წარსული ბრძოლა · 2026-07-25 UTC
Observability შერკინება — 25 ივლისი, 2026
Observability კატეგორიიდან. 21 ნიშნები განთავსებული 9 მებრძოლზე. Arize AI-მა აიღო გვირგვინი.
საბოლოო შედეგები
შემადგენლობა
მებრძოლები
ამ ბრძოლაში მონაწილე ყველა ხელსაწყოს პროფილი, დალაგებული მათი საბოლოო ქულის მიხედვით.
Arize AI
AI‑ის აღკვირვების და LLM‑ის შეფასების პლატფორმა, რომელიც AI‑ის შემუშავებსა და მონაცემთა მეცნიერებს დახმარებას აძლევს მონიტორინგში, პრობლემის აღმოფხვრაში და წარმადობის გაუმჯობესებაში…
Arize AI არის აი დაკვირვებისა და საკონტესტო სამაგისტრო ლანსირების LLM პლატფორმა. მისი მიზანია აი დეველოპერებს და პროგნოზების მეცნიერებს დაეხმარონ თავიანთ ამოცნობცო სისტემათა დაკვირვებად, სიღრმა. უფლება და საკონტროლო სთვლებად. ამ სამაგისტო პლატფორმა კვლებს საშუალებას უკეთებს სერშოდ და პროპოზიკციტ უმნი. დაეხმარონ გვფრელონ მოდელო დაკვირვებად, ზეგებ დამალო სთვლე. მონიტორონგ დისპროზებ, API- ს, API-ს და API-ს ზეგებს, გვფრელონ სამაგისტო პროფესიონალიზაბ. ამ სამარცო პლატფორმა მთავრობები, ბანკები ბანკები ამოწონობერებს.
კრიტერიუმების დაყოფა
- აი-მოდელის მონიტორინგი
- ტროუბლშოტინგი და საკითხის გამოძიება
- სხვადასხვა მოდელის მომვლელის წარმოება
- მოდელის მუშაობის შეფასება
- LLM-ის შეფასება და მაქსიმუმიზაცია
Helicone AI
ყველა-ერთიანი დაკვირვების პლატფორმა, რომელიც მონიტორინგს, დებუგსა და პროდუქციის LLM აპლიკაციების გაუმჯობესებას უზრუნველყოფს.
Helicone AI არის დეველოპერებზე ორიენტირებული observability პლატფორმა, რომელიც სპეციალურად შემზადებულია დიდი ენის მოდელებით (LLM) გაშვებული აპლიკაციებისათვის. იგი რეგისტრირებს მოთხოვნებს, პასუხებს, ხარჯებს და ლატენციას სხვადასხვა პროვაიდერებზე, რაც ინჟინერინგის გუნდებს აძლევს ერთიან ხედვას, როგორ მოქმედებს მათი LLM ფუნქციები პროდუქციაში. ჟურნალიირებიდან გამომტევად, Helicone ხელს აძლიერებს ხელსაწყოებს პრომპტების გამართვის, მრავალნაბიჯიანი აგენტის სამუშაო ნაკადის ტრეკინგის, შეფასებების ჩატარებისა და მომხმარებელ-დონის მოხმარების მონიტორინგის. გუნდებს შეუძლია რეგრესის აღმოჩენა, ხარჯის კონტროლირება და პრომპტებზე ციკლური მუშაობა მონაცემებზე დაყრდნობით, არა შეხედულებით. ის ინტეგრირდება პოპულარულ მოდელთა პროვაიდერებთან და ფრეიმვორკებთან მსუბუქი პროქსი ან ასინქრონული ლოგინგის საშუალებით, რაც მას მარტივად აძლევს არსებული სტეკებზე დასამატებლად, არ საჭიროებს მნიშვნელოვანი კოდის ცვლილებებს.
კრიტერიუმების დაყოფა
- მოთხოვნების და პასუხების ლოგირება
- ხარჯის და ტოკენების გამოყენების ტრეკინგი
- პრომპტების მართვა და ვერსიაირება
- აგენტებისა და სესიის ტრეკინგი
- მომხმარებლის შეფასებები და ცხრილები
- მომხმარებლებისა და რეგულაციის ლიმიტის ანალიტიკა
llm scout
აი მონიტორინგი, როგორ ჩანს თქვენი ბრენდი ChatGPT, Claude, Perplexity და Google AI Overviews-თან.
