KI-Werkzeug

Progress AI Observability Review

Progress AI Observability bietet Tools zur Nachverfolgung von Workflows, zur Fehlerbehebung bei Agenten, zur Kostenkontrolle und zur Bewertung der Qualität von AI-Outputs in Produktionsumgebungen.

shipped 7. Aug. 2026agentsfreemium

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agents

Progress AI Observability — product screenshot

Warum es wichtig ist

1Bietet ein Freemium-Preismodell mit einem 'Free Forever'-Tarif, der 10.000 Einheiten umfasst.

2Unterstützt Entwicklungsteams, die .NET, Python und JavaScript/TypeScript verwenden.

3Integriert sich in beliebte AI-Frameworks wie Semantic Kernel, LangChain und LlamaIndex.

4Bietet detaillierte Kostenverfolgung, einschließlich Token-Nutzung und Gesamtkosten, mit einer nutzungsbasierten Preisgestaltung von 8 USD pro zusätzlichen 100.000 Einheiten.

Über Progress AI Observability

Nutzungsbasierter Preis

$8 USD per additional 100K units per units

Gratis-Guthaben

10,000 units

Hauptsitz

Telerik, Bulgaria

Plattformen

.NET, Python, JavaScript/TypeScript

Zielgruppe

Professional teams building and running AI-powered applications.

Preispläne

Free Forever

$0 / monthly

• Includes 10,000 units
• Retention: 7 days
• Agent Trace Explorer
• LLM request and prompt logging

Starter

$29 / monthly

• Includes 200,000 units
• Retention: 30 days
• Full Cost Attribution (per-agent, per-model, total costs)
• Real-Time & Historical LLM-as-a-Judge Evaluations

Pro

$299 / monthly

• Includes 1,000,000 units
• Retention: 60 days
• SSO Included

Enterprise

Starting at $3,000 / monthly

• Custom trace volume
• Retention: Infinite
• BYOS data residency options for teams with strict data control requirements
• Enterprise governance with audit logs, access controls and SLA commitments

Kostenbeispiele

• Free Forever plan includes 10,000 units.
• Starter plan costs $29/month for 200,000 units.

API Docs GitHub

Spezifikationen

GitHub

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API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist Progress AI Observability?

Progress AI Observability ist eine AI-Observability-Plattform, die von Progress Telerik entwickelt wurde und professionellen Teams, die AI-gestützte Anwendungen entwickeln und betreiben, ermöglicht, Workflows zu verfolgen, Agentenfehler zu debuggen, Kosten zu kontrollieren und die Qualität von AI-Outputs in Produktionsumgebungen zu bewerten. Sie bietet volle Transparenz über AI-Agenten und LLM-gestützte Anwendungen, indem sie Traces erfasst, Kosten misst und die Output-Qualität bewertet, um sichere AI-Feature-Releases zu ermöglichen.

features

Hauptmerkmale von Progress AI Observability

Progress AI Observability bietet eine Reihe von Funktionen, die eine umfassende Transparenz und Kontrolle über AI-Agenten und LLM-gestützte Anwendungen in der Produktion gewährleisten.

Verfolgen Sie Ausführungspfade über Prompts, Modelle und Tools hinweg.
Debuggen Sie AI-Agentenfehler, einschließlich übersprungener Tools, Abrufprobleme und schlechten Kontexts.
Verfolgen und reduzieren Sie AI-Ausgaben, überwachen Sie die Token-Nutzung und die Gesamtkosten.
Bewerten Sie AI-Outputs mithilfe von LLM-as-a-Judge-Evaluierungen für Qualitätskriterien wie Relevanz und Fundiertheit.
Verbessern Sie Prompts, Modelle, Abruf, Tools und Workflows im Laufe der Zeit mithilfe von Produktionstraces.
Überwachen Sie LLM-Aufrufe, Tool-Aufrufe und Agenten-Workflows in Echtzeit.
Bieten Sie eine vollständige Kostenattribution pro Agent, pro Modell und Gesamtkosten.
Bieten Sie Funktionen zur Pflege der Trace-Historie, Audit-Trails und zur Verwaltung des Zugriffs für Unternehmensteams.

use cases

Wer sollte Progress AI Observability nutzen?

Progress AI Observability wurde für professionelle Teams und Organisationen entwickelt, die an der Entwicklung und Bereitstellung von AI-gestützten Anwendungen beteiligt sind, insbesondere solche, die Large Language Models (LLMs) und AI-Agenten nutzen.

