fehler beheben und optimieren können. Für CTOs und IT-Leiter, die komplexe Infrastrukturen verwalten, hilft die Wahl der richtigen Überwachungssoftware dabei, die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten, Fehler zu diagnostizieren, Compliance-Standards einzuhalten und Kosten in MLOps- und agentenbasierten Workflows zu verstehen.

Dieser Leitfaden stellt die besten Tools zur KI-Überwachung im Jahr 2026 vor – mit Optionen für Governance, Pipeline-Diagnose, Kostenüberwachung und Anomalieerkennung. So können Sie die Betriebszeit verbessern, umsetzbare Erkenntnisse gewinnen und Ihren KI-Stack widerstandsfähig sowie zukunftssicher halten.

Vergleichstabelle für Tools zur KI-Überwachung

Diese Vergleichstabelle fasst die Preisinformationen für meine Auswahl der besten Tools zur KI-Überwachung zusammen:

	Tool	Best For	Trial Info	Price
1	Coralogix	Am besten für KI-Governance mit ISO/IEC 42001-Compliance geeignet	Kostenlose Demo + 14-tägige kostenlose Testversion verfügbar	Ab $0.42/GB	Website
2	New Relic	Am besten für KI- und agentische Überwachung auf OTel-Basis geeignet	Kostenloser Tarif und kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
3	Elastic Observability	Am besten für skalierbare, AIOps-gesteuerte Anomalieerkennung	7-tägige kostenlose Testversion	Ab $0.07/GB	Website
4	Braintrust	Am besten für Regressionsdatensätze von Ablaufprotokollen bis zur Bewertung	Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar	Ab 249 $/Monat	Website
5	Openlayer	Am besten geeignet für Diagnosen von RAG-Pipelines und Abrufen	Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar	Preise auf Anfrage	Website
6	Dynatrace	Am besten für die Prognose von KI-Kosten geeignet	Kostenlose Demo + 15-tägige kostenlose Testversion verfügbar	Ab $7/Host/Monat	Website
7	Arize AX	Am besten für die Fehleranalyse agentenbasierter Systeme und RCA	Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar	Ab $50/Monat	Website
8	Fiddler	Am besten für reguliertes Monitoring mit mehreren Agenten geeignet	Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar	Ab $0.002 pro Ablaufverfolgung	Website
9	Grafana Cloud	Am besten geeignet für die vollständige Nachverfolgung von KI-Agenten	Kostenloser Tarif verfügbar	Ab $19/Monat	Website
10	Splunk Agent Observability	Am besten für die Zuordnung der Kosten von KI-Agenten geeignet	14-tägige kostenlose Testversion	Preis auf Anfrage	Website

Bewertungen von Tools zur KI-Überwachung

Im Folgenden finden Sie meine ausführlichen Zusammenfassungen der besten Tools zur KI-Überwachung, die es in meine Auswahl geschafft haben. Meine Bewertungen bieten einen detaillierten Überblick über die Funktionen, Möglichkeiten und besten Einsatzbereiche jeder Plattform, damit Sie die für Sie passende Lösung finden.

1

Coralogix

Am besten für KI-Governance mit ISO/IEC 42001-Compliance geeignet

• Kostenlose Demo + 14-tägige kostenlose Testversion verfügbar
• Ab $0.42/GB

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Customer Rating: 4.8/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Coralogix ist eine Full-Stack-Observability-Plattform, die LLM-Telemetrie, KI-Bewertung, Schutzmechanismen, Anomalieerkennung und Governance-Überwachung mit herkömmlichem APM, Protokollanalyse und SIEM-Funktionen kombiniert.

Für wen ist Coralogix am besten geeignet?

Coralogix eignet sich besonders für IT- und DevOps-Teams, die KI-Systeme gemeinsam mit herkömmlicher Infrastruktur verwalten müssen, insbesondere in regulierten Branchen, in denen Compliance-Standards wie ISO/IEC 42001 nicht optional sind.

Warum ich Coralogix ausgewählt habe

Ich habe Coralogix in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil das Unternehmen der erste Anbieter von Observability-Lösungen ist, der die Zertifizierung nach ISO/IEC 42001:2023 erhalten hat. Das ist besonders wichtig, wenn Sie KI-Systeme in regulierten Umgebungen betreiben, in denen Governance nicht optional ist. Das Modul zur KI-Erkennung durchsucht aktiv Code-Repositories, um KI-Agenten aufzuspüren, die ohne zentrale IT-Genehmigung bereitgestellt wurden. Dadurch erhalten Sie eine vollständige, prüfbare Übersicht über den KI-Fußabdruck Ihres Unternehmens. Zusammen mit der Bewertung der KI-Sicherheitslage und den Audit-Trails auf Sitzungsebene verfügen Sie über einen belastbaren Compliance-Nachweis, der in Ihren Workflow integriert ist.

Die wichtigsten Funktionen von Coralogix

• LLM TraceKit: Erfasst Prompts, Vervollständigungen, Token-Anzahlen, Tool-Aufrufe, Latenzzeiten und Kosten bei Anbietern wie OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock und Google Gemini.
• KI-Bewertungs-Engine: Weist jedem KI-Agenten Qualitäts- und Sicherheitsbewerter zu und bewertet jede Nachricht in Echtzeit.
• Sitzungs-Explorer: Verfolgt Benutzersitzungen von Anfang bis Ende sowie KI-Antworten, Tool-Aufrufe und Markierungen der Bewerter zur Fehlerbehebung und für Compliance-Audits.
• eBPF-Auto-Instrumentierung ohne Code: Bindet sich in den Linux-Kernel ein, um LLM-Telemetrie bei verschiedenen Anbietern ohne Codeänderungen und mit weniger als 1 % CPU-Overhead pro Knoten zu erfassen.