LLM Scout არის ბრენდის მონიტორინგის ინსტრუმენტი, რომელიც შეიქმნა გენერაციული ძიების ეპოქისთვის. ის მონიტორირებს, თუ როგორ აღიქმება თქვენი კომპანია, პროდუქტები და კონკურენტები ძირითადი AI ასისტენტებისა და პასუხის ძრავებში, რაც მარკეტინგისა და SEO გუნდებს აძლევს ხილულობას არხში, რომელსაც ტრადიციული ანალიტიკური ინსტრუმენტები გამოტოვებენ. პლატფორმა უწყვეტი პრომპტებს აწარმოებს ChatGPT, Claude, Perplexity და Google's AI Overviews მსგავსი სისტემებზე, შემდეგ კი გამოიცხადებს ხმის ნაწილს, sentiment-ს, ციტატების წყაროებს და დროით ცვლილებებს. გუნდებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ხედვები კონტენტის სტრატეგიის დახვეწისთვის, გამოავლინონ ცარიელი ადგილები, სადაც კონკურენტები რეკომენდირებულია, და შეაფასონ ოპტიმიზაციის ძალისხმევების გავლენა დიდი ენის მოდელებზე (LLM).
კრიტერიუმების დაყოფა
- ბრენდისა და კონკურენტის მითითებების მონიტორინგი
- მონიტორინგი ChatGPT, Claude, Perplexity და AI Overviews-ით
- ემოციური ანალიზი და ხმის წონასწორობის შემოწმება
- ციტატებისა და წყაროს ხილვადობა
- პირადი პრომპტების მონიტორინგი
- ისტორიული ტენდენციების მოხსენება
AgentOps არის განვითარებელი პლატფორმა, რომელიც მიეძღვნება აი აგენტების ციკლს, მიძლავს და დებუღების პარინაუბლე სისტემებს, რომლებიც აღნიშნავს, თუ როგორ მოქნიდე, ვინა მოქნიდე, როდი, ლლმ საპიმპოსთან კომენტებს, უკისაზ, ყოსთ, შეცდომა რომ არსებობ, სა ანგომ შეეცნო სნს და დასახლებულია, აშკვეე და დევკი, ცო კოს, შევი, პან, მური,თევკი მიმდ,მარ, კრნი, კოს, ე , ვი,დე,ად. თორ, მარ, პავ,კარი, ვ, ე, ც, ნ, კრე, შ, ს, ლ, ე,დ. კ, ლ,ლ, რე, შ. ვ, ა,ლ ლ,ლ, ა, ლ, ს, კ, ნ,. აგენტოპს შემეცნების პირველად სარგებლით, ეს პლატფორმა ოფერს სესიის ავტორეპლეი, პერფორმანსის ანალიტიკა და უფიქრო დინამიკით API-ებთან ურთიერთდება ცნობილ აგენტის სერვისებთან, როგორიცაა LangChain, CrewAI და AutoGen, რათა ინჟინრებმა ხაზგასმით ბრწყინვალესი რელიაბილით პროტოტიპიდან მძაფრად წაგდაკარგვით ან ლოგ სკრეფთან შეუნდობელ ფრაგმენტებს ან დასჯა. აინტენსიური მასშტაბის განვითარებელებსა და გუნდებს, რომლებიც აგენთურ აპლიკაციებს გთავაზობენ, საჭიროა რეგრესიის მონიტორინგი, ხარჯების კონტროლი, როდესაც საჭიროა დამტკიცდნენ, განსაცდელებზე წინა და შემდეგ გადახვევებში მათი აგენტების უპირატესობა.
კრიტერიუმების დაყოფა
- არხი TMS მსვლელობა და ასახვა
- LLM მოთხრელი და ტოოლების მიმღები გრძელობა
- ღიმილითი და ტოკენის ანალიტიკა
- თავისუფლება და წარუმეტყველობანი დეტექტი
- ფრემვორკ სადყმოები პითონისა და ჯავასკრიპტისთვის
- დაშბორდები აგენტთა პერცენტიფ მეტრიკებისთვის
აი2აი პროექტის საიტზე, მომხმარებლები 2 აი აგენტის შორის რეალურ გამოცდილებას ანახვებლიან. ინტერაქციის განხორციელებისთვის, მომხმარებლები 2 ენტიტეტს უნდა შექმნან, დააწესონ იმ ობიექტის პრომპტს, ტექსტს, ხმას და სქესს, და აი აგენტის ენა დილითი შეარჩიონ. ინტერაქცია შესაძლებელია დაწყების, შენახვისა და სხვა მომხმარებლებზე თუ საიტზე თავის ინტერაქცია დაპალულს გაზომდეს. აგრეთვე, სამაგიეროდ მიმთვრალებლი ფორმც დადებითნა და $1 საქმის წარმოებისთვის. მოხევებლი ფასობს დასევი 1 წუთის მეტ-ნაკვეთ. შეფასება 1 ცენტის ნომინალით 1 წუთისთვის ისდება.
