10 bästa verktygen för AI-observerbarhet 2026

Recensioner av verktyg för AI-observerbarhet

1. 

   1

   Coralogix

   Bäst för AI-styrning med ISO/IEC 42001-efterlevnad

   • Gratis demo + 14 dagars gratis provperiod tillgänglig
   • Från $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 är en plattform för hela stackens observerbarhet som kombinerar LLM-telemetri, AI-utvärdering, skyddsräcken, anomalidetektering och styrningsövervakning med traditionella APM-, logganalys- och SIEM-funktioner.

   Vem passar Coralogix bäst för?

   Coralogix passar bra för IT- och DevOps-team som behöver styra AI-system tillsammans med traditionell infrastruktur, särskilt i reglerade branscher där efterlevnadsstandarder som ISO/IEC 42001 inte är valfria.

   Varför jag valde Coralogix

   Jag har inkluderat Coralogix bland mina främsta val eftersom det är den första leverantören av observerbarhet som har erhållit ISO/IEC 42001:2023-certifiering, vilket är oerhört viktigt om du driver AI-system i reglerade miljöer där styrning inte är valfri. Modulen för AI-upptäckt genomsöker aktivt kodarkiv för att upptäcka AI-agenter som har distribuerats utan centralt IT-godkännande, vilket ger dig en komplett och granskningsbar karta över organisationens AI-avtryck. Lägg till AI-SPM:s hållningspoäng och revisionsspår på sessionsnivå, så får du en efterlevnadsdokumentation som tål granskning och är inbyggd i ditt arbetsflöde.

   Viktiga funktioner i Coralogix

   • LLM-spårning: Samlar in promptar, kompletteringar, tokenantal, verktygsanrop, svarstid och kostnad från leverantörer som OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock och Google Gemini.
   • Motor för AI-utvärdering: Tilldelar kvalitets- och säkerhetsutvärderare till varje AI-agent och poängsätter varje meddelande i realtid.
   • Sessionsutforskare: Spårar användarsessioner från början till slut, AI-svar, verktygsanrop och utvärderarflaggor för felsökning och efterlevnadsgranskning.
   • eBPF-instrumentering utan kod: Ansluter till Linux-kärnan för att samla in LLM-telemetri från olika leverantörer utan kodändringar, med mindre än 1 % CPU-belastning per nod.

   Coralogix-integrationer

   Coralogix integreras med AWS CloudFront, GitHub, Node.js, Okta, Prometheus, Zeek och UpGuard. Det erbjuder även ett API för anpassad telemetri.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Identifierar anomalier automatiskt
   • AI-upptäckt kartlägger skuggdistributioner av AI
   • Använder välbekant syntax (Lucene/KQL), vilket gör migreringar enklare

   Cons:

   • Inget inbyggt arbetsflöde för mänsklig återkoppling
   • Diagnostik för vektorhämtning är inte fullständigt dokumenterad
   Learn more about Coralogix:

   • Check out Coralogix on their website
2. 

   2

   New Relic

   Bäst för OTel-inbyggd AI- och agentbaserad övervakning

   • Gratisplan + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Pris på begäran

   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 är en AI-observabilitetsplattform för hela stacken som kombinerar LLM-telemetri, distribuerad spårning, AIOps-driven avvikelsedetektering och övervakning av fleragentsarbetsflöden i hela applikations- och infrastrukturlagret.

   Vem passar New Relic bäst för?

   New Relic passar bra för DevOps- och SRE-team som redan använder New Relic för APM och vill utöka samma observabilitetsstack till LLM- och fleragentsbaserade AI-arbetsbelastningar.

   Varför jag valde New Relic

   New Relic finns med på min kortlista eftersom dess OTel-inbyggda AI-övervakning verkligen är redo för produktion. GA-versionen från augusti 2026 gör det möjligt för alla OTel-instrumenterade appar att skicka GenAI-spår direkt utan en proprietär agent. Jag uppskattar också hur Agents Service Map visualiserar levande fleragentsekosystem och visar anrop mellan agenter, verktygsanvändning och livscykler för MCP-servrar i en enda spårvy. Det innebär att jag kan fastställa exakt vilken agent eller vilket verktygsanrop som bröt kedjan när ett agentbaserat arbetsflöde misslyckas.