Coralogix-Integrationen

Coralogix lässt sich in AWS CloudFront, GitHub, Node.js, Okta, Prometheus, Zeek und UpGuard integrieren. Außerdem steht eine API für benutzerdefinierte Telemetrie zur Verfügung.

Pros and Cons

Pros:

• Erkennt Anomalien automatisch
• Die KI-Erkennung bildet Schatten-KI-Bereitstellungen ab
• Verwendet eine vertraute Syntax (Lucene/KQL), wodurch Migrationen einfacher werden

Cons:

• Kein nativer Workflow für menschliches Feedback
• Diagnosen des Vektor-Retrievers sind nicht vollständig dokumentiert

LEARN MORE ABOUT CORALOGIX:

• Check out Coralogix on their website

2

New Relic

Am besten für KI- und agentische Überwachung auf OTel-Basis geeignet

• Kostenloser Tarif und kostenlose Demo verfügbar
• Preise auf Anfrage

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Customer Rating: 4.3/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

New Relic ist eine Full-Stack-Plattform zur Beobachtung von KI-Systemen, die LLM-Telemetrie, verteiltes Tracing, durch AIOps gesteuerte Anomalieerkennung und die Überwachung von Multi-Agenten-Workflows über Ihre gesamte Anwendungs- und Infrastrukturebene hinweg kombiniert.

Für wen eignet sich New Relic am besten?

New Relic eignet sich besonders für DevOps- und SRE-Teams, die New Relic bereits für APM einsetzen und denselben Observability-Stack auf LLM- und Multi-Agenten-KI-Workloads erweitern möchten.

Warum ich New Relic ausgewählt habe

New Relic gehört zu meiner engeren Auswahl, weil die KI-Überwachung auf Basis von OTel wirklich produktionsreif ist. Durch die im August 2026 erfolgte allgemeine Verfügbarkeit kann jede mit OTel instrumentierte Anwendung GenAI-Spans direkt senden, ohne einen proprietären Agenten zu benötigen. Außerdem gefällt mir, wie die Agents-Servicekarte aktive Multi-Agenten-Ökosysteme visualisiert und Agent-zu-Agent-Aufrufe, die Nutzung von Tools sowie die Lebenszyklen von MCP-Servern in einer einzigen Trace-Ansicht darstellt. Wenn ein agentischer Workflow fehlschlägt, kann ich dadurch genau feststellen, welcher Agent oder welcher Tool-Aufruf die Kette unterbrochen hat.

Wichtige Funktionen von New Relic

• Anomalieerkennung durch Applied Intelligence: ML-Modelle durchsuchen Metriken, Logs und Traces nach ungewöhnlichen Mustern und korrelieren zusammengehörige Warnmeldungen zu einem einzigen angereicherten Vorfall, um Untersuchungen zu beschleunigen.
• Dashboard zur Modellbestandsübersicht: Erfasst alle LLM-Aufrufe über verschiedene Anbieter hinweg und stellt Vergleiche zu Kosten, Leistung und Qualität in einer einzigen Ansicht bereit, sodass Sie in der Produktion ausgeführte Modelle bewerten können.
• Filter zum Entfernen von PII: Auf regulären Ausdrücken basierende Filter schwärzen oder schließen vertrauliche Daten bereits auf der Ebene der Aufnahme-Pipeline aus, bevor sie gespeichert werden. Über einen globalen Schalter lässt sich die Aufzeichnung von Inhalten vollständig deaktivieren.
• KI-Assistent von New Relic: Erstellt dialogbasierte Systemerkenntnisse, formuliert NRQL-Abfragen und führt automatisierte Analysen der Grundursache durch.

Integrationen von New Relic

New Relic unterstützt mehr als 800 Integrationen, darunter OpenAI, Amazon Bedrock, LangChain, Pinecone, Weaviate und Amazon SageMaker. Außerdem akzeptiert die Plattform GenAI-Spans von OpenTelemetry über ihren nativen OTLP-Endpunkt.

Pros and Cons

Pros:

• Observability für GenAI auf OTel-Basis über den gesamten Stack hinweg
• Agentische KI-Workflows in Echtzeit visualisiert
• Vereinheitlichte Telemetrie von LLMs bis zur Infrastruktur

Cons:

• Keine automatisierte Qualitätsbewertung von LLM-Ausgaben
• Nur als SaaS verfügbar, keine Option für eine selbst gehostete Bereitstellung

LEARN MORE ABOUT NEW RELIC:

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

3

Elastic Observability

Am besten für skalierbare, AIOps-gesteuerte Anomalieerkennung

• 7-tägige kostenlose Testversion
• Ab $0.07/GB

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Customer Rating: 4.3/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Elastic Observability basiert auf dem Elastic Stack und ist eine KI-Plattform für die Überwachung, die APM, Protokollanalyse, Infrastrukturüberwachung, verteilte Nachverfolgung und ML-gestützte Anomalieerkennung bei LLM-Bereitstellungen und herkömmlichen Diensten kombiniert.

Für wen eignet sich Elastic Observability am besten?

Elastic Observability eignet sich besonders für Teams, die große, komplexe Umgebungen verwalten und eine einheitliche Plattform für die Überwachung des gesamten Technologie-Stacks mit integrierter, ausgereifter ML-gestützter Anomalieerkennung benötigen.

Warum ich Elastic Observability ausgewählt habe

Elastic Observability steht auf meiner Auswahlliste, weil seine AIOps-Engine wirklich zu den ausgereiftesten gehört, die ich bisher gesehen habe. Sie umfasst über 100 vorkonfigurierte ML-Aufträge zur Anomalieerkennung, die protokoll-, metrik- und nachverfolgungsübergreifend ausgeführt werden, ohne dass eine manuelle Konfiguration erforderlich ist. Besonders gefällt mir, wie die Plattform Symptome über verschiedene Signale hinweg automatisch korreliert. Wenn also ein Latenzanstieg bei Ihrem LLM-Inferenzdienst auftritt, kann die ML-Engine ihn auf eine Grundursache zurückführen, anstatt Sie dazu zu zwingen, Dashboards manuell zu durchsuchen.

