Production-Grade Observability für LLMs & AI-Agenten
Debugge Multi-Step Agent Workflows, tracke Tool Calls, messe RAG-Qualität und überwache Kosten—alles auf einer Plattform. Gruppiere Ausgaben nach Agent, Benutzer, Tool oder jeder benutzerdefinierten Dimension. Gebaut für Production AI Teams.
Was ist Production-Grade Observability?
Vollständige Sichtbarkeit in AI-Agenten und LLM-Anwendungen:
Tracke Multi-Step Agent Workflows (Planung → Tool-Auswahl → Ausführung → Synthese)
Messe Kosten pro Agent/Benutzer/Tool mit unendlicher Gruppierungsflexibilität
Debugge fehlgeschlagene Tool Calls mit Input/Output-Traces
Überwache RAG-Qualität (recall@k, Context Hit Rate, Citation Coverage)
Erhalte p50/p95/p99 Latenz für jede Komponente
Sieh genau, wo deine AI-Agenten Zeit und Geld ausgeben
Verstehe deine AI-Nutzungsmuster
Erhalte eine vollständige Übersicht wie deine Organisation AI-Modelle nutzt. Tracke Request-Volumen, identifiziere Nutzungstrends und verstehe welche Modelle am beliebtesten in deinen Teams sind.
Request Volume Tracking
Überwache tägliche, wöchentliche und monatliche Request-Volumen über alle Modelle
Model Distribution Analysis
Sieh welche Modelle am häufigsten verwendet werden und von welchen Teams
Usage Trend Identification
Identifiziere Nutzungsmuster und prognostiziere zukünftige Bedürfnisse
Monatliches Request-Volumen
Gesamt-Requests
1.24M
Ø täglich
41.3K
Cost Analysis Dashboard
Optimiere deine AI-Ausgaben
Übernimm Kontrolle über deine AI-Kosten mit detaillierten Aufschlüsselungen und Prognosen. Identifiziere Möglichkeiten zur Ausgabenoptimierung bei gleichbleibender Performance.
Cost Trend Analysis
Tracke Ausgaben über Zeit und identifiziere Kostentreiber
Cost Optimization Recommendations
Erhalte AI-gestützte Vorschläge zur Kostenreduktion ohne Qualitätsverlust
Budget Alerts & Controls
Setze Ausgabenlimits und erhalte Alerts beim Erreichen von Schwellenwerten
Messe & Verbessere AI-Performance
Tracke Response Times, Erfolgsraten und andere wichtige Performance-Indikatoren. Identifiziere Bottlenecks und optimiere deine AI-Infrastruktur für bessere Ergebnisse.
Response Time Monitoring
Tracke Latenz über verschiedene Modelle und Request-Typen
User Experience Metrics
Messe Benutzerzufriedenheit und Engagement mit AI-Antworten
Performance Optimization
Erhalte Empfehlungen zur Verbesserung von Antwortqualität und -geschwindigkeit
Performance Dashboard
Ø Response Time
142ms
-8.3% vom letzten Monat
Erfolgsrate
99.8%
+0.2% vom letzten Monat
Usage Tracking
Überwache Request-Volumen, Token-Nutzung und Model-Verteilung in deiner Organisation.
Cost Analytics
Tracke Ausgaben nach Modell, Team und Projekt mit detaillierten Kostenaufschlüsselungen und Forecasting.
Performance Metrics
Messe Latenz, Erfolgsraten und andere wichtige Performance-Indikatoren über alle Modelle.
AI Agent Observability
Blicke in Multi-Step Agent Workflows. Debugge Tool Calls. Tracke Agent-Kosten.
Multi-Step Workflow Tracing
Visualisiere Agent Workflows: Planung → Tool-Auswahl → Tool-Ausführung → Ergebnis-Synthese. Sieh welche Steps fehlschlagen und warum.
Tool Call Debugging
Tracke jeden Tool-Aufruf: Claude Code, Browser, Dateisystem, API-Calls. Sieh Inputs, Outputs, Latenz und Fehler.
Agent Cost Attribution
Sieh Ausgaben nach Agent-Typ (Research Agent, Coding Agent, Customer Support Agent). Wisse welche Agenten teuer sind.
Multi-Agent Koordination
Tracke Konversationen zwischen Agenten. Sieh wie Supervisor-Agenten an Worker-Agenten delegieren. Verstehe Multi-Agent-Latenz.
Granulares Spend Tracking
Wisse genau wohin jeder Dollar geht—nach Benutzer, Tool, Agent oder jeder benutzerdefinierten Dimension
Ausgaben pro Benutzer
Tracke Kosten pro user_id. Finde Power Users. Setze Budgets und Alerts pro Benutzer.
Ausgaben pro Tool
Sieh Kosten für Claude Code, Browser-Automatisierung, RAG Retrieval, Image Generation. Optimiere teure Tools.
Ausgaben pro Agent
Vergleiche Kosten über Agent-Typen: Customer Support vs. Code Review vs. Research. Kenne deine Unit Economics.