   Viktiga funktioner i New Relic

   • Avvikelsedetektering med Applied Intelligence: ML-modeller söker igenom mätvärden, loggar och spår efter avvikande mönster och korrelerar relaterade aviseringar till en enda berikad incident för snabbare utredning.
   • Instrumentpanel för modellinventering: Spårar alla LLM-anrop hos olika leverantörer och visar kostnads-, prestanda- och kvalitetsjämförelser i en enda vy, så att du kan utvärdera modeller som körs i produktion.
   • PII-filter för borttagning: Filter baserade på reguljära uttryck maskerar eller utesluter känsliga data på insamlingspipelinenivå innan de lagras, med en global växel för att helt inaktivera innehållsregistrering.
   • New Relic AI Assistant: Genererar konversationsbaserade systeminsikter, skriver NRQL-frågor och kör automatiserad rotorsaksanalys.

   New Relic-integreringar

   New Relic har stöd för över 800 integreringar, däribland OpenAI, Amazon Bedrock, LangChain, Pinecone, Weaviate och Amazon SageMaker. Tjänsten tar också emot OpenTelemetry GenAI-spår via sin inbyggda OTLP-slutpunkt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • OTel-inbyggd GenAI-observabilitet i hela stacken
   • Agentbaserade AI-arbetsflöden visualiserade i realtid
   • Enhetlig telemetri från LLM:er till infrastruktur

   Cons:

   • Ingen automatiserad utvärdering av LLM-utdata
   • Endast SaaS, inget alternativ för självhostad distribution
   Learn more about New Relic:

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

   3

   Elastic Observability

   Bäst för skalbar avvikelsedetektering driven av AIOps

   • 7 dagars kostnadsfri provperiod
   • Från $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.

   

   Elastic Observability bygger på Elastic Stack och är en AI-observabilitetsplattform som kombinerar APM, logganalys, infrastrukturövervakning, distribuerad spårning och ML-baserad avvikelsedetektering för LLM-distributioner och traditionella tjänster.

   Vem passar Elastic Observability bäst för?

   Elastic Observability passar bra för team som hanterar stora och komplexa miljöer och behöver en enhetlig plattform för övervakning av hela teknikstacken med inbyggd, mogen ML-driven avvikelsedetektering.

   Varför jag valde Elastic Observability

   Elastic Observability finns med på min kortlista eftersom dess AIOps-motor verkligen är en av de mest mogna jag har sett, med över 100 förbyggda ML-jobb för avvikelsedetektering som körs över loggar, mätvärden och spårningar utan att kräva manuell konfiguration. Jag uppskattar särskilt hur plattformen automatiskt korrelerar symtom mellan signaler, så att ML-motorn kan koppla en plötslig latensökning i din LLM-inferenstjänst till en grundorsak i stället för att du måste leta igenom instrumentpaneler manuellt.

   Viktiga funktioner i Elastic Observability

   • Loggkategorisering: Grupperar miljontals loggrader i strukturerade kategorier, vilket gör felsökning i stor skala över LLM- och infrastrukturloggar hanterbar.
   • AI-assistent med RAG: En konversationsassistent som baseras på dina aktuella observabilitetsdata och kan generera instrumentpaneler, förklara avvikelser och utlösa arbetsflöden för undersökningar.
   • Övervakning av vektordatabaser och RAG: Övervakar relevansen i vektorsökningar, precisionen i kontexthämtning och prestandan i inbäddningspipeline.
   • Spårning av AI-applikationer: Spårar uppmaningar, kompletteringar, latens, fel och tokenförbrukning i OpenAI, Anthropic, Bedrock och Vertex AI.