Wichtige Funktionen von Elastic Observability

• Protokollkategorisierung: Gruppiert Millionen von Protokollzeilen in strukturierte Kategorien und macht so die Triage großer Mengen an LLM- und Infrastrukturprotokollen beherrschbar.
• KI-Assistent mit RAG: Ein dialogorientierter Assistent, der auf Ihren aktuellen Überwachungsdaten basiert, Dashboards erstellen, Anomalien erklären und Untersuchungsabläufe auslösen kann.
• Überwachung von Vektordatenbanken & RAG: Überwacht die Relevanz der Vektorsuche, die Präzision des Kontextabrufs und die Leistung der Einbettungspipeline.
• Nachverfolgung von KI-Anwendungen: Verfolgt Eingaben, Vervollständigungen, Latenz, Fehler und Tokenverbrauch über OpenAI, Anthropic, Bedrock und Vertex AI hinweg.

Integrationen von Elastic Observability

Elastic Observability lässt sich in Airflow, Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, OpenTelemetry und Prometheus integrieren. Außerdem werden AWS-, Azure- und Google-Cloud-Marktplätze für benutzerdefinierte Telemetrie unterstützt.

Pros and Cons

Pros:

• Ausgereifte AIOps-Engine mit zahlreichen ML-Aufträgen
• LLM-Telemetrie über mehrere führende Anbieter hinweg
• Agentische KI-Untersuchung zur autonomen Ermittlung der Grundursache

Cons:

• Keine integrierten Prüfer für Halluzinationen oder Toxizität
• SDKs zur LLM-Überwachung befinden sich weiterhin in der technischen Vorschau

LEARN MORE ABOUT ELASTIC OBSERVABILITY:

• Check out Elastic Observability on their website

4

Braintrust

Am besten für Regressionsdatensätze von Ablaufprotokollen bis zur Bewertung

• Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar
• Ab 249 $/Monat

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Braintrust ist eine Plattform zur Beobachtung und Bewertung von KI-Systemen, die die Aufzeichnung von Produktionsabläufen, LLM-Telemetrie, Ausgabequalität und KI-gestützte Mustererkennung für mehrstufige Agenten-Arbeitsabläufe und verschiedene Modellanbieter kombiniert.

Für wen ist Braintrust am besten geeignet?

Braintrust eignet sich besonders für Entwicklungsteams, die LLM-basierte Produkte erstellen und weiterentwickeln und eine zentrale Plattform sowohl für die Aufzeichnung von Produktionsabläufen als auch für die Bewertung benötigen.

Warum ich Braintrust ausgewählt habe

Braintrust steht auf meiner Auswahlliste, weil die Plattform die Aufzeichnung von Produktionsabläufen eng mit Bewertung und Regressionstests verbindet. Besonders gut gefällt mir, dass man mit einem Klick einen fehlerhaften Produktionsablauf in einen Eintrag für einen Regressionsdatensatz umwandeln kann, sodass die Bewertungen auf echten Fehlern statt auf synthetischen Beispielen basieren. Die Schleife des KI-Agenten durchsucht außerdem regelmäßig aktiv den Rückstand an Ablaufprotokollen und macht wiederkehrende Fehlermuster sichtbar, bevor man überhaupt auf die Idee käme, danach zu suchen.

Die wichtigsten Funktionen von Braintrust

• Überwachung in Echtzeit: Verfolgt die Produktionsleistung, Token-Anzahl, Anfragelatenz und API-Kosten über alle aktiven Modellintegrationen hinweg.
• Nebeneinander-Testumgebung: Vergleicht gleichzeitig Varianten von Anweisungen, Modellaktualisierungen oder Änderungen an Hyperparametern mit Vergleichsdatensätzen.
• Verschachtelte Ausführungsbäume: Erfasst mehrstufige Unterhaltungen, Werkzeugaufrufe, Denkschritte des Modells und Speicheroperationen in hierarchischen Eltern-Kind-Ablaufprotokollen.
• Versionierung von Datensätzen: Verfolgt dynamische Testsätze und Versionen von Anweisungen während der Weiterentwicklung von Produkten.

Integrationen von Braintrust

Braintrust unterstützt mehrere KI-Anbieter und Frameworks, darunter OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Azure AI, Mistral, Cohere, Ollama, OpenTelemetry und TypeSafe. Außerdem ist eine API für Kundenintegrationen verfügbar.

Pros and Cons

Pros:

• Wandelt fehlerhafte Ablaufprotokolle in Regressionsdatensätze um
• KI-Agent macht wiederkehrende Fehler proaktiv sichtbar
• Ein-Klick-Übergang von der Entwicklung zu Produktionsbewertungen

Cons:

• Prüfprotokollierung nur im Unternehmenstarif
• Keine Blockierung der Einschleusung schädlicher Anweisungen vor der Inferenz

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5

Openlayer

Am besten geeignet für Diagnosen von RAG-Pipelines und Abrufen

• Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar
• Preise auf Anfrage

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Openlayer ist eine Plattform zur Beobachtbarkeit von KI, die LLM-Telemetrie, verteiltes Tracing, die Bewertung der Ausgabequalität, Echtzeitüberwachung und Governance für Agenten-Workflows, RAG-Pipelines und herkömmliche ML-Modelle abdeckt.

Für wen ist Openlayer am besten geeignet?

Openlayer eignet sich besonders für KI- und DevOps-Teams im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in anderen regulierten Branchen, die eine produktionsreife KI-Überwachung mit integrierten Governance-Kontrollen benötigen.

