Progress AI Observability

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Progress AI Observability ist eine Cloud-basierte Observability-Plattform für Produktions-KI-Agenten, die End-to-End-Tracing, schnelles Debugging, Kosten-/Token-Analysen und Qualitätsbewertungen über mehrstufige Workflows in .NET, Python und JavaScript bietet.
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Progress AI Observability

Produktinformationen

Aktualisiert:Aug 14, 2026

Was ist Progress AI Observability

Progress AI Observability (Progress AI Observability Platform) ist eine KI-spezifische Observability-Plattform, die Teams tiefe Einblicke in das Verhalten von KI-Agenten und LLM-Anwendungen in realen Umgebungen bietet – damit sie schneller debuggen, die Zuverlässigkeit optimieren, Ausgaben kontrollieren und Ausgaben in der Produktion vertrauen können. Im Gegensatz zur traditionellen Überwachung, die sich auf Infrastrukturmetriken und -protokolle konzentriert, erfasst sie Agenten-Ausführungspfade über Prompts, Modellaufrufe, Abrufschritte (RAG) und Tool-Nutzung und verbindet diese Trace-Daten dann mit Leistung (Latenz), Nutzung (Tokens), geschätzten Kosten und Qualitätssignalen (Evaluierungen). Sie wurde entwickelt, um bestehende Überwachungs-/Protokollierungs-Stacks zu ergänzen, sich in gängige Agenten-Frameworks und LLM-Anbieter zu integrieren und Unternehmensanforderungen wie Audit-Trails, PII-Redaktion, SSO und Datenresidenzoptionen zu unterstützen.

Hauptfunktionen von Progress AI Observability

Progress AI Observability ist eine speziell für LLM-Anwendungen und KI-Agenten-Workflows entwickelte Observability-Plattform, die eine End-to-End-Nachverfolgung über Prompts, Modellaufrufe, Retrieval und Tool-Nutzung hinweg bietet, damit Teams Fehler beheben, Latenz und Token-gesteuerte Kosten kontrollieren und die Ausgabequalität im Laufe der Zeit bewerten können. Sie bietet native .NET-Unterstützung mit erstklassiger Semantic Kernel-Integration, funktioniert über .NET/Python/JavaScript und wichtige Modell-Anbieter (z. B. Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic) hinweg und umfasst Governance-Funktionen auf Unternehmensniveau wie Audit-Trails, PII-Redaktion und Optionen für die Datenresidenz. Die Plattform ist leichtgewichtig und asynchron konzipiert und ergänzt bestehende Monitoring-/Logging-Stacks, indem sie KI-spezifische Sichtbarkeit hinzufügt, anstatt sie zu ersetzen.
End-to-End Agenten-Tracing: Erfasst vollständige Ausführungspfade über Prompts, Modellaufrufe, Retrieval-Schritte, Tool-Aufrufe, Wiederholungsversuche, Sitzungen, Latenz, Token-Nutzung und Ausgaben – wodurch mehrstufige und Multi-Agenten-Workflows in der Produktion verständlich werden.
KI-spezifische Debugging-Workflows: Hilft, nicht offensichtliche Fehler (z. B. übersprungene Tools, schlechter Retrieval-Kontext, Schleifen/Wiederholungsversuche, kaskadierende Tool-Fehler) mithilfe von Kontext auf Trace-Ebene zu lokalisieren, anstatt sich auf generische Anwendungs-Logs zu verlassen.
Kosten- und Token-Analysen mit Zuordnung: Verfolgt Eingabe-/Ausgabe-Tokens und geschätzte LLM-Kosten, ordnet die Ausgaben nach Modell, Anbieter, Agent, App/Team und Workflow-Mustern zu, damit Teams Token-Verschwendung identifizieren und reduzieren können, bevor die Kosten eskalieren.
Qualitätsevaluierungs-Schleife (LLM-als-Richter): Führt Evaluierungen auf erfassten Produktions-Traces durch, um die Antwortqualität, Nützlichkeit und Richtlinienkonformität zu bewerten; unterstützt den Vergleich von Prompt-/Modell-/Workflow-Änderungen und den Aufbau der Evaluierungsabdeckung im Laufe der Zeit.
Microsoft-Ökosystem-freundliche Integrationen: Bietet native .NET-Unterstützung und -Instrumentierung, erstklassige Semantic Kernel-Integration und unterstützt Microsoft.Extensions.AI und Microsoft AI Foundry – passt sich nahtlos in Microsoft-zentrierte Teams ein.
Enterprise-Governance und Compliance-Kontrollen: Umfasst Funktionen wie Audit-Trails, PII-Redaktion, SSO-Unterstützung (Okta, Azure AD, SAML) und Optionen für Datenresidenz/-aufbewahrung, um regulierten Teams den sicheren Betrieb von Produktions-KI zu ermöglichen.