კრიტერიუმების დაყოფა
- შეხედვა რობოტულ-რობოტული თანახჇლობისა
- რობოტებს შორის შემეცნებითი, ხელისხმის გარეშე ხედვა
- მგზავრების ხედვა
- თავსატებისა და ცოცხალი პოპულარო რობოტების ინტერფეისი
- სურათსალაგებელად SaaS - ს წარმოება
Confident AI
LLM‑ის შეფასების პლატფორმა, რომელიც დაფუძნებულია DeepEval-ზე, ტესტირებისთვის, მონიტორინგისთვის და AI‑აპლიკაციების გაუმჯობესებისთვის.
Confident AI არის შეფასების და მონიტორინგის პლატფორმა, რომელიც განკუთვნილია დიდი ენის მოდელების (LLM) აპლიკაციების შემქმნელ გუნდებისთვის. ღია წყაროს DeepEval Framework-ით დაფუძნებული, იგი უზრუნველყოფს ერთიან სამუშაო გარემოს benchmarks, regression tests და quality checks –ის გაშვებისთვის prompts, models და retrieval pipelines-ზე. პლატფორმა ეხმარება ინჟინრებს ჰალუცინაციებს, პრომპტის რეგრესებს და ძიების წარუმატებლობებს აღმოაჩენად, სანამ პროდუქტის მიწოდებას, ასევე უზრუნველყოფს წარმოების მონიტორინგს, რათა დაიცვას რეალური მომხმარებლის ურთიერთობები. გუნდებს შეუძლიათ მონაცემთა ნაკრების ცენტრალიზება, ტესტის შედეგების გაზიარება და პრომპტებზე iteration, რაც მათ საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ ზომადული უკუკავშირები, მაგიერ არეცენტრირებული მოლოდინების გამოყენება. მისი მიზანი პროგრამისტებისთვის, ML‑ენჟინრების და QA‑ჯგუფებისთვისაა, რომლებიც გსურთ სტრუქტურირებული, მეტრიკებზე დაფუძნებული მიდგომა LLM‑ის ხარისხის გარანტიასად, ნაცვლად შემთხვევითი ხელით გადახედვის.
კრიტერიუმების დაყოფა
- DeepEval‑ით მხარდაჭერილი შეფასების მეტრიკები
- პრიმპტებისა და მოდელების რეგრესიული ტესტირება
- RAG‑ისა და გადანაპოვნების შეფასება
- პროდუქციის ტრეკინგი და მონიტორინგი
- მონაცემთა ნაკრების და ტესტ‑კეისის მართვა
- გუნდული თანამშრომლობა შეფასების შედეგებზე
Edwin AI
AI აგენტი IT ოპერაციებისთვის, რომელიც აჩქარებს ინცედენტების აღმოჩენას, ტრაიჯს და გადაჭრას.
Edwin AI არის AI‑აგენტი IT ოპერაციებისთვის, რომელიც აძლიერებს ინციდენტების გამოვლენას, ტრაიაჟს და გადაწყვეტას. იგი სთავაზობს ცენტრალურ პლატფორმას IT გუნდებს, რათა ისინი იკვლიონ ინციდენტები, გაგონონ მათი გავლენა, იპოვენ ან შექმნან გამოსავალები და გადატაროთ ისინი არსებული ინსტრუმენტები სისტემებს შორის გადართვის გარეშე. Edwin AI კორზეალდება გაფრთხილებებს, იდენტიფიცირებს ძირითადი მიზეზებს და ავტომატურად იწყებს შეკეთებას, პირველ გაფრთხილებიდან დამოწმებული გადაწყვეტამდე. იგი იყენებს ისტორიულ ნიმუშებს და observability მონაცემებს, რათა პროგნოზირებინათ და პრევენციალათ ავარიები. ხელსაწყო ინტეგრირებულია 3 000-ზე მეტი ინსტრუმენტთან observability, APM, security და CMDB-ის დარგებში, რაც უზრუნველყოფს რეალურ დროში ქმედითი შეხედულებებს და აცილებს სილოებისგან. Forrester-ის კვლევის მიხედვით, Edwin AI 313 % ROI‑ს აძლიერა კომპოზიტურ ორგანიზაციებში, გადახდის პერიოდი 6 თვის ან ნაკლები.