Warum ich mich für Openlayer entschieden habe

Ich habe Openlayer in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil das Tracing von RAG-Pipelines auf Span-Ebene Teams eine Transparenz bietet, die allgemeine Tools zur Beobachtbarkeit einfach nicht ermöglichen. Sie können jeden einzelnen Abrufschritt untersuchen, genau sehen, welche Dokumente abgerufen wurden, und daran Bewertungen für Faktentreue und Kontextpräzision durchführen, um zu ermitteln, an welcher Stelle die Verankerung nicht funktioniert. Durch die automatische Umwandlung dieser in der Produktion auftretenden Fehler in Regressionstests erkennt das Team dasselbe Abrufproblem, bevor es erneut ausgeliefert wird.

Die wichtigsten Funktionen von Openlayer

• Verteiltes Tracing für mehrere Agenten: Verfolgen Sie Workflows von Anfang bis Ende mit einer Untersuchung auf Span-Ebene von Tool-Aufrufen, Schrittdauern und Token-Anzahlen.
• KI-Systemregister: Verwalten Sie ein zentrales Inventar aller KI-Systeme mit Zuordnung von Verantwortlichen, Klassifizierung nach Risikostufe und Kennzeichnung der Datenempfindlichkeit.
• LLM-Bewertung: Führen Sie Qualitätsbewertungen mit einem vom Benutzer ausgewählten Bewertungsmodell sowie mit mehr als 175 integrierten Prüfern durch, die Fehler, schädliche Inhalte, Voreingenommenheit und personenbezogene Daten erkennen.
• Testfreigabe für CI/CD: Integrieren Sie Regressionstests direkt in GitHub-Actions-, Jenkins- oder CircleCI-Pipelines, um Bereitstellungen zu blockieren, wenn die Bewertungsergebnisse unter die genehmigten Basiswerte fallen.

Integrationen von Openlayer

Openlayer bietet mehr als 40 dokumentierte Integrationen, darunter OpenTelemetry, Databricks, Amazon S3, BigQuery, Snowflake, Slack und GitHub. Außerdem werden APIs und Webhooks für benutzerdefinierte Verbindungen unterstützt.

Pros and Cons

Pros:

• Umfassende Diagnosen von RAG-Systemen und Pipeline-Tracing
• Integrierte Zuordnung zu wichtigen Vorschriften
• Granulare Zuordnung von Kosten und Nutzung

Cons:

• Der kostenlose Tarif schränkt erweiterte Testfunktionen ein
• Das Dashboard-Layout kann neue Benutzer überfordern

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6

Dynatrace

Am besten für die Prognose von KI-Kosten geeignet

• Kostenlose Demo + 15-tägige kostenlose Testversion verfügbar
• Ab $7/Host/Monat

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Customer Rating: 4.5/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Dynatrace ist eine KI-Plattform für Full-Stack-Beobachtbarkeit, die die LLM-Leistung überwacht, KI-Workflows über Modelle und agentische Frameworks hinweg durchgängig nachverfolgt, die Ausgabequalität bewertet und mithilfe seiner Davis-KI-Engine Anomalien im gesamten KI-Anwendungsstapel erkennt.

Für wen ist Dynatrace am besten geeignet?

Dynatrace eignet sich besonders für Großunternehmen, die KI-Workloads in der Produktion ausführen und eine einzige Plattform benötigen, um Kosten zu überwachen, das Verhalten von Agenten nachzuverfolgen und strenge Compliance-Anforderungen wie FedRAMP und ISO 42001 zu erfüllen.

Warum ich Dynatrace ausgewählt habe

Dynatrace hat sich einen Platz auf meiner Auswahlliste verdient, weil seine prädiktive Davis-KI-Engine etwas leistet, das ich anderswo bisher nicht in vergleichbarer Form gesehen habe: Sie prognostiziert steigende LLM-Tokenkosten, bevor sie auf Ihrer Rechnung erscheinen, nicht erst danach. Darauf verlasse ich mich beim Ausführen umfangreicher KI-Workloads in der Produktion über mehrere Modelle hinweg, bei denen unerwartete Kostenspitzen ein echtes Betriebsrisiko darstellen. Die Verbrauchsprognosen der Plattform sind direkt mit Echtzeit-Nutzungsdashboards für mehr als 40 LLM-Anbieter verknüpft. So können Teams erkennen, in welche Richtung sich die Ausgaben entwickeln, und handeln, bevor Schwellenwerte überschritten werden.

Die wichtigsten Funktionen von Dynatrace

• Modellintegrität: Überwacht während des Modellbetriebs die Token-Nutzung, Kosteneffizienz, Ausgabestabilität, Antwortlatenz, Fehlerraten bei Aufrufen und den Ressourcenverbrauch.
• OneAgent: Erkennt, ordnet und erfasst Metriken, Protokolle und Traces automatisch, ohne aufwendige manuelle Konfiguration.
• Visualisierung der Smartscape-Topologie: Bildet dynamisch Echtzeitbeziehungen und Abhängigkeiten in Ihrem gesamten Anwendungsstapel sowie in Netzwerk- und Infrastrukturmustern ab.
• Abfragen des Grail-Daten-Lakehouse: Speichert Metriken, Protokolle, Traces und Ereignisse in einem einheitlichen Lakehouse mit einer Aufbewahrungsdauer von bis zu 10 Jahren.

Integrationen von Dynatrace

Dynatrace lässt sich in Smartscape, OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, LangChain, CrewAI, Pinecone, PagerDuty, Jira und Slack integrieren. Außerdem werden Instrumentierungen mit OpenTelemetry, OpenLLMetry und OpenInference unterstützt.