Anwendungsfälle von Progress AI Observability

Zuverlässigkeit von Kundensupport-Agenten (SaaS/Tech): Verfolgen Sie, warum ein Support-Copilot eine unhilfreiche oder falsche Antwort gegeben hat, indem Sie den Retrieval-Kontext, Tool-Aufrufe (CRM/Ticketing) und Prompt-/Modelländerungen überprüfen; reduzieren Sie Eskalationen und verbessern Sie die Lösungsqualität.
Regulierte Unternehmens-Copiloten (Finanzen/Gesundheitswesen): Nutzen Sie Audit-Trails, Aufbewahrungskontrollen und PII-Redaktion, um Compliance-Anforderungen zu unterstützen, während Sie das Agentenverhalten auf unsichere oder gegen Richtlinien verstoßende Ausgaben überwachen und Vorfälle schnell untersuchen.
RAG-Wissensassistenten (interne Befähigung): Diagnostizieren Sie Retrieval-Probleme (falsche Quellen, veralteter Kontext, fehlende Zitate) und messen Sie die Qualität mit Bewertungen, die an Produktions-Traces gebunden sind, um die Fundierung zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren.
Kosten-Governance für hochvolumige LLM-Funktionen (Verbraucher-Apps): Ordnen Sie Ausgaben und Token-Nutzung nach Funktion/Workflow zu und identifizieren Sie teure Muster wie lange Prompts, wiederholte Aufrufe, Wiederholungsversuche oder Agenten-Schleifen; optimieren Sie die Modellwahl und das Workflow-Design, um die Kosten zu kontrollieren.
Untersuchung von Produktionsvorfällen für Agenten-Workflows (Plattform-Teams): Korrelieren Sie Latenzspitzen und Fehler mit bestimmten Spans (z. B. langsames Retrieval, fehlerhafte Tool-Aufrufe, überlastete Modell-Endpunkte) und nutzen Sie Trace-Beweise, um die Ursachenanalyse und Behebung zu beschleunigen.
.NET + Semantic Kernel Agentenentwicklung (Microsoft-Teams): Instrumentieren Sie Agenten schnell mit dem .NET SDK, um Traces lokal und in der Produktion zu erfassen, Prompt-/Modell-Iterationen zu vergleichen und einen wiederholbaren Release-Zyklus durch evidenzgesteuertes Debugging und Evaluierung zu erstellen.

Vorteile

Speziell für LLM-/Agenten-Workflows (Prompts, Retrieval, Tools, Sitzungen) entwickelt, nicht nur für traditionelles App-Monitoring oder klassische ML-Observability.
Starke Passung für Microsoft/.NET-Teams mit nativer .NET-Unterstützung und Semantic Kernel-Integration sowie breiter Anbieter-/Framework-Kompatibilität.
Verbindet Trace-Beweise sowohl mit Kosten (Token-Nutzung) als auch mit Qualität (Evaluierungen), was eine kontinuierliche Verbesserung statt einmaligem Debugging ermöglicht.
Enterprise-fähige Kontrollen (SSO, Audit-Trails, PII-Redaktion, Datenresidenz/-aufbewahrung) für regulierte Bereitstellungen.

