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Herramienta de IA

Progress AI Observability Review

Progress AI Observability proporciona herramientas para rastrear flujos de trabajo, depurar fallos de agentes, controlar costes y evaluar la calidad de las salidas de IA en entornos de producción.

shipped 7 ago 2026agentsfreemium
Domain rating83Monthly visits122K/mo
agents
Progress AI Observability — product screenshot

Por qué importa

1Ofrece un modelo de precios freemium con un nivel 'Free Forever' que incluye 10.000 unidades.
2Soporta equipos de desarrollo que utilizan .NET, Python y JavaScript/TypeScript.
3Se integra con frameworks de IA populares como Semantic Kernel, LangChain y LlamaIndex.
4Proporciona un seguimiento detallado de costes, incluyendo el uso de tokens y los costes totales, con un precio por uso de $8 USD por cada 100K unidades adicionales.

Sobre Progress AI Observability

Precio por uso
$8 USD per additional 100K units per units
Créditos gratis
10,000 units
Sede
Telerik, Bulgaria
Plataformas
.NET, Python, JavaScript/TypeScript
Público objetivo
Professional teams building and running AI-powered applications.

Planes de precios

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

Ejemplos de costes

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

Especificaciones

GitHub

Ver repositorio →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es Progress AI Observability?

Progress AI Observability es una plataforma de observabilidad de IA desarrollada por Progress Telerik que permite a los equipos profesionales que construyen y ejecutan aplicaciones impulsadas por IA rastrear flujos de trabajo, depurar fallos de agentes, controlar costes y evaluar la calidad de las salidas de IA en entornos de producción. Proporciona visibilidad completa de los agentes de IA y las aplicaciones impulsadas por LLM, capturando rastros, midiendo costes y evaluando la calidad de las salidas para permitir lanzamientos seguros de funciones de IA.

features

Características Clave de Progress AI Observability

Progress AI Observability ofrece un conjunto de características diseñadas para proporcionar visibilidad y control completos sobre los agentes de IA y las aplicaciones impulsadas por LLM en producción.

  • Rastrea las rutas de ejecución a través de prompts, modelos y herramientas.
  • Depura fallos de agentes de IA, incluyendo herramientas omitidas, problemas de recuperación y contexto incorrecto.
  • Rastrea y reduce el gasto en IA, monitoreando el uso de tokens y los costes totales.
  • Evalúa las salidas de IA utilizando evaluaciones LLM-as-a-Judge para criterios de calidad como la relevancia y la fundamentación.
  • Mejora prompts, modelos, recuperación, herramientas y flujos de trabajo con el tiempo utilizando rastros de producción.
  • Monitorea llamadas a LLM, invocaciones de herramientas y flujos de trabajo de agentes en tiempo real.
  • Proporciona atribución completa de costes por agente, por modelo y costes totales.
  • Ofrece características para mantener el historial de rastros, registros de auditoría y gestionar el acceso para equipos empresariales.

use cases

¿Quién debería usar Progress AI Observability?

Progress AI Observability está diseñado para equipos profesionales y organizaciones involucradas en el desarrollo y despliegue de aplicaciones impulsadas por IA, particularmente aquellas que utilizan Large Language Models (LLMs) y agentes de IA.

  • Equipos profesionales que construyen y ejecutan aplicaciones impulsadas por IA: Para obtener visibilidad completa de los agentes de IA y las aplicaciones impulsadas por LLM, capturando rastros, midiendo costes y evaluando la calidad de las salidas.
  • Equipos de ingeniería y desarrolladores (.NET, Python, JavaScript): Para rastrear y observar las rutas de ejecución de los agentes de IA, depurar fallos y mejorar prompts, modelos y flujos de trabajo.
  • Líderes de ingeniería: Para controlar y rastrear el gasto en IA, monitorear el comportamiento de los agentes en varios flujos de trabajo e identificar patrones ineficientes.
  • Organizaciones empresariales: Para escalar sistemas de IA con control y visibilidad, manteniendo el historial de rastros, registros de auditoría y gestionando los requisitos de acceso y residencia de datos.

how to use

Cómo usar Progress AI Observability

Para comenzar a usar Progress AI Observability, los equipos pueden integrar la plataforma con sus frameworks y aplicaciones de IA existentes para comenzar a capturar rastros y monitorear el comportamiento de los agentes.

  • 1Regístrate para una cuenta de Progress AI Observability, comenzando con el plan Free Forever.
  • 2Integra los SDKs de la plataforma en aplicaciones .NET, Python o JavaScript/TypeScript.
  • 3Instrumenta los flujos de trabajo de los agentes de IA para capturar rutas de ejecución, detalles de prompts y llamadas a modelos.
  • 4Utiliza el panel para rastrear fallos de agentes, analizar el uso de tokens y monitorear costes.
  • 5Configura evaluaciones LLM-as-a-Judge para evaluar la calidad de las salidas de IA en producción.
  • 6Itera sobre prompts, modelos y herramientas basándose en los conocimientos derivados de los rastros y evaluaciones de producción.

pricing

Precios y Planes de Progress AI Observability

Progress AI Observability opera con un modelo freemium, ofreciendo varios niveles para adaptarse a diferentes tamaños de equipo y requisitos de uso, con precios basados en el uso para unidades adicionales.

  • Free Forever: $0 por mes, incluye 10.000 unidades.
  • Starter: $29 por mes, incluye 200.000 unidades.
  • Pro: $299 por mes.
  • Enterprise: A partir de $3.000 por mes.
  • Precios por Uso: $8 USD por cada 100K unidades adicionales más allá de los límites del plan.

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.

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Progress AI Observability vs Competidores

Progress AI Observability se posiciona dentro del creciente mercado de la observabilidad de IA centrándose en la visibilidad integral para aplicaciones LLM y flujos de trabajo de agentes, diferenciándose de las herramientas tradicionales de observabilidad de machine learning.

1
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.

2
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.

3
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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