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Ferramenta de IA

Revisão de Observabilidade Progress AI

Progress AI Observability fornece ferramentas para rastrear fluxos de trabalho, depurar falhas de agentes, controlar custos e avaliar a qualidade das saídas de IA em ambientes de produção.

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

Por que importa

1Oferece um modelo de preços freemium com um nível 'Free Forever' incluindo 10.000 unidades.
2Suporta equipes de desenvolvimento usando .NET, Python e JavaScript/TypeScript.
3Integra-se com frameworks de IA populares como Semantic Kernel, LangChain e LlamaIndex.
4Fornece rastreamento detalhado de custos, incluindo uso de tokens e custos totais, com preço de uso de $8 USD por 100K unidades adicionais.

Sobre o Progress AI Observability

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

Planos de preços

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

Exemplos de custo

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

Especificações

GitHub

Ver repositório →

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é Progress AI Observability?

Progress AI Observability é uma plataforma de observabilidade de IA desenvolvida pela Progress Telerik que permite que equipes profissionais que constroem e executam aplicativos baseados em IA rastreiem fluxos de trabalho, depurem falhas de agentes, controlem custos e avaliem a qualidade das saídas de IA em ambientes de produção. Ela fornece visibilidade total sobre agentes de IA e aplicativos baseados em LLM, capturando rastros, medindo custos e avaliando a qualidade da saída para permitir lançamentos confiantes de recursos de IA.

features

Principais Recursos do Progress AI Observability

Progress AI Observability oferece um conjunto de recursos projetados para fornecer visibilidade e controle abrangentes sobre agentes de IA e aplicativos baseados em LLM em produção.

  • Rastreie caminhos de execução em prompts, modelos e ferramentas.
  • Depure falhas de agentes de IA, incluindo ferramentas ignoradas, problemas de recuperação e contexto incorreto.
  • Rastreie e reduza os gastos com IA, monitorando o uso de tokens e os custos totais.
  • Avalie as saídas de IA usando avaliações LLM-as-a-Judge para critérios de qualidade como relevância e fundamentação.
  • Melhore prompts, modelos, recuperação, ferramentas e fluxos de trabalho ao longo do tempo usando rastros de produção.
  • Monitore chamadas de LLM, invocações de ferramentas e fluxos de trabalho de agentes em tempo real.
  • Forneça atribuição de custo total por agente, por modelo e custos totais.
  • Ofereça recursos para manter o histórico de rastreamento, trilhas de auditoria e gerenciar o acesso para equipes empresariais.

use cases

Quem Deve Usar o Progress AI Observability?

Progress AI Observability é projetado para equipes profissionais e organizações envolvidas no desenvolvimento e implantação de aplicativos baseados em IA, particularmente aqueles que utilizam Large Language Models (LLMs) e agentes de IA.

  • Equipes profissionais que constroem e executam aplicativos baseados em IA: Para obter visibilidade total sobre agentes de IA e aplicativos baseados em LLM, capturando rastros, medindo custos e avaliando a qualidade da saída.
  • Equipes de engenharia e desenvolvedores (.NET, Python, JavaScript): Para rastrear e observar caminhos de execução de agentes de IA, depurar falhas e melhorar prompts, modelos e fluxos de trabalho.
  • Líderes de engenharia: Para controlar e rastrear os gastos com IA, monitorar o comportamento do agente em vários fluxos de trabalho e identificar padrões ineficientes.
  • Organizações empresariais: Para escalar sistemas de IA com controle e visibilidade, mantendo o histórico de rastreamento, trilhas de auditoria e gerenciando os requisitos de acesso e residência de dados.

how to use

Como Usar o Progress AI Observability

Para começar a usar o Progress AI Observability, as equipes podem integrar a plataforma com seus frameworks e aplicativos de IA existentes para começar a capturar rastros e monitorar o comportamento do agente.

  • 1Inscreva-se para uma conta Progress AI Observability, começando com o plano Free Forever.
  • 2Integre os SDKs da plataforma em aplicativos .NET, Python ou JavaScript/TypeScript.
  • 3Instrumente fluxos de trabalho de agentes de IA para capturar caminhos de execução, detalhes de prompts e chamadas de modelo.
  • 4Utilize o painel para rastrear falhas de agentes, analisar o uso de tokens e monitorar custos.
  • 5Configure avaliações LLM-as-a-Judge para avaliar a qualidade das saídas de IA em produção.
  • 6Itere em prompts, modelos e ferramentas com base em insights derivados de rastros e avaliações de produção.

pricing

Preços e Planos do Progress AI Observability

Progress AI Observability opera em um modelo freemium, oferecendo vários níveis para acomodar diferentes tamanhos de equipe e requisitos de uso, com preços baseados no uso para unidades adicionais.

  • Free Forever: $0 por mês, inclui 10.000 unidades.
  • Starter: $29 por mês, inclui 200.000 unidades.
  • Pro: $299 por mês.
  • Enterprise: A partir de $3.000 por mês.
  • Preço de Uso: $8 USD por 100K unidades adicionais além dos limites do plano.

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 Concorrentes

Progress AI Observability se posiciona no crescente mercado de observabilidade de IA, focando na visibilidade abrangente para aplicativos LLM e fluxos de trabalho de agentes, diferenciando-se das ferramentas tradicionais de observabilidade de aprendizado de máquina.

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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