კრიტერიუმების დაყოფა
- გაფრთხილების კორელაცია და ხმაურის შემცირება
- AI‑ის მხარდაჭერით ძირითადი მიზეზის შემოთავაზებები
- ინცედენტების ნატურალური ენის შეჯამებები
- ინტეგრაციები ITSM და observability პლატფორმებთან
- ავტომატიზებული ტრაიჯის სამუშაო ნაკადები
- ცოდნის შევსება წარსული ინცედენტებიდან
FoundryAI არის განვითარების პლატფორმა, რომელიც ორიენტირებულია AI აგენტების შექმნაზე, რომლებსაც რეალურ ბიზნეს სამუშაო ნაკადებს ახორციელებენ. იგი აერთიანებს აგენტის დიზაინს, ტესტირებას და მუდმივი გაუმჯობესების ხელსაწყოებს, რათა გუნდებს შეძლება პროტოტიპიდან პროდუქციაზე გადასვლა, ცალკე სისტემების შეყოფის გარეშე. პლატფორმა ხაზგასმით უყრდნობა შეფასებას, შემმუშავებლებს აძლევს საშუალებებს აგენტის შესრულების გაზომვისთვის განსაზღვრული დავალებების მიმართ და ქცევის დროის მიხედვით გასაუმჯობესებლად. ეს ქმნის მას შესაფერისს ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც მომხმარებლების მხარდაჭერის, შიდა ოპერაციების ან განმეორებადი ცოდნის სამუშაოების ავტომატიზაციას იწვევს, სადაც საიმედოობას აქვს მნიშვნელობა. FoundryAI მიზნად ისახავს ტექნიკურ გუნდებს, რომლებიც მეტი კონტროლს საჭიროებენ, ვიდრე no‑code ბილდერებმა სთავაზობენ, თუმცა სწრაფი იტერაციის სურვილს აჩვენებენ, ვიდრე აგენტების სრულად ნულიდან შექმნა.
კრიტერიუმების დაყოფა
- აგენტის შესაქმნელად გარემო
- შეფასებისა და სატესტო ხელსაწყოები
- წარმადობის მონიტორინგი
- სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციის მხარდაჭერა
- იტერაციული გაუმჯობესების ციკლები
- ინტეგრაცია ბიზნესი სისტემებთან
Weave
ასე, უკოდი LLM-ებით სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას საშუალებას იძლევს, როდესაც უხილავად წინაპებზე პრომპტის სინთეზისკენ ერთობლივნახვს
W&B Weave არის დეტალური ანგარიშდაღუპვისა და შეფასების პლატფორმა, რომელიც ეხმარება W&B LLM ტექსტურ მოდელებში ფიქსირებასა და გაუმჯობესებაში. ინსტრუმენტებს აქვს სესიების გზამკვლევი, შანტაჟი, აგვეთბა ცვლადნიმფარე ფოლტმი, და მანუალურად შალტი ცვლადნიმფარე არსებებს. API-ს ახლა მნიშვნელოვანი მახასიათებლების შეტანას მოიცავს სესიის ბოლოს. პლატფორმა სასურველი სდკ-ებით და სხვა ჰარნესებით განლაგებულია, აგრეთვე სამთავრობო ეჯენტებისთვის დანიშვნის შესახებ სუპერვიზორული მახსობლობა გვაქვს. Weave ასევე უკეთებს პაიტონსა და ტიპსკრიპტს ლიბრარიებს ინსტალირება და გამოყენებისთვის, რომლებსაც მთავარი დამსავლელის აკეთვებას ძალიან შეასრულებს. უნდა შეიქმელს, რომ Weave ვერტონტსა და ადის (W&B)-ზე განლაგებულია, რისთვისაც a W&B-ს აკეთვება და API კეისთვის აქტივაცია. მომხმარებლები ლმ-ბის პროცესების გვერდგუმბათში Weave UI-ში გვერდგიდებით, ხარისხი და შედეგების განიხილვადობით, აგენტების მეტრიკების ვიზუალიზაციით. მას დამხმარე სისტემებში აი. ის ლმ-ების ავტომატიზაციასა და შეფასებას ეხმარება, მაგრამ იგი არ წარმოადგენს ხმიჯვართან არაკოდურ ა.ი. სამუშაო გზასი შექმნის სისტემას, ევბის ფუძის მიუხედავად.
კრიტერიუმების დაყოფა
- მეტრკეტა და მეთ ოთელეიმეტრის შეკრება
- კუსტომ ეჟენტი ვიზუალიზმი
- LLM - ების პათრომბ ხილავბ
- OpenTelemetry სპენის მხურვალების მხურვალები
- Weights & Biases ინტეგრაცია
- Python და ტაიპსპეინ ლიბრერაშმა