Telerik

本番AIのデバッグ

ツールのスキップ、検索の失敗、エラーループなど、エージェントワークフローがどこで壊れたのかを正確に特定できます。

コスト管理

モデル・プロバイダー・エージェントごとのトークン使用量と推定コストを追跡し、AI支出を削減できます。

品質保証

LLM-as-a-Judge評価により、出力がリリースに耐えうる品質かを測定。ハルシネーションや根拠のない応答を検出します。

ワークフロー最適化

マルチステップのエージェント実行で、プロンプト・モデル・ツールがどう相互作用するかを分析します。

RAGシステム監視

回答品質を低下させる検索の問題や不適切なコンテキストを診断します。

マルチエージェントオーケストレーション

単純なリクエスト/レスポンスだけでなく、マルチステップ・マルチエージェントのワークフロー全体で意思決定の流れを可視化します。

トレースエクスプローラー

プロンプト、モデル、ツール、検索ステップ、出力にわたるエージェント実行の全経路をキャプチャ。スパン、モデル呼び出し、レイテンシー、トークン使用量などを測定します。

ワークフローデバッグ

実際のエージェント実行のトレースレベルのコンテキスト（エラー、失敗したスパン、リトライ、ワークフローステータス）を使って、動作が崩れた箇所を特定します。

コスト帰属

実行パスに紐づくトークン使用量と推定コストを追跡し、モデル・プロバイダー・エージェント・ワークフローパターンごとの支出を表示します。

品質スコアカード

LLM-as-a-Judge評価で品質スコアを算出し、プロンプト・モデル・ワークフローの変更を測定します。

データセット＆実験

本番トレースに接続した反復可能な評価をサポート。実際のデータで変更をテストできます。

プロンプト管理

可観測性ワークフロー内でプロンプトを管理・反復改善できます。

モデル最適化

モデルの選択とチューニングに役立つパフォーマンスメトリクスを提供します。

AIプレイグラウンド

プラットフォーム内でAIの動作を探索・テストできる実践的なスペースを提供します。

データエクスポート

可観測性データを外部分析や統合のためにエクスポートできます。