Professionelle Teams, die AI-gestützte Anwendungen entwickeln und betreiben: Um volle Transparenz über AI-Agenten und LLM-gestützte Anwendungen zu erhalten, Traces zu erfassen, Kosten zu messen und die Output-Qualität zu bewerten.
Ingenieurteams und Entwickler (.NET, Python, JavaScript): Um AI-Agenten-Ausführungspfade zu verfolgen und zu beobachten, Fehler zu debuggen und Prompts, Modelle und Workflows zu verbessern.
Ingenieurleiter: Um AI-Ausgaben zu kontrollieren und zu verfolgen, das Agentenverhalten über verschiedene Workflows hinweg zu überwachen und ineffiziente Muster zu identifizieren.
Unternehmensorganisationen: Um AI-Systeme mit Kontrolle und Transparenz zu skalieren, die Trace-Historie und Audit-Trails zu pflegen und Zugriffs- und Datenresidenzanforderungen zu verwalten.

how to use

Wie man Progress AI Observability verwendet

Um Progress AI Observability zu nutzen, können Teams die Plattform in ihre bestehenden AI-Frameworks und Anwendungen integrieren, um Traces zu erfassen und das Agentenverhalten zu überwachen.

1Melden Sie sich für ein Progress AI Observability-Konto an, beginnend mit dem Free Forever-Plan.
2Integrieren Sie die SDKs der Plattform in .NET-, Python- oder JavaScript/TypeScript-Anwendungen.
3Instrumentieren Sie AI-Agenten-Workflows, um Ausführungspfade, Prompt-Details und Modellaufrufe zu erfassen.
4Nutzen Sie das Dashboard, um Agentenfehler zu verfolgen, die Token-Nutzung zu analysieren und Kosten zu überwachen.
5Konfigurieren Sie LLM-as-a-Judge-Evaluierungen, um die Qualität von AI-Outputs in der Produktion zu bewerten.
6Iterieren Sie Prompts, Modelle und Tools basierend auf Erkenntnissen aus Produktionstraces und Evaluierungen.

pricing

Progress AI Observability Preise & Pläne

Progress AI Observability arbeitet nach einem Freemium-Modell und bietet verschiedene Stufen an, um unterschiedliche Teamgrößen und Nutzungsanforderungen zu berücksichtigen, mit nutzungsbasierter Preisgestaltung für zusätzliche Einheiten.

Free Forever: 0 $ pro Monat, beinhaltet 10.000 Einheiten.
Starter: 29 $ pro Monat, beinhaltet 200.000 Einheiten.
Pro: 299 $ pro Monat.
Enterprise: Ab 3.000 $ pro Monat.
Nutzungsbasierte Preisgestaltung: 8 USD pro zusätzlichen 100.000 Einheiten über die Planlimits hinaus.

Pros

+Native .NET support and first-class Semantic Kernel integration, beneficial for Microsoft-ecosystem teams.
+Comprehensive debugging capabilities for multi-step AI agent workflows, including hallucination detection and retrieval issues.
+Detailed cost control and tracking of AI spend, including token usage.
+Enterprise-grade compliance features such as audit trails, PII redaction, and data residency controls.
+Support for multiple programming languages: .NET, Python, and JavaScript/TypeScript.
+Freemium pricing model with a functional free tier for initial exploration.

Cons

−As a newly launched product (August 6, 2026), extensive user reviews and long-term community feedback are not yet widely available.
−While offering broad language support, its deep integration with specific frameworks like LangChain might not be as native as dedicated tools like LangSmith.
−The usage-based pricing for additional units could become a significant cost factor for high-volume applications.
−Requires integration of SDKs into existing applications, which may involve development effort.

Ähnliche Tools

Progress AI Observability vs. Wettbewerber

Progress AI Observability positioniert sich im wachsenden AI-Observability-Markt, indem es sich auf umfassende Transparenz für LLM-Anwendungen und Agenten-Workflows konzentriert und sich von traditionellen Machine Learning-Observability-Tools abgrenzt.

LangChain Plus (now LangSmith)On Stork

It is specifically designed for debugging, testing, evaluating, and monitoring LLM applications built with LangChain, offering detailed trace views and dataset management.

While LangSmith excels in deep integration with LangChain-based applications and offers robust evaluation features, it might require adopting LangChain for full benefit, whereas Progress AI Observability supports .NET, Python, and JavaScript more broadly.

OpenReplay↗

OpenReplay provides full session replay, performance monitoring, and error tracking, which can be extended to observe AI-driven applications by capturing user interactions and backend calls.

OpenReplay is a broader session replay and monitoring tool that can be adapted for AI observability, offering deep insights into user experience. However, it doesn't have built-in AI-specific cost control or quality evaluation metrics like Progress AI Observability, requiring more manual integration for those aspects.

HeliconeOn Stork

Helicone focuses on providing a proxy for LLM APIs, offering features like caching, rate limiting, cost tracking, and detailed request/response logging for various LLM providers.

Helicone provides excellent cost control and detailed logging for LLM API interactions, which is a core part of AI observability. It offers less direct agent debugging and workflow tracing compared to Progress AI Observability, focusing more on the API layer rather than the application logic itself.

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