Ausgaben nach beliebiger Metadata
Gruppiere nach customer_tier, feature_flag, environment, team, project—alles was du taggst. Unendliche Flexibilität.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Production-Grade Observability für AI-Agenten?
Production-Grade Observability für AI-Agenten bedeutet Multi-Step Workflows zu tracken (Planung, Tool-Auswahl, Ausführung, Synthese), Tool Calls zu debuggen, Kosten nach Agent/Benutzer/Tool zu messen, RAG-Qualität zu überwachen und p50/p95/p99 Latenz für jede Komponente zu erhalten. Requesty zeigt dir genau wo Agenten fehlschlagen, wo sie Geld ausgeben und wie man sie optimiert.
Kann ich Ausgaben nach individuellen Benutzern oder Tools wie Claude Code tracken?
Ja. Requesty ermöglicht es dir, Kosten nach user_id, tool_name (Claude Code, Browser, Dateisystem, API), agent_type oder jeder benutzerdefinierten Metadata die du sendest zu gruppieren. Du kannst genau sehen wie viel jeder Benutzer kostet, welche Tools teuer sind und Budgets pro Benutzer mit Alerts setzen.
Wie hilft Requesty beim Debuggen von Multi-Step Agent Workflows?
Requesty trackt jeden Step von Agent Workflows: Planung → Tool-Auswahl → Ausführung → Synthese. Du siehst Inputs/Outputs für jeden Step, Latenz-Aufschlüsselungen, Fehlerpunkte und welche Tools aufgerufen wurden. Wenn ein Agent fehlschlägt, kannst du den gesamten Workflow nachspielen und genau sehen was schief ging.
Wie unterscheidet sich Requesty von Application Monitoring Tools wie Datadog oder New Relic?
Traditionelle APM-Tools tracken Infrastruktur-Metriken. Requesty trackt AI-spezifische Signale: Token-Nutzung, Kosten pro Agent/Tool, RAG Retrieval-Qualität, Tool Call-Erfolgsraten, Multi-Turn-Konversationen und agenten-spezifische Latenz. Wir bieten auch automatisierte Evals (Relevanz, Toxicity) und Guardrails die APM-Tools nicht haben.
Unterstützt Requesty OpenTelemetry?
Ja. Requesty exportiert Traces im OpenTelemetry-Format und kann OTel-Traces von deiner bestehenden Instrumentation aufnehmen. Das bedeutet, du kannst Requesty neben deinem aktuellen Observability Stack verwenden.
Welche RAG-Metriken trackt Requesty?
Requesty trackt recall@k (wie viele relevante Docs abgerufen wurden), Context Hit Rate (wie oft abgerufener Context verwendet wurde), Citation Coverage (% der Antwort die durch Quellen gestützt wird), Source Diversity und Retrieval Latency. Diese helfen dir RAG-Pipelines zu debuggen und zu optimieren.
Kann ich sehen welche Tools Agenten am meisten nutzen?
Ja. Requesty trackt jeden Tool-Aufruf (Claude Code, Browser, Dateisystem, API-Calls, RAG Retrieval) mit Nutzungszahlen, Erfolgsraten, durchschnittlicher Latenz und Kosten pro Tool. Du kannst sehen welche Tools Agenten bevorzugen und welche Fehler verursachen.
Wie tracke ich Kosten für Multi-Agent-Systeme?
Tagge jeden Agenten mit agent_type Metadata (Supervisor, Worker, Researcher, Coder). Requesty gruppiert automatisch Kosten nach Agent-Typ und zeigt dir Inter-Agent-Kommunikationskosten. Du siehst welche Agenten teuer sind und wie Delegation die Gesamtkosten beeinflusst.
Was ist mit Agent Loop Detection und Infinite Loops?
Requesty trackt Agent Step Counts und Loop-Muster. Setze Alerts wenn ein Agent N Steps überschreitet oder wenn Kosten unerwartet steigen. Sieh Visualisierung von Agent Loops um zu debuggen warum Agenten stecken bleiben.
Kann ich Metriken nach Benutzer-Feedback gruppieren?
Ja. Sende Thumbs Up/Down oder Custom Satisfaction Scores mit deinen Requests. Requesty gruppiert Latenz, Kosten und Qualitätsmetriken nach Feedback Score damit du sehen kannst welche Antworten Benutzern gefallen/missfallen haben und warum.
Welche Alerts unterstützt Requesty?
Proaktive Alerts via Slack, Email oder PagerDuty wenn Latenz steigt, Fehlerraten zunehmen, Kosten Budget überschreiten, Qualitäts-Scores sinken oder Agenten endlos loopen. Setze Schwellenwerte pro Modell, Team, Agent oder Environment.
Wie funktionieren Guardrails in Requesty?
Guardrails laufen in Echtzeit bevor Requests deine Modelle erreichen. Wir erkennen und blockieren: PII (SSN, Kreditkarten, Emails), Prompt Injection-Versuche, Jailbreaks, Toxicity und Off-Topic-Prompts. Du konfigurierst welche Regeln pro Endpoint gelten.