   Integrationer med Elastic Observability

   Elastic Observability integreras med Airflow, Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, OpenTelemetry och Prometheus. Plattformen stöder även AWS-, Azure- och Google Cloud-marknadsplatser för anpassad telemetri.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Mogen AIOps-motor med flera ML-jobb
   • LLM-telemetri för flera stora leverantörer
   • Agentbaserad AI-undersökning för autonom grundorsaksanalys

   Cons:

   • Ingen inbyggd utvärdering av hallucinationer eller toxicitet
   • SDK:er för LLM-observabilitet är fortfarande i teknisk förhandsversion
   Learn more about Elastic Observability:

   • Check out Elastic Observability on their website
4. 

   4

   Braintrust

   Bäst för regressionsdataset från spår till utvärdering

   • Gratisplan + gratis demo tillgänglig
   • Från $249/månad

   Visit Website

   

   Braintrust är en plattform för AI-observabilitet och utvärdering som kombinerar produktionsspårning, LLM-telemetri, utdatakvalitet och AI-driven mönsteridentifiering i agentarbetsflöden med flera steg och modellleverantörer.

   Vem passar Braintrust bäst för?

   Braintrust passar naturligt för utvecklingsteam som bygger och vidareutvecklar LLM-drivna produkter och behöver en enda plattform för både produktionsspårning och utvärdering.

   Varför jag valde Braintrust

   Braintrust hamnar på min kortlista tack vare hur tätt plattformen kopplar samman produktionsspårning med utvärdering och regressionstestning. Jag uppskattar att du med ett enda klick kan omvandla ett misslyckat produktionsspår till en post i ett regressionsdataset, så att dina utvärderingar förankras i verkliga fel i stället för syntetiska exempel. Loop AI-agenten genomsöker också aktivt din samling av spår enligt ett schema och lyfter fram återkommande felmönster innan du ens skulle komma på att leta efter dem.

   Viktiga funktioner i Braintrust

   • Övervakning i realtid: Spårar produktionsprestanda, tokenantal, fördröjning för förfrågningar och API-kostnader för alla aktiva modellintegrationer.
   • Testmiljö sida vid sida: Jämför promptvarianter, modelluppdateringar eller ändringar av hyperparametrar mot benchmarkdataset samtidigt.
   • Inbäddade exekveringsträd: Fångar flerstegskonversationer, verktygsanrop, modellens resonemangssteg och minnesoperationer i hierarkiska spår med överordnade och underordnade element.
   • Datasetversionshantering: Spårar dynamiska testuppsättningar och promptversioner i takt med att produkterna vidareutvecklas.

   Braintrust-integrationer

   Braintrust stöder flera AI-leverantörer och ramverk, inklusive OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Azure AI, Mistral, Cohere, Ollama, OpenTelemetry och TypeSafe. Ett API för kundintegrationer finns också tillgängligt.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Omvandlar misslyckade spår till regressionsdataset
   • AI-agenten lyfter proaktivt fram återkommande fel
   • Övergång från utveckling till produktionsutvärderingar med ett klick

   Cons:

   • Granskningsloggning endast i Enterprise-planen
   • Ingen blockering av promptinjektioner före inferens
   Learn more about Braintrust:

   • Check out Braintrust on their website
5. 

   5

   Openlayer

   Bäst för diagnostik av RAG-arbetsflöden och hämtning

   • Gratisplan + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Prisuppgift på begäran

   Visit Website

   

   Openlayer är en plattform för AI-observabilitet som omfattar LLM-telemetri, distribuerad spårning, utvärdering av outputkvalitet, realtidsövervakning och styrning av agentarbetsflöden, RAG-arbetsflöden och traditionella ML-modeller.

   Vem passar Openlayer bäst för?

   Openlayer passar bra för AI- och DevOps-team inom finans, hälso- och sjukvård samt andra reglerade branscher som behöver AI-övervakning på produktionsnivå med inbyggda styrningskontroller.

   Varför jag valde Openlayer

   Jag har tagit med Openlayer bland mina toppval eftersom spårningen på spannivå av RAG-arbetsflöden ger team insyn som generiska observabilitetsverktyg helt enkelt inte erbjuder. Du kan granska varje hämtningssteg, se exakt vilka dokument som hämtades och köra poäng för faktatrohet och kontextprecision mot dem för att identifiera var förankringen brister. Den automatiska omvandlingen av dessa produktionsfel till regressionstester innebär att teamet upptäcker samma hämtningsproblem innan det släpps igen.