Pros and Cons

Pros:

• Prognostiziert KI-Tokenkosten vor der Abrechnung
• Überwacht die Qualität mithilfe integrierter LLM-Bewerter
• Verfolgt Agentenentscheidungen durch den gesamten Stack

Cons:

• Keine dauerhaft kostenlose Produktionsstufe
• Die Komplexität der Abrechnung erschwert häufig die Kostenplanung

LEARN MORE ABOUT DYNATRACE:

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

7

Arize AX

Am besten für die Fehleranalyse agentenbasierter Systeme und RCA

• Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar
• Ab $50/Monat

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Customer Rating: 4.3/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Arize AX ist eine KI-Engineering-Plattform, die LLM- und Agentenbeobachtbarkeit, durchgängige verteilte Ablaufverfolgung, Bewertung der Ausgabequalität, Produktionsüberwachung und die Fehleranalyse agentenbasierter Systeme über mehr als 30 Frameworks und Anbieter hinweg abdeckt.

Für wen eignet sich Arize AX am besten?

Arize AX eignet sich besonders für ML-/KI-Plattformingenieure sowie DevOps-/SRE-Teams, die produktive Agentenbereitstellungen verwalten und eine automatisierte Fehleranalyse benötigen, die über herkömmliche Dashboards hinausgeht.

Warum ich Arize AX ausgewählt habe

Ich habe Arize AX als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Signal-Funktion bei der Fehleranalyse agentenbasierter Systeme weiter geht als jedes dashboardbasierte Tool, das ich bisher verwendet habe. Signal durchsucht Ihre Ablaufverfolgungen nach einem Zeitplan, gruppiert wiederkehrende Fehlermuster in priorisierte Probleme und erstellt eine Untersuchung mit Belegen aus den Ablaufverfolgungen sowie einem vorgeschlagenen Lösungsansatz. Im Unternehmenstarif kann die Funktion direkt in Ihrem GitHub-Repository einen PR zur Fehlerbehebung eröffnen. Das ist ein echter RCA-Arbeitsablauf und nicht nur die Kennzeichnung von Anomalien.

Wichtige Funktionen von Arize AX

• Multimodale Ablaufverfolgung: Erfassen und prüfen Sie Eingaben, Ausgaben und Metadaten für Text-, Bild-, Sprach- und PDF-Modalitäten innerhalb einer einzigen Hierarchie von Ablaufverfolgungen.
• Bewertungszentrale: Versionieren, verwalten und vergleichen Sie LLM-als-Juror-, Agent-als-Juror- und entfernte Bewertungsmodelle mit Änderungsnachrichten sowie einer Kalibrierung anhand menschlicher Annotationen.
• Produktionsüberwachung: Richten Sie Überwachungen auf Span-Ebene für Latenz, Tokenanzahl, Bewertungslabels oder benutzerdefinierte Metriken ein – mit konfigurierbaren Intervallen bis hin zu fünf Minuten und automatischer Schwellenwerterkennung.
• Native OTel-Autoinstrumentierung: Instrumentieren Sie mehr als 30 LLM-Anbieter und Agenten-Frameworks in Python, TypeScript und Java mithilfe OpenTelemetry-konformer SDKs und mit minimaler Konfiguration.

Integrationen von Arize AX

Arize AX lässt sich unter anderem in LLM-Anbieter, Agenten-Frameworks und Programmieragenten wie Anthropic, Groq, Cohere, Vertex AI, Agno, Google ADK, Haystack und Antigravity integrieren. Über SDKs und die API werden benutzerdefinierte Verbindungen unterstützt.

Pros and Cons

Pros:

• Signal gruppiert und analysiert KI-Fehler mithilfe von Agenten
• Umfassender Überwachungs-Stack für KI und klassisches ML
• Menschliche Annotation und automatische Bewertung in allen Tarifen

Cons:

• Die Konfiguration der Überwachung erfolgt über die GraphQL-API
• Die meisten Compliance-Funktionen und SSO sind nur im Unternehmenstarif verfügbar

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• Check out Arize AX on their website

8

Fiddler

Am besten für reguliertes Monitoring mit mehreren Agenten geeignet

• Kostenloser Tarif + kostenlose Demo verfügbar
• Ab $0.002 pro Ablaufverfolgung

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Customer Rating: 4.4/5

This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

Fiddler oder Fiddler AI ist eine KI-Beobachtungsplattform für Unternehmen, die für die Überwachung von LLM- und herkömmlichen ML-Modellen in der Produktion entwickelt wurde und hierarchische agentenbasierte Ablaufverfolgung, die Bewertung der Ausgabequalität, Drift-Erkennung sowie integrierte Governance-Kontrollen bietet.

Für wen ist Fiddler am besten geeignet?

Fiddler eignet sich besonders für ML- und KI-Plattformingenieure in Unternehmen, die Governance und Compliance fest in ihren Beobachtungs-Stack integrieren müssen.

Warum ich Fiddler ausgewählt habe

Ich habe Fiddler als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil die Governance-Architektur nicht nachträglich aufgesetzt wurde: Audit-Trails, RBAC, SSO und Richtliniendurchsetzung werden zusammen mit dem KI-Beobachtungs-Stack als Kernfunktionen bereitgestellt. Was Fiddler besonders auszeichnet, ist die hierarchische Ablaufverfolgung über Arbeitsabläufe mit mehreren Agenten hinweg, die Sichtbarkeit auf der Ebene einzelner Ablaufabschnitte von der Anwendung bis hin zu jedem Agenten, jedem Tool-Aufruf und jedem RAG-Abrufschritt bietet.

Wichtige Funktionen von Fiddler

• Anpassbare Dashboards: Überwachen Sie mehr als 100 Metriken über die gesamte Agentenhierarchie hinweg, einschließlich Zeitmessung auf der Ebene einzelner Ablaufabschnitte, Zuordnung von Abhängigkeiten zwischen Agenten und 30-Tage-Ansichten des Datenverkehrs.
• RAG-spezifische Überwachung: Verfolgen Sie Abrufqualität, Quellenrelevanz und Drift von Einbettungen über RAG-Pipelines hinweg, um Probleme beim Abrufschritt sichtbar zu machen.
• Zuordnung der Tokenkosten: Verfolgen Sie die Kosten der LLM-Token-Nutzung auf Ebene einzelner Benutzer, Sitzungen und Agenten, einschließlich der Kosten für Antworten von geringer Qualität oder negativ bewertete Antworten.
• Interaktiver 3D-UMAP-Visualisierer: Visualisiert mehrdimensionale Einbettungsräume in 3D, um Datencluster, semantische Ausreißer und Lücken beim RAG-Abruf zu identifizieren.

