Telerik

生产环境 AI 调试

团队可以精准定位 Agent 工作流中断的具体环节——无论是工具跳转、检索异常还是错误循环。

成本控制

开发者可按模型、供应商和 Agent 维度追踪 Token 用量与预估费用，有效降低 AI 开支。

质量保障

借助 LLM-as-a-Judge 评估机制，判断输出是否达到上线标准，及时发现幻觉和无依据回复。

工作流优化

团队通过分析工作流模式，理解多步骤 Agent 运行中提示词、模型和工具的交互方式。

RAG 系统监控

工程师可诊断检索问题及劣质上下文对回答质量的负面影响。

多 Agent 编排

用户能清晰看到多步骤、多 Agent 工作流中的决策链路，而不仅仅是简单的请求-响应路径。

Trace Explorer（追踪浏览器）

完整捕获 Agent 运行全路径，涵盖提示词、模型、工具、检索步骤和输出，并度量 Span、模型调用、延迟、Token 用量等指标。

工作流调试

基于真实 Agent 运行的 Trace 级上下文，精准定位行为异常点，包括错误、失败 Span、重试和工作流状态。

成本归因

将 Token 用量和预估成本与执行路径绑定，按模型、供应商、Agent 和工作流模式展示花费分布。

质量评分卡

使用 LLM-as-a-Judge 评估生成质量分数，衡量提示词、模型和工作流变更的影响。

数据集与实验

支持与生产 Trace 关联的可重复评估，让团队基于真实数据测试变更效果。

提示词管理

在可观测性工作流中直接管理和迭代提示词。

模型优化

提供性能指标，帮助团队有效选择和调优模型。

AI Playground

在平台内提供实操空间，探索和测试 AI 行为。

数据导出

支持导出可观测性数据，便于进一步分析或集成。