   Viktiga funktioner i Openlayer

   • Distribuerad spårning av system med flera agenter: Spåra arbetsflöden från början till slut med inspektion på spannivå av verktygsanrop, steglängder och tokenantal.
   • Register över AI-system: Upprätthåll en centraliserad inventering av alla AI-system med tilldelning av ägare, klassificering av risknivå och märkning av datakänslighet.
   • LLM-utvärdering: Genomför kvalitetsbedömning med hjälp av en valfri bedömningsmodell samt över 175 inbyggda utvärderare som kontrollerar fel, skadligt innehåll, partiskhet och personuppgifter.
   • Testgrindning för CI/CD: Integrera regressionstester direkt i GitHub Actions-, Jenkins- eller CircleCI-arbetsflöden för att blockera driftsättningar när utvärderingspoängen understiger godkända baslinjer.

   Openlayer-integrationer

   Openlayer erbjuder över 40 dokumenterade integrationer, inklusive OpenTelemetry, Databricks, Amazon S3, BigQuery, Snowflake, Slack och GitHub. Plattformen har även stöd för API och webbhakar för anpassade anslutningar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Djupgående diagnostik och spårning av arbetsflöden för RAG-system
   • Inbyggd efterlevnadskartläggning för större regelverk
   • Detaljerad kostnads- och användningsfördelning

   Cons:

   • Gratisplanen begränsar avancerade testfunktioner
   • Instrumentpanelens layout kan överväldiga nya användare
   Learn more about Openlayer:

   • Check out Openlayer on their website
6. 

   6

   Dynatrace

   Bäst för prognostisering av AI-kostnader

   • Gratis demo + 15 dagars gratis provperiod tillgänglig
   • Från $7/värd/månad

   Visit Website

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

   

   Dynatrace är en AI-observabilitetsplattform för hela stacken som övervakar LLM-prestanda, spårar AI-arbetsflöden från början till slut över modeller och agentbaserade ramverk, utvärderar kvaliteten på utdata och upptäcker avvikelser med sin Davis AI-motor genom hela AI-applikationsstacken.

   Vem passar Dynatrace bäst för?

   Dynatrace passar bra för stora företag som kör AI-arbetsbelastningar i produktion och behöver en enda plattform för att övervaka kostnader, spåra agentbeteende och uppfylla strikta efterlevnadskrav som FedRAMP och ISO 42001.

   Varför jag valde Dynatrace

   Dynatrace tar plats på min kortlista eftersom den prediktiva motorn Davis AI gör något som jag inte har sett motsvaras någon annanstans: den prognostiserar ökningar av LLM-tokenkostnader innan de syns på fakturan, inte efteråt. Jag förlitar mig på detta när jag kör AI-arbetsbelastningar i produktion med hög volym över flera modeller, där oväntade kostnadsökningar utgör en verklig operativ risk. Plattformens förbrukningsprognoser är direkt kopplade till instrumentpaneler för användning i realtid över fler än 40 LLM-leverantörer, så att team kan se vart utgifterna är på väg och agera innan tröskelvärden överskrids.

   Viktiga funktioner i Dynatrace

   • Modellintegritet: Övervaka tokenanvändning, kostnadseffektivitet, utdatas stabilitet, svarstid, felfrekvens för anrop och resursförbrukning under modellens drift.
   • OneAgent: Upptäcker, kartlägger och samlar automatiskt in mätvärden, loggar och spårdata utan komplex manuell konfiguration.
   • Visualisering av Smartscape-topologi: Kartlägger dynamiskt relationer och beroenden i realtid över hela applikationsstacken, nätverket och infrastrukturmönstren.
   • Frågor mot Grail-datasjöhus: Lagrar mätvärden, loggar, spårdata och händelser i ett enhetligt datasjöhus med lagring i upp till 10 år.

