¿Qué es Telerik de Progress?

Telerik de Progress es una plataforma de observabilidad de IA diseñada para depurar y monitorear fallos en agentes de IA, reducir el desperdicio de tokens y acelerar el lanzamiento de aplicaciones construidas con .NET, Python y JavaScript.

¿Qué lenguajes de programación soporta Telerik?

Telerik es compatible con .NET, Python y JavaScript, lo que permite a los desarrolladores integrar la observabilidad de IA en sus stacks tecnológicos existentes sin fricciones.

¿Cómo ayuda Telerik a reducir el desperdicio de tokens?

Telerik supervisa las interacciones de los agentes de IA para detectar usos ineficientes o redundantes de tokens, ofreciendo información que ayuda a optimizar los prompts y reducir costos innecesarios.

¿Puede Telerik depurar fallos en agentes de IA?

Sí, Telerik incluye herramientas de depuración que rastrean el comportamiento del agente, identifican errores y proporcionan registros detallados para que los desarrolladores resuelvan los fallos rápidamente.

¿Es Telerik adecuado para entornos de producción?

Por supuesto, Telerik está diseñado para monitoreo en producción, ofreciendo observabilidad en tiempo real para garantizar que los agentes de IA funcionen de manera confiable y eficiente a escala.

¿Se integra Telerik con los flujos de trabajo de desarrollo existentes?

Sí, Telerik ofrece SDKs y APIs para .NET, Python y JavaScript, lo que facilita la integración con frameworks de desarrollo populares y pipelines de CI/CD.

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¿Qué es Telerik?

Telerik, de Progress, es una plataforma de observabilidad de IA diseñada específicamente para agentes de IA en producción, aplicaciones con LLM, sistemas RAG y copilotos. Ofrece a los equipos de ingeniería una forma de rastrear rutas de ejecución, depurar fallos, controlar el gasto en IA y evaluar la calidad de los resultados en flujos de trabajo reales. La plataforma es compatible con equipos que trabajan en .NET, Python y JavaScript, y promete una configuración en 5 minutos sin necesidad de tarjeta de crédito para empezar. En resumen, convierte la evidencia de producción en lanzamientos fiables al conectar cada señal a lo largo del ciclo de producción de IA.

Application scenarios

Depuración de IA en producción
Los equipos pueden identificar exactamente dónde se rompe un flujo de trabajo de un agente, desde herramientas omitidas hasta problemas de recuperación y bucles de error.
Control de costes
Los desarrolladores rastrean el uso de tokens y los costes estimados por modelo, proveedor y agente para reducir el gasto en IA.
Aseguramiento de la calidad
Las evaluaciones de LLM-como-Juez miden si los resultados son lo suficientemente buenos para publicarse, detectando alucinaciones y respuestas sin fundamento.
Optimización de flujos de trabajo
Los equipos analizan patrones de flujo de trabajo para comprender cómo interactúan los prompts, modelos y herramientas en ejecuciones de agentes de varios pasos.
Monitorización de sistemas RAG
Los ingenieros diagnostican problemas de recuperación y contexto deficiente que degradan la calidad de las respuestas.
Orquestación multiagente
Los usuarios pueden ver cómo se desarrollan las decisiones en flujos de trabajo de varios pasos y multiagente, no solo en rutas simples de solicitud-respuesta.

Core Features

Explorador de trazas
Captura la ruta completa de una ejecución de agente a través de prompts, modelos, herramientas, pasos de recuperación y resultados, midiendo spans, llamadas a modelos, latencia, uso de tokens y más.
Depuración de flujos de trabajo
Identifica dónde falló el comportamiento utilizando contexto a nivel de traza de ejecuciones reales de agentes, incluidos errores, spans fallidos, reintentos y estado del flujo de trabajo.
Atribución de costes
Realiza un seguimiento del uso de tokens y del coste estimado vinculado a las rutas de ejecución, mostrando el gasto por modelos, proveedores, agentes y patrones de flujo de trabajo.
Paneles de calidad
Utiliza evaluaciones de LLM-como-Juez para generar puntuaciones de calidad y medir los cambios en prompts, modelos y flujos de trabajo.
Conjuntos de datos y experimentos
Admite evaluaciones repetibles conectadas a trazas de producción, para que los equipos puedan probar cambios con datos reales.
Gestión de prompts
Permite a los usuarios gestionar e iterar sobre prompts dentro del flujo de trabajo de observabilidad.
Optimización de modelos
Proporciona métricas de rendimiento para ayudar a los equipos a elegir y ajustar modelos de manera efectiva.
Zona de pruebas de IA
Ofrece un espacio práctico para explorar y probar el comportamiento de la IA dentro de la plataforma.
Exportación de datos
Permite a los equipos exportar datos de observabilidad para análisis posteriores o integraciones.

Usuarios objetivo

Telerik está diseñado para equipos de ingeniería que publican funciones de IA en producción. Esto incluye desarrolladores de backend que trabajan en .NET, Python o JavaScript, así como ingenieros de ML, equipos de DevOps y propietarios de plataformas de IA que necesitan visibilidad sobre el comportamiento de los agentes. También es valioso para los equipos de producto y control de calidad responsables de evaluar si los resultados de IA cumplen con los estándares de calidad antes del lanzamiento. En esencia, cualquiera que necesite responder "¿qué hizo el agente, por qué falló, cuánto costó y es lo suficientemente bueno?" encontrará utilidad aquí.

¿Cómo usar Telerik?

Empezar es sencillo. Ve a la página de la plataforma de observabilidad de IA de Telerik y haz clic en Empezar gratis; no se requiere tarjeta de crédito. El sitio promete una configuración en 5 minutos, por lo que puedes conectar tus flujos de trabajo de IA rápidamente. Una vez conectado, usa el Explorador de trazas para ver las rutas de ejecución, las vistas de depuración para diagnosticar fallos, las vistas de costes para analizar el gasto y los paneles de calidad para evaluar los resultados. Si prefieres una visita guiada, también puedes programar una demostración desde el sitio.

Evaluación de resultados

Telerik aborda una necesidad real en las operaciones de IA: los agentes en producción fallan de maneras que no se parecen a los errores tradicionales, y las herramientas de registro estándar pierden el contexto que los equipos necesitan. La fortaleza de la plataforma radica en unificar los datos de trazas, costes y calidad en una sola vista, que es exactamente lo que los equipos necesitan para pasar de las conjeturas a decisiones basadas en evidencia. La configuración en 5 minutos y el nivel gratuito reducen la barrera de entrada para probarla, y el enfoque en .NET, Python y JavaScript cubre los stacks principales de desarrollo de IA. Para los equipos que ya publican agentes de IA, la combinación de depuración de flujos de trabajo y atribución de costes por sí sola justifica echarle un vistazo. Las funciones de evaluación de calidad añaden una capa adicional de la que carecen la mayoría de las herramientas de observabilidad, lo que la convierte en una adición genuinamente útil al conjunto de herramientas de IA.

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