Foglamp

Foglamp

Foglamp ist ein Observability-Tool aus dem Vercel AI SDK-Ökosystem zur Überwachung von KI-Agenten. Es erfasst Kosten, Latenz, Tokens, verteilte Traces, Evaluierungen und Alarme für jeden generateText- und streamText-Aufruf.

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Was ist Foglamp?

Foglamp ist ein Observability-Tool, das speziell für das Vercel AI SDK-Ökosystem entwickelt wurde und KI-Agenten überwacht. Es erfasst Kosten-, Latenz- und Qualitätsdaten für jeden LLM-Aufruf, insbesondere für die Funktionen generateText und streamText. Das Tool bietet verteilte Traces, Evaluierungen, Alarme und Ausgaben pro Agent – mit nur zwei Zeilen Code zur Instrumentierung. Sein Kernziel ist es, Entwicklern zu helfen, fehlerhafte Ausgaben zu erkennen, bevor Endnutzer sie bemerken.

Application scenarios

  • Kostenregressionserkennung

    Unerwartete Kostenspitzen (z. B. einen 10-fachen Anstieg) innerhalb weniger Tage nach dem Ausliefern eines Agenten erkennen.

  • Qualitätsüberwachung

    Evaluierungsergebnisse verfolgen und eine nachlassende Antwortqualität über die Zeit erkennen.

  • Support-Qualitätssicherung

    Identifizieren, wenn ein KI-Assistent falsche Rückgabefristen angibt oder erfundene Tracking-Links liefert.

  • Kostenverfolgung pro Agent

    Ausgaben nach Modell, Agent oder Kunde aufschlüsseln für das Budgetmanagement.

  • Latenzoptimierung

    Latenz pro Agent und den gesamten Aufrufablauf überwachen, um Leistungsengpässe zu identifizieren.

  • Produktionswarnungen

    Schwellenwertregeln für Kosten, Latenz und Fehlerrate einrichten, um bei Problemen benachrichtigt zu werden.

Core Features

  • Ein-SDK-Instrumentierung

    Fügen Sie zwei Codezeilen hinzu (`import { foglamp } from "foglamp"` und `const fog = foglamp()`), um jeden `generateText`- und `streamText`-Aufruf zu instrumentieren.

  • Spannen und Ausgaben pro Agent

    Sehen Sie die individuelle Agentenlatenz, -kosten und den vollständigen Aufrufablauf, einschließlich Unteraufgaben wie Suche oder Schreiben.

  • Evaluierungen mit Code-Checks und LLM-Richtern

    Bewerten Sie den Produktionsdatenverkehr mit automatisierten Code-Prüfungen und LLM-basierten Evaluierungen, mit einer Beispiel-Bestehensquote von 94 %.

  • Verteilte Traces

    Stellen Sie jeden Durchlauf als Wasserfalldiagramm dar und sehen Sie die genaue Eingabeaufforderung und Antwort für jede Spanne.

  • Alarme mit Schwellenwertregeln

    Legen Sie benutzerdefinierte Schwellenwerte für Kosten, Latenz und Fehlerrate fest, um Alarme auszulösen.

  • Kostentransparenz

    Sehen Sie die genauen Kosten pro Aufruf, aufgeschlüsselt nach Modell, Agent und Kunde (z. B. Claude Opus 323,12 €, Gemini 43,06 €, GPT-5.5 mini 85,05 €).

  • Sichtbarkeit pro Agent

    Erhalten Sie separate Spannen, Latenz- und Ausgabendaten für jeden Agenten im Aufrufablauf.

Zielgruppe

Entwickler und Entwicklungsteams, die KI-Agenten mit dem Vercel AI SDK erstellen. Produktmanager und Betriebsteams, die LLM-Kosten, Latenz und Ausgabequalität in der Produktion überwachen müssen. Support-Teams, die auf KI-Agenten angewiesen sind und falsche Antworten erkennen müssen, bevor Kunden sich beschweren.

Wie verwendet man Foglamp?

  1. Melden Sie sich an oder starten Sie kostenlos unter foglamp.dev.
  2. Fügen Sie das Foglamp-SDK zu Ihrem Projekt hinzu mit import { foglamp } from "foglamp".
  3. Initialisieren Sie den Client mit const fog = foglamp().
  4. Das Tool instrumentiert automatisch jeden generateText- und streamText-Aufruf.
  5. Greifen Sie über das Dashboard auf Kosten, Latenz, Traces, Evaluierungen und Alarme zu.

Preise und kostenlose Testversion

Die Website bietet eine „Start free“-Option, es werden jedoch keine spezifischen Preisstufen oder Details zur kostenlosen Testversion angegeben.

Wirkungsbewertung

Foglamp adressiert ein echtes Problem für Teams, die KI-Agenten ausliefern: die unsichtbaren Kosten- und Qualitätsverschlechterungen, die nach dem Start auftreten können. Das Nutzerzeugnis eines Mitgründers beschreibt das Erkennen einer 10-fachen Kostenregression in der ersten Woche, was darauf hindeutet, dass das Tool sofortigen Mehrwert für die Überwachung bietet. Die Kombination aus verteilten Traces, Evaluierungen und Ausgaben pro Agent gibt Entwicklern eine zentrale Ansicht für die Agenten-Observability. Für Teams, die bereits das Vercel AI SDK verwenden, spart dieses Tool wahrscheinlich erhebliche Debugging-Zeit und verhindert kundenorientierte Qualitätsprobleme.

Frequently Asked Questions

Was ist Foglamp?
Foglamp ist ein Observability-Tool im Vercel AI SDK-Ökosystem, das KI-Agenten überwacht. Es verfolgt Kosten, Latenz, Tokens, verteilte Traces, Evaluierungen und Alarme für generateText- und streamText-Aufrufe.
Wie unterstützt Foglamp die Überwachung von KI-Agenten?
Es liefert detaillierte Einblicke in jeden KI-Agenten-Aufruf, einschließlich Leistungsmetriken wie Latenz und Token-Nutzung, Kostenanalyse, verteiltem Tracing, Evaluierungsergebnissen und Echtzeit-Alarmen.
Bietet Foglamp verteiltes Tracing?
Ja, Foglamp bietet verteilte Traces, um den Ablauf und die Leistung von KI-Agenten-Interaktionen über verschiedene Komponenten hinweg zu verstehen.
Kann Foglamp Alarme generieren?
Ja, Foglamp verfügt über Alarmierungsfunktionen, die Sie über Anomalien oder Probleme basierend auf vordefinierten Metriken wie Kostenanstiegen oder Latenzschwellenwerten benachrichtigen.
Ist Foglamp kostenlos nutzbar?
Foglamp ist Teil des Vercel AI SDK-Ökosystems; Preisdetails sollten auf der offiziellen Vercel-Website überprüft werden, da es möglicherweise kostenlose Stufen oder nutzungsbasierte Preise gibt.
Welche Daten erfasst Foglamp bei jedem KI-Aufruf?
Es erfasst Kosten, Latenz, Token-Anzahlen, verteilte Traces, Evaluierungsergebnisse und löst Alarme für jeden generateText- und streamText-Aufruf aus.

Foglamp - AI Tool Detail

Foglamp ist ein Observability-Tool aus dem Vercel AI SDK-Ökosystem zur Überwachung von KI-Agenten. Es erfasst Kosten, Latenz, Tokens, verteilte Traces, Evaluierungen und Alarme für jeden generateText- und streamText-Aufruf.

Category：KI-Plugin / Erweiterung

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Tags：KI-Überwachung、Observability、Vercel AI SDK、Agent-Tracing、LLM-Analyse