   Dynatrace-integreringar

   Dynatrace integrerar Smartscape, OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Vertex AI, LangChain, CrewAI, Pinecone, PagerDuty, Jira och Slack. Plattformen stöder även instrumentering med OpenTelemetry, OpenLLMetry och OpenInference.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Förutser AI-tokenkostnader innan fakturering
   • Övervakar kvalitet med inbyggda LLM-bedömare
   • Spårar agentbeslut genom hela stacken

   Cons:

   • Ingen permanent kostnadsfri produktionsnivå
   • Komplex fakturering gör ofta kostnadsplanering svår
   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

   Bäst för felsökning av agentbaserade fel och grundorsaksanalys

   • Gratisplan + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Från $50/månad

   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 är en plattform för AI-utveckling som omfattar observerbarhet för LLM och agenter, distribuerad spårning från början till slut, utvärdering av utdata, produktionsövervakning och felsökning av agentbaserade fel över fler än 30 ramverk och leverantörer.

   Vem passar Arize AX bäst för?

   Arize AX passar bra för ML/AI-plattformsingenjörer och DevOps/SRE-team som hanterar produktionsdistributioner av agenter och behöver automatiserad felsökning som går längre än vanliga instrumentpaneler.

   Varför jag valde Arize AX

   Jag valde Arize AX som ett av de bästa alternativen eftersom funktionen Signal går längre än alla instrumentpanelsbaserade verktyg jag har använt för felsökning av agentbaserade fel. Signal skannar dina spår enligt ett schema, grupperar återkommande felmönster i rangordnade problem och skriver en utredning med spårbevis och ett föreslaget åtgärdsförslag. Med företagsversionen kan den öppna en åtgärds-PR direkt i ditt GitHub-arkiv. Det är ett verkligt arbetsflöde för grundorsaksanalys, inte bara flaggning av avvikelser.

   Viktiga funktioner i Arize AX

   • Multimodal spårning: Samla in och granska indata, utdata och metadata för text, bilder, röst och PDF-filer inom en enda spårhierarki.
   • Utvärderingshubb: Versionshantera, hantera och jämför LLM-som-domare-, agent-som-domare- och fjärrutvärderare med ändringsmeddelanden och kalibrering mot mänskliga annoteringar.
   • Produktionsövervakare: Ställ in övervakare på spårnivå för svarstid, tokenantal, utvärderingsetiketter eller anpassade mätvärden, med konfigurerbar frekvens ned till fem minuter och automatisk detektering av tröskelvärden.
   • Automatisk instrumentering med inbyggt OTel-stöd: Instrumentera fler än 30 LLM-leverantörer och agentramverk i Python, TypeScript och Java med SDK:er som följer OpenTelemetry-standarden och kräver minimal konfiguration.

   Integreringar med Arize AX

   Arize AX integreras med LLM-leverantörer, agentramverk och kodagenter, inklusive Anthropic, Groq, Cohere, Vertex AI, Agno, Google ADK, Haystack och Antigravity. Plattformen stöder anpassad anslutning via SDK:er och API.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Signal-agenter grupperar och felsöker AI-fel
   • Omfattande övervakningsstack för AI och traditionell ML
   • Mänsklig annotering och automatisk utvärdering i alla planer

   Cons:

   • Konfiguration av övervakare bygger på GraphQL API
   • De flesta funktioner för regelefterlevnad och SSO är endast tillgängliga i företagsversionen
   Learn more about Arize AX:

   • Check out Arize AX on their website
8. 

   8

   Fiddler

   Bäst för styrd övervakning av flera agenter

   • Kostnadsfri plan + kostnadsfri demo tillgänglig
   • Från $0.002 per spår

   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, är en plattform för AI-observerbarhet på företagsnivå, byggd för att övervaka LLM- och traditionella ML-modeller i produktion, med hierarkisk agentbaserad spårning, utvärdering av outputkvalitet, driftidentifiering och inbyggda styrningskontroller.

   Vem passar Fiddler bäst för?

   Fiddler passar väl för ingenjörer som arbetar med ML- och AI-plattformar i företag och behöver styrning och efterlevnad inbyggt i sin observerbarhetsstack.

