Foglamp
Foglamp est une plateforme d'observabilité pour les agents IA qui instrumente les appels LLM pour suivre le coût, la latence, les traces, les évaluations, les alertes et les dépenses par agent, aidant les équipes à détecter rapidement les régressions et les mauvais résultats.
https://www.foglamp.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 22, 2026
Qu'est-ce que Foglamp
Foglamp est un produit d'observabilité axé sur les développeurs, conçu pour rendre les agents IA et les applications LLM mesurables et débogables en production. Il offre une visibilité sur le coût, la latence et la qualité de chaque appel LLM, et aide les équipes à comprendre le comportement de l'agent de bout en bout grâce à des traces et des cascades d'exécution qui incluent les invites et les réponses exactes. En instrumentant une seule fois via un SDK, Foglamp vise à centraliser la surveillance et l'analyse afin que les équipes puissent déployer des systèmes agentiques en toute confiance et détecter rapidement les problèmes avant les utilisateurs.
Caractéristiques principales de Foglamp
Foglamp est un SDK et une plateforme d'observabilité pour les agents d'IA qui permet aux équipes d'instrumenter les appels LLM une seule fois, puis de surveiller les coûts, la latence, les traces et la qualité des résultats sur l'ensemble des flux de travail multi-agents. Il offre une visibilité par segment et par agent sur les invites/réponses, les cascades d'exécution et les dépenses par modèle/client, ainsi que des outils d'évaluation (vérifications de code et juges LLM) et des alertes sur des seuils tels que les régressions de coûts, les pics de latence et les taux d'erreur, aidant à détecter les mauvaises sorties et les dépenses excessives avant les utilisateurs.
Instrumentation SDK unique: Instrumentez une seule fois (par exemple, generateText/streamText) et capturez automatiquement la télémétrie de bout en bout pour les appels LLM et les exécutions d'agents.
Analyse des coûts et des dépenses: Suivez le coût de chaque appel avec des ventilations par modèle, agent et client pour identifier les régressions et optimiser l'utilisation.
Traçage et cascades d'exécution: Visualisez le flux d'appels complet avec des segments par agent, la latence et les étapes en file d'attente, y compris l'invite et la réponse exactes par segment.
Évaluation de la qualité sur le trafic de production: Évaluez les sorties à l'aide de vérifications de code déterministes et d'évaluations de juges LLM pour surveiller les taux de réussite et détecter les réponses dégradées.
Alertes et règles de seuil: Définissez des règles sur les coûts, la latence et le taux d'erreur pour signaler de manière proactive les incidents tels que les augmentations soudaines de dépenses ou les ralentissements.
Surveillance axée sur la confidentialité: Conçu pour prendre en charge l'observabilité sans capturer de PII (comme l'indique le positionnement "Pas de PII" du produit).
Cas d'utilisation de Foglamp
Contrôle des coûts des fonctionnalités d'IA SaaS: Surveillez les dépenses LLM par locataire et par fonctionnalité pour prévenir l'érosion des marges, détecter les régressions de coûts 10 fois supérieures et appliquer des garde-fous budgétaires.
Fiabilité des agents de support client: Tracez les agents de support multi-étapes (récupération → rédaction → critique) et évaluez la qualité des résultats pour détecter rapidement les réponses nuisibles ou incorrectes.
Assistants d'achat e-commerce: Suivez la latence et les erreurs à travers les flux de travail des agents (recherche, recommandations, aide au paiement) et alertez lorsque les performances ont un impact sur la conversion.
Assistants Fintech/sensibles à la conformité: Utilisez les évaluations et le traçage pour valider l'exactitude des réponses et le respect des politiques tout en maintenant une posture d'observabilité sans PII.
R&D et expérimentation de prompts/modèles: Comparez les modèles et les versions de prompts à l'aide de métriques de coût/latence/qualité pour choisir la meilleure configuration pour la production.
Avantages
Visibilité claire sur les coûts, la latence et la qualité par appel LLM et par segment d'agent.
Le traçage de bout en bout avec le contexte d'invite/réponse accélère le débogage des flux de travail des agents.
L'évaluation et l'alerte intégrées aident à détecter les régressions avant que les utilisateurs ne les remarquent.
Inconvénients
Nécessite l'ajout/la maintenance de l'instrumentation SDK dans votre base de code.
Le stockage des invites/réponses pour l'observabilité peut nécessiter une gouvernance attentive même avec une approche "sans PII".
La meilleure valeur dépend de votre dépendance aux flux de travail LLM/agents ; peut être excessif pour une utilisation minimale.
Comment utiliser Foglamp
1) Choisissez le « Foglamp » que vous voulez dire (observabilité IA vs plateforme edge IIoT FogLAMP): Les sources incluent deux produits différents avec des noms similaires : (A) Foglamp.dev (observabilité pour les agents IA) et (B) FogLAMP (passerelle edge IIoT). Suivez le tutoriel ci-dessous qui correspond à votre objectif.
2) Foglamp.dev (agents IA) : Installez le SDK: Ajoutez le SDK Foglamp à votre application en utilisant votre gestionnaire de paquets JavaScript/TypeScript (le site montre l'utilisation via `import { foglamp } from "foglamp"`).