Nachteile

Fokus auf LLM-Apps und Agenten-Workflows statt auf traditionelle ML-Observability-Anforderungen wie Feature-Drift und Vorhersagequalität für trainierte ML-Modelle.
Der Wert hängt von der Instrumentierung und Trace-Erfassung ab; Teams müssen SDKs integrieren und verwalten, welche Daten gesammelt werden (insbesondere für sensible Prompts/Ausgaben).
Aufbewahrungs- und volumenbasierte Preisgestaltung/Einheiten können eine Planung für Agenten mit hohem Traffic erfordern, um unerwartetes Nutzungs-Wachstum zu vermeiden.
Als spezialisierte Schicht ergänzt es bestehende Observability-Stacks, anstatt sie zu ersetzen, was ein weiteres zu bedienendes Tool hinzufügen kann.

Wie verwendet man Progress AI Observability

1) Konto erstellen und Zugang erhalten: Gehen Sie zur Progress AI Observability Platform-Seite und klicken Sie auf „Kostenlos starten“ (keine Kreditkarte erforderlich). Erstellen/melden Sie sich in der Observability-Web-App in Ihrem Arbeitsbereich an und erhalten Sie die Werte, die Sie für die Instrumentierung benötigen: einen API-Schlüssel und einen App-Namen.
2) Fügen Sie das .NET SDK zu Ihrer Anwendung hinzu: Installieren Sie in Ihrem .NET-Projekt das Progress AI Observability-Instrumentierungspaket: dotnet add package Progress.Observability.Instrumentation
3) Konfigurieren Sie Anmeldeinformationen über Umgebungsvariablen: Legen Sie die vom SDK verwendeten Umgebungsvariablen fest: - OBSERVABILITY_APP_NAME: Ihr Anwendungsname in Progress AI Observability - OBSERVABILITY_API_KEY: Ihr API-Schlüssel Dadurch bleiben Geheimnisse aus dem Quellcode fern und es ist einfach, zwischen lokalen/Entwicklungs-/Produktionsumgebungen zu wechseln.
4) Instrumentieren Sie Ihren LLM/Agent-Client (minimale Codeänderung): Umschließen oder erweitern Sie Ihren Chat-/LLM-Client mit Observability, damit Traces automatisch erfasst werden. Beispiel von der offiziellen Seite: chatClient = chatClient.AddObservability(options => { options.AppName = Environment.GetEnvironmentVariable("OBSERVABILITY_APP_NAME")!; options.ApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OBSERVABILITY_API_KEY")!; });
5) Führen Sie Ihren Agenten lokal aus und generieren Sie einen Trace: Führen Sie einen normalen Agentenlauf aus (Prompt → Abruf-/Tool-Aufrufe → Modellantwort). Die Plattform ist leichtgewichtig und asynchron konzipiert, sodass die Instrumentierung die benutzerseitige Latenz nicht wesentlich beeinflussen sollte. Nach Abschluss eines Laufs sollte ein Trace im Dashboard verfügbar sein.
6) Öffnen Sie den Trace Explorer, um den vollständigen Ausführungspfad anzuzeigen: Öffnen Sie in der Progress AI Observability UI die Trace-Ansicht (Trace Explorer). Überprüfen Sie den End-to-End-Workflow über Prompts, Modellaufrufe, Abrufschritte, Tool-Aufrufe, Ausgaben, Latenz und Token-Nutzung. Verwenden Sie dies, um zu verstehen, was Ihr Agent tatsächlich über mehrstufige oder Multi-Agenten-Flows getan hat.
