PandaProbe Cloud
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PandaProbe Cloud est une plateforme entièrement gérée pour le traçage, l'évaluation et la surveillance en production des agents IA, avec une infrastructure de mise à l'échelle automatique, des modèles d'évaluation intégrés et des fonctionnalités d'équipe telles que le SSO et les autorisations.
https://www.pandaprobe.com/platform/cloud?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jun 16, 2026
Qu'est-ce que PandaProbe Cloud
PandaProbe Cloud est l'offre hébergée et entièrement gérée de PandaProbe – une plateforme d'ingénierie d'agents open source conçue pour aider les équipes à tracer, évaluer, surveiller et déboguer les applications d'agents IA tout au long du développement et de la production. Elle offre une observabilité complète (ingestion de traces, stockage et tableaux de bord) ainsi que des flux de travail d'évaluation continue, afin que les équipes puissent aller au-delà du débogage ponctuel pour comprendre et améliorer systématiquement le comportement des agents au fil du temps, sans avoir à exploiter leur propre infrastructure d'observabilité.
Caractéristiques principales de PandaProbe Cloud
PandaProbe Cloud est une plateforme d'ingénierie d'agents entièrement gérée qui offre un traçage "full-stack", des évaluations et une surveillance pour les agents IA, sans aucune infrastructure à gérer. Elle gère l'ingestion et le stockage des traces, les tableaux de bord, l'auto-mise à l'échelle et les contrôles d'accès des équipes, tout en exécutant des modèles d'évaluation gérés "LLM-as-judge" et d'intégration, afin que les équipes n'aient pas besoin d'apporter des clés API externes. Avec une surveillance continue intégrée via des exécutions d'évaluation planifiées et un support de niveau entreprise et SSO en option, elle est conçue pour aider les équipes à déboguer, mesurer et améliorer la qualité des agents en développement et en production sans frais d'exploitation supplémentaires.
Traçage et tableaux de bord gérés: Ingestion, stockage et visualisation des traces hébergés afin que les équipes puissent déboguer le comportement des agents à travers les LLM, les outils et les flux de travail sans provisionner de serveurs.
LLM et intégrations d'évaluation gérés: Exécute pour vous les évaluations LLM-as-judge et les modèles d'intégration, éliminant le besoin de clés API de modèles externes pour les flux de travail d'évaluation.
Planificateur d'évaluation continue: Planificateur intégré pour des évaluations cron horaires/quotidiennes/personnalisées par rapport au trafic de production afin de détecter les régressions et de surveiller la qualité au fil du temps.
Infrastructure à mise à l'échelle automatique: Gère automatiquement les pics de trafic et les volumes croissants, réduisant la planification manuelle de la capacité pour les équipes passant du prototype à la production.
SSO, RBAC et permissions d'équipe: Contrôle d'accès basé sur les rôles et prise en charge du SSO pour répondre aux besoins de sécurité organisationnels à mesure que les équipes s'agrandissent.
Options de support avec SLA: Canaux de support dédiés et garanties de SLA sur les niveaux supérieurs, visant la fiabilité de la production et une résolution plus rapide des incidents.
Cas d'utilisation de PandaProbe Cloud
Débogage des agents de support client en production: Tracez les appels d'outils et les sorties de modèles de bout en bout, puis exécutez des évaluations planifiées pour détecter les régressions de qualité de réponse et les problèmes de fiabilité dans les flux de support en direct.
Surveillance des agents de codage multi-étapes en CI/CD: Instrumentez les exécutions d'agents, stockez les traces de manière centralisée et automatisez les exécutions d'évaluation pour garantir que les agents de génération ou de refactoring de code maintiennent leur qualité à travers les versions.
Évaluation des assistants RAG/recherche: Utilisez des intégrations gérées et des évaluations LLM-as-judge pour évaluer en continu la qualité de la récupération, la pertinence et la cohérence des réponses à mesure que les bases de connaissances évoluent.
Observabilité de l'équipe de plateforme pour les agents d'entreprise: Appliquez le RBAC/SSO et la surveillance centralisée afin que les équipes de plateforme puissent suivre la fiabilité, les métriques de qualité et les régressions sur plusieurs déploiements d'agents internes.
