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Outil d'IA

Progress AI Observability Review

Progress AI Observability fournit des outils pour tracer les flux de travail, déboguer les défaillances des agents, contrôler les coûts et évaluer la qualité des sorties d'IA dans les environnements de production.

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

Pourquoi c'est important

1Offre un modèle de tarification freemium avec un niveau 'Free Forever' incluant 10 000 unités.
2Prend en charge les équipes de développement utilisant .NET, Python et JavaScript/TypeScript.
3S'intègre avec des frameworks d'IA populaires tels que Semantic Kernel, LangChain et LlamaIndex.
4Fournit un suivi détaillé des coûts, y compris l'utilisation des jetons et les coûts totaux, avec une tarification à l'usage de 8 $ US par 100 000 unités supplémentaires.

À propos de Progress AI Observability

Tarification à l’usage
$8 USD per additional 100K units per units
Crédits gratuits
10,000 units
Siège social
Telerik, Bulgaria
Plateformes
.NET, Python, JavaScript/TypeScript
Public cible
Professional teams building and running AI-powered applications.

Formules tarifaires

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

Exemples de coûts

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

Spécifications

API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que Progress AI Observability ?

Progress AI Observability est une plateforme d'observabilité de l'IA développée par Progress Telerik qui permet aux équipes professionnelles construisant et exécutant des applications basées sur l'IA de tracer les flux de travail, de déboguer les défaillances des agents, de contrôler les coûts et d'évaluer la qualité des sorties d'IA dans les environnements de production. Elle offre une visibilité complète sur les agents d'IA et les applications basées sur les LLM, capturant les traces, mesurant les coûts et évaluant la qualité des sorties pour permettre des lancements de fonctionnalités d'IA en toute confiance.

features

Fonctionnalités clés de Progress AI Observability

Progress AI Observability offre une suite de fonctionnalités conçues pour fournir une visibilité et un contrôle complets sur les agents d'IA et les applications basées sur les LLM en production.

  • Tracer les chemins d'exécution à travers les invites, les modèles et les outils.
  • Déboguer les défaillances des agents d'IA, y compris les outils ignorés, les problèmes de récupération et le mauvais contexte.
  • Suivre et réduire les dépenses d'IA, en surveillant l'utilisation des jetons et les coûts totaux.
  • Évaluer les sorties d'IA en utilisant les évaluations LLM-as-a-Judge pour des critères de qualité comme la pertinence et la justesse.
  • Améliorer les invites, les modèles, la récupération, les outils et les flux de travail au fil du temps en utilisant les traces de production.
  • Surveiller les appels LLM, les invocations d'outils et les flux de travail des agents en temps réel.
  • Fournir une attribution complète des coûts par agent, par modèle et les coûts totaux.
  • Offrir des fonctionnalités pour maintenir l'historique des traces, les pistes d'audit et gérer l'accès pour les équipes d'entreprise.

use cases

Qui devrait utiliser Progress AI Observability ?

Progress AI Observability est conçu pour les équipes professionnelles et les organisations impliquées dans le développement et le déploiement d'applications basées sur l'IA, en particulier celles utilisant des grands modèles linguistiques (LLM) et des agents d'IA.

  • Équipes professionnelles construisant et exécutant des applications basées sur l'IA : Pour obtenir une visibilité complète sur les agents d'IA et les applications basées sur les LLM, capturer les traces, mesurer les coûts et évaluer la qualité des sorties.
  • Équipes d'ingénierie et développeurs (.NET, Python, JavaScript) : Pour tracer et observer les chemins d'exécution des agents d'IA, déboguer les défaillances et améliorer les invites, les modèles et les flux de travail.
  • Leaders de l'ingénierie : Pour contrôler et suivre les dépenses d'IA, surveiller le comportement des agents à travers divers flux de travail et identifier les modèles inefficaces.
  • Organisations d'entreprise : Pour faire évoluer les systèmes d'IA avec contrôle et visibilité, en maintenant l'historique des traces, les pistes d'audit et en gérant les exigences d'accès et de résidence des données.

how to use

Comment utiliser Progress AI Observability

Pour commencer à utiliser Progress AI Observability, les équipes peuvent intégrer la plateforme à leurs frameworks et applications d'IA existants pour commencer à capturer les traces et à surveiller le comportement des agents.

  • 1Créez un compte Progress AI Observability, en commençant par le plan Free Forever.
  • 2Intégrez les SDK de la plateforme dans les applications .NET, Python ou JavaScript/TypeScript.
  • 3Instrumentez les flux de travail des agents d'IA pour capturer les chemins d'exécution, les détails des invites et les appels de modèles.
  • 4Utilisez le tableau de bord pour tracer les défaillances des agents, analyser l'utilisation des jetons et surveiller les coûts.
  • 5Configurez les évaluations LLM-as-a-Judge pour évaluer la qualité des sorties d'IA en production.
  • 6Itérez sur les invites, les modèles et les outils en fonction des informations dérivées des traces et des évaluations de production.

pricing

Tarification et plans de Progress AI Observability

Progress AI Observability fonctionne sur un modèle freemium, offrant différents niveaux pour s'adapter aux différentes tailles d'équipe et exigences d'utilisation, avec une tarification basée sur l'utilisation pour les unités supplémentaires.

  • Free Forever : 0 $ par mois, inclut 10 000 unités.
  • Starter : 29 $ par mois, inclut 200 000 unités.
  • Pro : 299 $ par mois.
  • Enterprise : À partir de 3 000 $ par mois.
  • Tarification à l'usage : 8 $ US par 100 000 unités supplémentaires au-delà des limites du 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 Concurrents

Progress AI Observability se positionne sur le marché croissant de l'observabilité de l'IA en se concentrant sur une visibilité complète pour les applications LLM et les flux de travail des agents, se différenciant des outils traditionnels d'observabilité de l'apprentissage automatique.

1

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

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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