   Varför jag valde Fiddler

   Jag valde Fiddler som en av de bästa eftersom dess styrningsarkitektur inte har lagts till i efterhand: granskningsspår, RBAC, SSO och policytillämpning levereras som kärnfunktioner tillsammans med plattformen för AI-observerbarhet. Det som verkligen skiljer plattformen från mängden är den hierarkiska spårningen över arbetsflöden med flera agenter, vilket ger insyn på spårningsnivå från applikationen och ned genom varje agent, verktygsanrop och RAG-hämtningssteg.

   Viktiga funktioner i Fiddler

   • Anpassningsbara instrumentpaneler: Övervaka fler än 100 mätvärden över hela agenthierarkin, inklusive tidsmätning på spårningsnivå, kartläggning av beroenden mellan agenter och trafikvyer för 30 dagar.
   • RAG-specifik övervakning: Följ hämtningskvalitet, källrelevans och drift i embeddingar i RAG-arbetsflöden för att upptäcka problem i hämtningssteget.
   • Kostnadsfördelning för token: Följ kostnader för LLM-tokenanvändning på användar-, sessions- och agentnivå, inklusive kostnader kopplade till svar av låg kvalitet eller svar som användare ogillar.
   • Interaktiv 3D-UMAP-visualisering: Visualiserar flerdimensionella embeddingsutrymmen i 3D för att lokalisera datakluster, semantiska avvikare och luckor i RAG-hämtningen.

   Integrationer för Fiddler

   Fiddler integreras med LangGraph, AWS Strands, Apache Airflow, Google BigQuery, Datadog och PagerDuty. Plattformen erbjuder även ett REST API för anpassade anslutningar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Möjlighet till direkt redigering av PII och PHI
   • Inbyggda funktioner för övervakning av RAG-hämtningskvalitet
   • Utvärderingen omfattar toxicitet och jailbreak

   Cons:

   • Konfiguration av agenter kan kräva betydande tekniskt arbete
   • Priset kan bli högt
   Learn more about Fiddler:

   • Check out Fiddler on their website
9. 

   9

   Grafana Cloud

   Bäst för heltäckande spårning av AI-agenter

   • Gratisplan tillgänglig
   • Från $19/månad

   Visit Website

   

   Grafana Cloud är en heltäckande plattform för observerbarhet som kombinerar infrastrukturövervakning med AI-nativ telemetri och omfattar LLM-prestanda, spårning av multiagentflöden, observerbarhet för vektordatabaser, GPU-övervakning och automatiserad utvärdering av utdatakvalitet för fler än 50 generativa AI-verktyg.

   Vem passar Grafana Cloud bäst för?

   Grafana Cloud passar företagsteam i reglerade branscher som behöver AI-observerbarhet som uppfyller SOC 2 Type II, ISO 27001 och GDPR, med flexibla driftsättningsalternativ inklusive Federal Cloud och BYOC.

   Varför jag valde Grafana Cloud

   Jag har inkluderat Grafana Cloud bland mina toppval eftersom det är den enda plattform jag har använt som spårar arbetsflöden med flera agenter och infrastruktursignaler i en och samma vy. När en agent beter sig fel kan jag spela upp hela konversationen, gå igenom varje verktygsanrop och LLM-span samt koppla det som hände till CPU- eller fördröjningsmätvärden från samma instrumentpanel. Funktionen för agentobserverbarhet fångar även steg som inte involverar LLM, till exempel dirigering och hämtning, så att körningsgrafen återspeglar hela arbetsflödet och inte bara modellanrop.

   Viktiga funktioner i Grafana Cloud

   • Utvärderare av utdatakvalitet: Kör kontroller av hallucinationer, partiskhet och toxicitet på aktiva agentsvar med hjälp av konfigurerbara utvärderare baserade på LLM-som-domare, reguljära uttryck, heuristik och JSON-scheman.
   • Förbyggda AI-instrumentpaneler: Fem specialbyggda instrumentpaneler täcker GenAI-observerbarhet, utvärderingar, vektordatabasprestanda, MCP-övervakning och GPU-utnyttjande direkt från start.
   • Grafana ML: Använder prognostisering och avvikelsedetektering på historiska mätdata för att upptäcka ovanliga mönster i dina AI- och infrastruktursignaler.
   • Observerbarhet för VectorDB: Övervakar fördröjning och genomströmning för likhetssökningar, infognings- och borttagningsåtgärder samt resursutnyttjande för index i vektordatabasinfrastruktur.