Fiddler-Integrationen

Fiddler lässt sich in LangGraph, AWS Strands, Apache Airflow, Google BigQuery, Datadog und PagerDuty integrieren. Außerdem bietet es eine REST-API für benutzerdefinierte Verbindungen.

Pros and Cons

Pros:

• Möglichkeit zur Inline-Redaktion von PII und PHI
• Integrierte Funktionen zur Überwachung der RAG-Abrufqualität
• Die Abdeckung durch Evaluatoren umfasst Toxizität und Umgehungsversuche

Cons:

• Die Einrichtung von Agenten kann einen erheblichen Entwicklungsaufwand erfordern
• Die Preise können teuer werden

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• Check out Fiddler on their website

9

Grafana Cloud

Am besten geeignet für die vollständige Nachverfolgung von KI-Agenten

• Kostenloser Tarif verfügbar
• Ab $19/Monat

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Grafana Cloud ist eine umfassende Observability-Plattform, die Infrastrukturüberwachung mit nativer KI-Telemetrie kombiniert und dabei LLM-Leistung, die Nachverfolgung von Multi-Agenten-Systemen, die Observability von Vektordatenbanken, GPU-Überwachung und die automatisierte Bewertung der Ausgabequalität von mehr als 50 generativen KI-Tools abdeckt.

Für wen ist Grafana Cloud am besten geeignet?

Grafana Cloud eignet sich für Unternehmensteams in regulierten Branchen, die eine SOC 2 Type II-, ISO 27001- und DSGVO-konforme KI-Observability mit flexiblen Bereitstellungsoptionen einschließlich Federal Cloud und BYOC benötigen.

Warum ich Grafana Cloud ausgewählt habe

Ich habe Grafana Cloud in meine Top-Auswahl aufgenommen, weil es die einzige von mir verwendete Plattform ist, die Multi-Agenten-Arbeitsabläufe und Infrastruktursignale in einer einzigen Ansicht nachverfolgt. Wenn sich ein Agent fehlerhaft verhält, kann ich die vollständige Unterhaltung wiedergeben, jeden Tool-Aufruf und jeden LLM-Abschnitt einzeln durchgehen und das Geschehen mit CPU- oder Latenzmetriken aus demselben Dashboard in Beziehung setzen. Die Funktion zur Agenten-Observability erfasst auch Nicht-LLM-Schritte wie Routing und Abruf, sodass der Ausführungsgraph den gesamten Arbeitsablauf und nicht nur Modellaufrufe abbildet.

Wichtige Funktionen von Grafana Cloud

• Bewertungen der Ausgabequalität: Führen Sie Prüfungen auf Halluzinationen, Verzerrungen und Toxizität für aktive Agentenantworten mit konfigurierbaren Bewertern auf Basis von LLMs als Beurteiler, regulären Ausdrücken (Regex), Heuristiken und JSON-Schemata durch.
• Vorgefertigte KI-Dashboards: Fünf speziell entwickelte Dashboards decken standardmäßig die Observability generativer KI, Bewertungen, die Leistung von Vektordatenbanken, die MCP-Überwachung und die GPU-Auslastung ab.
• Grafana ML: Wendet Prognosen und Ausreißererkennung auf historische Messdaten an, um ungewöhnliche Muster in Ihren KI- und Infrastruktursignalen sichtbar zu machen.
• Observability von Vektordatenbanken: Überwacht die Latenz und den Durchsatz der Ähnlichkeitssuche, Einfüge- und Löschvorgänge sowie die Ressourcennutzung des Index für die Infrastruktur von Vektordatenbanken.

Integrationen von Grafana Cloud

Grafana Cloud lässt sich in Aerospike, AWS, Asterisk, Databricks, Docker, Datadog, GitHub, GitLab und OpenAI integrieren. Außerdem wird eine API für benutzerdefinierte Integrationen unterstützt.

Pros and Cons

Pros:

• Gemeinsame Nachverfolgung von Infrastruktur- und KI-Telemetrie
• Automatisierte Bewertung von Halluzinationen, Verzerrungen und Toxizität
• Nachverfolgung von Multi-Agenten-Systemen mit Wiedergabe von Unterhaltungen

Cons:

• Keine integrierte Umgebung zum Testen von Prompts
• Bewertungen der Ausgabequalität erfordern externe LLM-APIs

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10

Splunk Agent Observability

Am besten für die Zuordnung der Kosten von KI-Agenten geeignet

• 14-tägige kostenlose Testversion
• Preis auf Anfrage

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Splunk Agent Observability, von Cisco übernommen, ist eine Plattform für die Beobachtbarkeit von KI-Systemen, die durchgängige Nachverfolgung von Agenten, die Zuordnung von LLM-Kosten, die Bewertung der Ausgabequalität über Luna SLMs und Echtzeit-Schutzmechanismen über den gesamten KI-Stack hinweg kombiniert.

Für wen eignet sich Splunk Agent Observability am besten?

Splunk Agent Observability eignet sich besonders für Teams, die im Splunk- oder Cisco-Ökosystem arbeiten und eine Zuordnung der Kosten pro Nutzer, Team und Modell sowohl für individuelle KI-Agenten als auch für Programmierwerkzeuge von Drittanbietern benötigen.