7) Debuggen Sie Fehler mithilfe von Kontext auf Trace-Ebene: Verwenden Sie die Debugging-Ansichten, um genau zu bestimmen, wo das Verhalten zusammengebrochen ist. Suchen Sie nach Mustern wie übersprungenen Tools, Abrufproblemen/schlechtem Kontext, Schleifen, Wiederholungen, Fehlern, Tool-Fehlern und Latenzspitzen. Dies ist besonders nützlich, wenn der Agent eine „erfolgreiche“ Antwort zurückgibt, die immer noch falsch oder unbegründet ist.
8) Analysieren Sie die Token-Nutzung und die geschätzten Kosten, die an Traces gebunden sind: Öffnen Sie die Kostenanalyse-/Kostenattributionsansichten, um die geschätzten Kosten, Eingabe-/Ausgabe-Tokens und Kosten nach Modell/Anbieter/Agent/Workflow anzuzeigen. Verwenden Sie den Trace-Kontext, um zu identifizieren, welche Laufzeitverhaltensweisen die Ausgaben antreiben (z. B. lange Prompts, wiederholte Aufrufe, Wiederholungen, ineffizienter Abruf, Agenten-Schleifen).
9) Bewerten Sie die Ausgabequalität mit LLM-as-a-Judge-Evaluierungen: Führen Sie Evaluierungen für erfasste Traces durch, um Qualität, Nützlichkeit, Begründetheit, Sicherheits-/Richtlinienkonformität usw. zu bewerten. Verwenden Sie integrierte Evaluator-Vorlagen (oder passen Sie Ihre eigenen an), um Richteranweisungen und Bewertungskriterien zu definieren. Überprüfen Sie Bewertungsergebnisse, Richterurteile und Qualitätstrends in Scorecards.
10) Vergleichen Sie Änderungen (Prompt/Modell/Workflow) mithilfe realer Ausführungsdaten: Verwenden Sie die Vorher-/Nachher-Vergleiche der Plattform, um Änderungen vor der Veröffentlichung zu validieren. Vergleichen Sie Traces und Evaluierungsergebnisse nebeneinander, wenn Sie Prompts, Modelle, Abrufeinstellungen oder Tool-/Workflow-Logik ändern, um Verbesserungen in Qualität, Latenz und Kosten zu bestätigen.
11) Erstellen Sie Regressionstests und Datensätze aus Produktionsnachweisen: Verwenden Sie beobachtete Traces und niedrige Bewertungsergebnisse, um Evaluierungsdatensätze zu kuratieren und wiederholbare Regressionstests zu erstellen. Dies verwandelt Produktionsfehler in Testfälle, sodass Sie wiederholte Vorfälle verhindern und Prompts, Modelle, Abruf, Tools und Workflows kontinuierlich verbessern können.
12) Mit demselben Workflow in die Produktion deployen: Behalten Sie dieselbe Instrumentierung in der Produktion bei, um Vorfälle zu untersuchen und das reale Agentenverhalten zu überwachen. Die Plattform soll Ihren bestehenden Überwachungs-/Protokollierungs-Stack ergänzen (nicht ersetzen), indem sie KI-spezifische Sichtbarkeit in Prompts, Tool-Nutzung, Abruf, Ausgaben, Latenz und Token-Nutzung hinzufügt.
13) (Optional) Integration in Ihren bestehenden Stack und Unternehmenssteuerungen: Falls erforderlich, stimmen Sie sich mit Unternehmensanforderungen wie Audit-Trails, PII-Redaktion, Datenresidenz, Aufbewahrung und SSO (z. B. Azure AD/Okta/SAML) ab. Verwenden Sie diese Kontrollen, um gesteuerte KI-Anwendungen zu skalieren, während Sie die Trace-Historie und die operative Überwachung aufrechterhalten.

Progress AI Observability FAQs

Die Progress AI Observability Platform ist ein Observability-Produkt für KI-Agenten in der Produktion, LLM-Anwendungen, RAG-Systeme und Copiloten, das Teams dabei hilft, Workflows End-to-End zu verfolgen, Fehler zu debuggen, Token-/Kosten-Ausgaben zu kontrollieren und die Ausgabequalität anhand realer Ausführungsdaten zu bewerten.