   Integrationer med Grafana Cloud

   Grafana Cloud integreras med Aerospike, AWS, Asterisk, Databricks, Docker, Datadog, GitHub, GitLab och OpenAI. Plattformen stöder även ett API för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Spårar infrastruktur- och AI-telemetri tillsammans
   • Automatiserad poängsättning av hallucinationer, partiskhet och toxicitet
   • Spårning av flera agenter med uppspelning av konversationer

   Cons:

   • Ingen inbyggd miljö för prompttestning
   • Utvärderingar av utdatakvalitet kräver externa LLM-API:er
   Learn more about Grafana Cloud:

   • Check out Grafana Cloud on their website
10. 

    10

    Splunk Agent Observability

    Bäst för kostnadstilldelning för AI-agenter

    • 14 dagars kostnadsfri provperiod
    • Pris på begäran

    Visit Website

    

    Splunk Agent Observability, som förvärvats av Cisco, är en AI-observabilitetsplattform som kombinerar heltäckande agentspårning, kostnadstilldelning för LLM:er, utvärdering av resultatkvalitet via Luna SLM:er och skyddsräcken i realtid över hela AI-stacken.

    Vem passar Splunk Agent Observability bäst för?

    Splunk Agent Observability passar bra för team som arbetar inom Splunk- eller Cisco-ekosystemet och behöver kostnadstilldelning per användare, team och modell för både anpassade AI-agenter och kodverktyg från tredje part.

    Varför jag valde Splunk Agent Observability

    Jag valde Splunk Agent Observability eftersom dess Tokenomics-motor gör något som jag inte har sett genomföras lika exakt någon annanstans: den bryter ner AI-utgifter efter användare, team, modell, leverantör och individuella verktygsanrop i en enda vy. Denna detaljnivå för kostnadstilldelning omfattar även kodagenter från tredje part, såsom Cursor, GitHub Copilot och Claude Code, så att du inte saknar insyn i AI-användning och AI-kostnader utanför de officiella systemen. Dessutom utvärderar Luna SLM:er 100 % av produktionstrafiken för hallucinationer och kvaliteten på verktygsval på under 200 ms, vilket gör skyddsräcken i realtid praktiskt genomförbara i stor skala.

    Viktiga funktioner i Splunk Agent Observability

    • Skyddsräcken för körning i realtid: Blockerar eller omdirigerar riskfyllda resultat – inklusive läckage av PII/PHI/PCI, promptinjektioner och felaktig användning av verktyg – innan de når användare eller efterföljande system.
    • Korrelation mellan infrastruktur och agent: Kopplar GPU-utnyttjande, minne, strömförbrukning och latensmätvärden till modellbeteende och tokenanvändning på en enda tidslinje.
    • Minskning av hot: Övervakar försök till promptinjektion, skadliga indata, jailbreak-attacker och risker för exponering av känsliga data.
    • Detektering av och skydd mot läckage av PII/PHI: Integrerar skyddsräcken, såsom Cisco AI Defense, för att identifiera och maskera läckage av känsliga data samt upprätthålla efterlevnadsstandarder.

    Integrationer för Splunk Agent Observability

    Splunk Agent Observability integreras med OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, LangGraph och CrewAI. Den ansluter även till Splunk Observability Cloud, Cisco AI Defense samt instrumentering med OpenTelemetry eller OpenInference.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Spårar AI-kostnader per användare och verktyg
    • Utvärderar 100 % av produktionstrafiken
    • Kopplar GPU-mätvärden till agentprestanda

    Cons:

    • Saknar offentliga anslutningar till vektordatabaser
    • Stöd för SDK:er från communityn är för närvarande begränsat
    Learn more about Splunk Agent Observability:

    • Check out Splunk Agent Observability on their website