Warum ich Splunk Agent Observability ausgewählt habe

Ich habe Splunk Agent Observability ausgewählt, weil die Kostenanalyse-Engine etwas leistet, das ich in dieser Präzision bisher nirgendwo anders gesehen habe: Sie schlüsselt die KI-Ausgaben in einer einzigen Ansicht nach Nutzer, Team, Modell, Anbieter und einzelnen Werkzeugaufrufen auf. Diese detaillierte Zuordnung erstreckt sich auch auf Programmieragenten von Drittanbietern wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code, sodass Sie bei den Ausgaben für nicht zentral verwaltete KI nicht im Dunkeln tappen. Darüber hinaus bewerten Luna SLMs 100 % des Produktionsdatenverkehrs innerhalb von weniger als 200 ms auf Halluzinationen und die Qualität der Werkzeugauswahl, wodurch Echtzeit-Schutzmechanismen in großem Maßstab tatsächlich praktikabel werden.

Wichtige Funktionen von Splunk Agent Observability

• Echtzeit-Schutzmechanismen zur Laufzeit: Blockieren oder Umleiten riskanter Ausgaben – einschließlich des Durchsickerns von PII/PHI/PCI-Daten, Prompt-Injection und missbräuchlicher Werkzeugnutzung –, bevor sie Nutzer oder nachgelagerte Systeme erreichen.
• Korrelation von Infrastruktur und Agenten: Verknüpft GPU-Auslastung, Speicher, Energieverbrauch und Latenzmetriken in einer einzigen Zeitleiste mit dem Modellverhalten und der Token-Nutzung.
• Bedrohungsabwehr: Überwacht Prompt-Injection-Versuche, schädliche Eingaben, Umgehungsversuche und Risiken durch die Offenlegung sensibler Daten.
• Erkennung und Verhinderung des Durchsickerns von PII/PHI: Integriert Schutzmechanismen (wie Cisco AI Defense), um das Durchsickern sensibler Daten zu erkennen und zu redigieren sowie Compliance-Standards durchzusetzen.

Integrationen von Splunk Agent Observability

Splunk Agent Observability lässt sich in OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, LangGraph und CrewAI integrieren. Außerdem verbindet es sich mit Splunk Observability Cloud, Cisco AI Defense sowie Instrumentierungen auf Basis von OpenTelemetry oder OpenInference.

Pros and Cons

Pros:

• Erfasst KI-Kosten nach Nutzer und Werkzeug
• Bewertet 100 % des Produktionsdatenverkehrs
• Verknüpft GPU-Metriken mit der Agentenleistung

Cons:

• Keine öffentlichen Konnektoren für Vektordatenbanken
• Die Unterstützung des SDK der Community ist derzeit eingeschränkt

LEARN MORE ABOUT SPLUNK AGENT OBSERVABILITY:

• Check out Splunk Agent Observability on their website

Weitere Tools zur KI-Überwachung

Hier finden Sie einige weitere Plattformen zur KI-Überwachung, die es nicht in meine Auswahl geschafft haben, aber dennoch einen Blick wert sind:

1. Opik

   Am besten für quelloffene KI-Nachverfolgung und -Bewertung geeignet

2. Confident AI

   Am besten für die KI-Evaluierung mit über 50 Qualitätsmetriken

3. Honeycomb

   Am besten für die Nachverfolgung von Gesprächen mit mehreren Agenten

4. Portkey

   Am besten für die Kostenzuordnung von LLMs über mehrere Anbieter hinweg

5. Traceloop

   Am besten für OTel-natives Tracing ohne Anbieterbindung

6. Langfuse

   Am besten für die Verwaltung von KI-Prompts geeignet

7. SigNoz

   Am besten für einheitliches LLM- und Infrastruktur-Tracing über OTel

8. MLflow

   Am besten für die Nachverfolgung des gesamten KI-Lebenszyklus

9. Laminar

   Am besten für die Erkennung von Fehlern bei Agenten in natürlicher Sprache

So wählen Sie Tools zur KI-Überwachung aus

Grenzen Sie das ausgewählte Tool zur KI-Überwachung ein, indem Sie unverzichtbare Funktionen mit Ihren wichtigsten Prioritäten abgleichen und die Eignung für die Praxis prüfen:

So prüfen Sie Ihre Auswahl

1. Vollständige Pipeline-Nachverfolgung testen: Führen Sie einen Test durch, indem Sie mehr als 10 Anfragen Ende zu Ende durch Ihren RAG- oder agentenbasierten Technologie-Stack nachverfolgen.
2. Granularität der Kostenzuordnung bestätigen: Fordern Sie eine Live-Demonstration an, in der der Anbieter die Aufschlüsselung von Token und Kosten nach Modell und Arbeitsbereich zeigt.
3. Compliance-Dokumentation anfordern: Bitten Sie um eine Kopie der ISO/IEC-42001-Zertifizierung oder relevanter Auditberichte.
4. Anomalieerkennung simulieren: Lösen Sie in einer Testumgebung fünf unterschiedliche Fehlerszenarien aus, um die Echtzeitbenachrichtigung und die Anzeige der Grundursache zu prüfen.
5. Funktionsumfang und Bereitstellungskontrolle abwägen: Entscheiden Sie, ob Ihr Team einen umfassenden Funktionsumfang für den gesamten Stack (Cloud-Plattformen) oder Eigenbetrieb und Compliance-Kontrollen (VPC/anbieterneutral) bevorzugt.

Was sind Tools zur KI-Überwachung?

Tools zur KI-Beobachtbarkeit sind Plattformen, mit denen Sie die Leistung von Modellen und Systemen der künstlichen Intelligenz überwachen, diagnostizieren und optimieren können. Sie bieten Transparenz über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg – von der Entwicklung bis zur Produktion –, sodass Sie Probleme nachverfolgen, Anomalien erkennen, die Compliance sicherstellen und Kosten zuordnen können. Diese Tools tragen dazu bei, Ihre KI-Infrastruktur zuverlässig und sicher zu halten und an den Geschäftszielen auszurichten.