3) Foglamp.dev (agents IA) : Initialisez Foglamp dans le code: Créez une instance client Foglamp comme indiqué : `import { foglamp } from "foglamp"; const fog = foglamp();`.
4) Foglamp.dev (agents IA) : Instrumentez vos appels LLM: Instrumentez vos appels `generateText` / `streamText` (le site indique « Deux lignes instrumentent chaque appel generateText / streamText ») afin que Foglamp puisse capturer les traces, la latence et le coût par appel.
5) Foglamp.dev (agents IA) : Inspectez les traces et les cascades: Utilisez Foglamp pour afficher les spans par agent, le flux d'appels complet et une cascade pour chaque exécution, y compris l'invite et la réponse exactes par span.
6) Foglamp.dev (agents IA) : Suivez les coûts et les ventilations des dépenses: Utilisez les vues de coûts de Foglamp pour voir les dépenses par modèle, agent et client, et identifier les régressions (par exemple, les pics de coûts).
7) Foglamp.dev (agents IA) : Ajoutez des contrôles de qualité et des évaluations: Évaluez le trafic de production à l'aide de contrôles de code et de juges LLM, et surveillez les taux de réussite (le site met en évidence l'évaluation et les évaluations de production).
8) Foglamp.dev (agents IA) : Configurez les alertes: Définissez des règles de seuil sur le coût, la latence et le taux d'erreur pour détecter les régressions avant les utilisateurs.
9) FogLAMP (IIoT) : Installez les prérequis (exemple Debian/Ubuntu): Installez les dépendances de construction/exécution courantes mentionnées dans les sources (les exemples incluent : `avahi-daemon`, `curl`, `cmake`, `g++`, `make`, `build-essential`, `autoconf`, `automake`, `uuid-dev`, `libtool`, `libboost-dev`, `libpq-dev`, `libssl-dev`, `libz-dev`, `python3-dev`, `python3-pip`, `postgresql`, `sqlite3`, `libsqlite3-dev`). Utilisez `sudo` si nécessaire.
10) FogLAMP (IIoT) : Évitez les invites Kerberos interactives (facultatif): Si vous installez `krb5-user`, définissez `DEBIAN_FRONTEND=noninteractive` pour éviter les questions interactives de KDC pendant l'installation, comme indiqué dans les sources.
11) FogLAMP (IIoT) : Construisez FogLAMP à partir des sources: Clonez le dépôt FogLAMP, puis exécutez `make` dans le répertoire de niveau supérieur pour construire.
12) FogLAMP (IIoT) : Installez FogLAMP et définissez FOGLAMP_ROOT: Exécutez `make install` (ou `sudo make install` si nécessaire). Ensuite, définissez la variable d'environnement `FOGLAMP_ROOT` sur le chemin d'installation (par défaut indiqué comme `/usr/local/foglamp`).
13) FogLAMP (IIoT) : Exécutez à partir de l'arborescence de développement (alternative): Au lieu d'installer, vous pouvez exécuter à partir de l'arborescence de développement en définissant la variable d'environnement requise décrite dans les sources (la documentation indique qu'une seule variable d'environnement est nécessaire, basée sur votre répertoire de base de clonage).
14) FogLAMP (IIoT) : Installez via le gestionnaire de paquets (option du kit de développement): Configurez le dépôt de paquets Dianomic Systems (s'il n'est pas déjà configuré) et installez des paquets tels que `foglamp-dev` à l'aide d'`apt`. Les sources recommandent de faire correspondre la version du kit d'outils à la version de FogLAMP que vous exécutez.
15) FogLAMP (IIoT) : Démarrez avec PostgreSQL (facultatif): Si vous souhaitez un stockage PostgreSQL, installez explicitement le paquet PostgreSQL avant de démarrer FogLAMP (comme indiqué dans les sources).
16) FogLAMP (IIoT) : Développez ou installez des plugins: Utilisez les plugins South pour ingérer des données depuis des appareils et les plugins North pour envoyer des données vers des destinations. Les plugins peuvent être écrits en Python ou en C/C++. Pour les constructions de plugins C/C++, les sources indiquent que les en-têtes/bibliothèques se trouvent généralement dans `/usr/include/foglamp` et `/usr/lib/foglamp`.
17) GUI FogLAMP (facultatif) : Exécutez l'interface graphique en mode développement: Dans le répertoire `foglamp-gui`, exécutez `yarn install && yarn start` (ou `yarn start --host <adresse_ip>` pour accéder depuis une autre machine). Ensuite, ouvrez `http://localhost:4200/` (ou `http://<adresse_ip>:4200/`).
18) GUI FogLAMP (facultatif) : Construisez et déployez l'interface graphique: Exécutez `./build --clean-start` pour créer les artefacts de construction dans `dist/`. Déployez en copiant `dist/` sur la machine cible et en servant via nginx ; les sources mentionnent l'utilisation d'un `nginx.conf` fourni et la garantie que nginx (ou nginx-light) est installé.
FAQ de Foglamp
Foglamp est un outil d'observabilité pour les agents d'IA qui vous permet de visualiser le coût, la latence et la qualité des appels LLM, vous aidant à détecter les mauvaises sorties avant les utilisateurs.
Vidéo de Foglamp
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