Funktionen von Tools zur KI-Beobachtbarkeit

Achten Sie bei der Auswahl einer Plattform zur KI-Beobachtbarkeit auf die folgenden wichtigen Funktionen:

• Telemetrie für LLMs und Modelle: Erfasst automatisch Prompts, Vervollständigungen, Latenzzeiten, Token-Nutzung und Kosten für verschiedene große Sprachmodelle, wodurch sich die Nutzung leichter prüfen und Leistungstrends diagnostizieren lassen.
• Durchgängige Ablaufverfolgung: Verfolgen Sie jede Anfrage, während sie Ihre Pipeline durchläuft – von der Benutzereingabe über Agenten und Retriever bis hin zum Vektorspeicher. So können Sie den genauen Schritt isolieren, an dem Fehler oder Regressionen auftreten.
• Echtzeit-Dashboards und Warnmeldungen: Visualisieren Sie wichtige Kennzahlen wie Tokenkosten oder Anomalieraten in Live-Dashboards. Konfigurierbare Warnmeldungen helfen Ihnen, plötzlichen Anstiegen bei Qualitätseinbußen oder Kosten zuvorzukommen.
• KI-gestützte Anomalieerkennung: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ausreißer zu erkennen und Vorfälle in Protokollen, Ablaufverfolgungen und Metriken sichtbar zu machen. So können Sie schnell auf neuartige Fehlermuster reagieren, bevor diese sich ausweiten.
• Bewertung der Ausgabequalität: Bewerten Sie Ausgaben kontinuierlich auf Probleme wie Halluzinationen, Toxizität, Relevanz, Verzerrung oder Drift, damit Ihre Modelle an Geschäfts- und Compliance-Zielen ausgerichtet bleiben.
• Überwachung von Governance und Sicherheit: Erkennen Sie den Umgang mit sensiblen Daten, überwachen Sie Prompt-Injection-Angriffe und führen Sie Prüfprotokolle, um Compliance-Anforderungen über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu erfüllen.
• Kosten- und Nutzungszuordnung: Schlüsseln Sie Token- und Rechenkosten nach Modell, Projekt oder Mandant auf. Diese Funktion ist für Kostenkontrolle, Budgetplanung und eine genaue interne Verrechnung in Unternehmen mit mehreren KI-Workloads unverzichtbar.
• Flexible Integrationsmöglichkeiten: Verbinden Sie sich einfach mit einer großen Auswahl an LLM-Anbietern, Orchestrierungs-Frameworks, Vektorspeichern und Tools für das Vorfallsmanagement, um die Einrichtung neuer Überwachungssilos zu vermeiden.
• Bereitstellungsoptionen: Wählen Sie zwischen Bereitstellungen in der Cloud, in einer VPC oder auf eigenen Servern, um die Plattform zur KI-Beobachtbarkeit an die Sicherheits- und Anforderungen an den Datenstandort Ihres Unternehmens anzupassen.
• Prompt-Verwaltung und Tests: Experimentieren Sie mit Prompts und testen Sie diese per A/B-Test mithilfe integrierter Tools. So kann Ihr Team schneller iterieren und die Ausgabequalität direkt innerhalb Ihres Beobachtungs-Workflows verbessern.

Vorteile von Tools zur KI-Beobachtbarkeit

Die Implementierung des richtigen Tools zur KI-Beobachtbarkeit kann Ihrem Team und Ihrem Unternehmen mehrere Vorteile bieten. Hier sind einige, auf die Sie sich freuen können:

• Transparenz über den gesamten Lebenszyklus: Verfolgen Sie Probleme und Leistung über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg mit einer Überwachung, die Prompts, Vervollständigungen und Kontextübergänge erfasst.
• Proaktive Anomalieerkennung: Machen Sie Drifts, Halluzinationen und Qualitätsanomalien in Echtzeit sichtbar, indem Sie Protokolle, Ablaufverfolgungen und Metriken mithilfe von KI-gestützten Analysen untersuchen.
• Durchgängige Ablaufverfolgung: Verfolgen Sie jede Anfrage durch Agenten, Retriever und Vektorspeicher, um den genauen Schritt zu bestimmen, an dem Fehler oder Regressionen auftreten.
• Kosten- und Nutzungszuordnung: Schlüsseln Sie Token- und Rechenkosten nach Modell, Arbeitsbereich oder Mandant auf, um die Budgetplanung zu unterstützen und unerwartete Ausgaben zu vermeiden.
• Kontinuierliche Qualitätsbewertung: Bewerten Sie Ausgaben auf Probleme wie Halluzinationen, Relevanz, Drift oder Verzerrung, damit Ihre Modelle an Geschäfts- und Compliance-Anforderungen ausgerichtet bleiben.
• Überwachung von Governance und Compliance: Erkennen Sie die Offenlegung sensibler Daten, überwachen Sie Prompt-Injection-Angriffe und führen Sie Prüfprotokolle, um regulatorische Verpflichtungen zu erfüllen.
• Flexibilität bei Bereitstellung und Integration: Verbinden Sie sich mit einer Reihe von KI-Frameworks, Anbietern und Bereitstellungsumgebungen, einschließlich Cloud- und selbst gehosteter Optionen, um Ihre Sicherheits- und Infrastrukturanforderungen zu erfüllen.

Kosten und Preise von Tools zur KI-Beobachtbarkeit

Für die Auswahl der besten Tools zur KI-Beobachtbarkeit ist ein Verständnis der verschiedenen verfügbaren Preismodelle und Tarife erforderlich. Die Kosten variieren je nach Funktionen, Teamgröße, Zusatzoptionen und weiteren Faktoren. Die folgende Tabelle fasst gängige Tarife, ihre durchschnittlichen Preise und typische in Software zur KI-Beobachtbarkeit enthaltene Funktionen zusammen:

Vergleichstabelle der Tarife für Tools zur KI-Beobachtbarkeit