Mise à l'échelle des startups du prototype à l'utilisation à grand volume: Démarrez rapidement avec une configuration hébergée, puis comptez sur l'auto-mise à l'échelle, la gestion de la rétention (niveaux supérieurs) et le support pour maintenir la qualité à mesure que le trafic augmente.
Avantages
Zéro infrastructure à gérer (ingestion, stockage, tableaux de bord, mise à l'échelle hébergés).
Les modèles d'évaluation gérés réduisent la complexité de la configuration et évitent d'avoir besoin de clés API tierces pour les évaluations.
La surveillance planifiée intégrée aide à détecter les régressions en continu en production.
Les fonctionnalités d'équipe/sécurité (RBAC/SSO) et les options de support/SLA conviennent aux organisations en croissance.
Inconvénients
Le niveau gratuit a de faibles limites mensuelles (par exemple, 100 traces de base/mois et un nombre limité d'exécutions d'évaluation).
L'offre cloud implique un contrôle moins direct que l'auto-hébergement pour les organisations ayant des exigences strictes en matière de résidence des données ou d'infrastructure sur mesure (des options d'entreprise/hybrides peuvent être nécessaires).
Certaines capacités avancées (limites de débit plus élevées, gestion de la rétention, canaux de support privés) nécessitent des niveaux payants.
Comment utiliser PandaProbe Cloud
1) Choisir entre Cloud et Open Source: Décidez d'utiliser PandaProbe Cloud (entièrement géré) au lieu de l'auto-hébergement. Le Cloud inclut l'ingestion/le stockage/les tableaux de bord de traces hébergés, un LLM d'évaluation géré + des modèles d'intégration (aucune clé API externe requise), une mise à l'échelle automatique, le SSO/les autorisations, une surveillance continue via un planificateur d'évaluation et un SLA/support (selon le plan).
2) Créer un compte PandaProbe Cloud: Rendez-vous sur https://app.pandaprobe.com/ et inscrivez-vous. Vous pouvez commencer avec le plan Hobby gratuit (0 $/à vie) sans carte de crédit requise.
3) Choisir un plan qui correspond à votre utilisation: Sélectionnez un plan en fonction du volume de traçage/évaluation attendu et de la taille de l'équipe : Hobby (1 siège), Pro (2 sièges), Startup (10 sièges) ou Enterprise (personnalisé/illimité). Les plans diffèrent par l'ingestion de traces mensuelles et les exécutions d'évaluation incluses, le niveau de support et les fonctionnalités opérationnelles.
4) Installer et connecter votre agent/application à PandaProbe Cloud: Instrumentez votre application d'agent IA à l'aide du SDK Python de PandaProbe afin qu'elle puisse envoyer des traces à l'ingestion Cloud gérée. PandaProbe Cloud est conçu pour fonctionner par défaut avec les agents de codage et prend en charge les intégrations avec les principaux frameworks d'agents et fournisseurs de LLM, ainsi que l'instrumentation personnalisée.
5) Envoyer des données d'exécution de bout en bout (sessions → traces → spans): Exécutez vos flux de travail d'agent et assurez-vous que PandaProbe capture les trajectoires complètes sous forme de sessions, de traces et de spans structurées. Cela vous permet de suivre les boucles multi-étapes de bout en bout plutôt que de simples étapes isolées.
6) Utiliser le tableau de bord Cloud pour inspecter les traces: Ouvrez le tableau de bord PandaProbe Cloud pour afficher les traces ingérées et déboguer le comportement des agents lors des appels LLM, de l'utilisation des outils et des flux de travail multi-étapes. Le Cloud inclut le tableau de bord prêt à l'emploi sans infrastructure à gérer.
7) Exécuter des évaluations à l'aide du LLM d'évaluation géré: Configurez et exécutez des évaluations (y compris la notation LLM-as-judge avec des retours structurés) directement dans le Cloud. PandaProbe Cloud fournit le LLM d'évaluation et les modèles d'intégration, vous n'avez donc pas besoin de fournir de clés API externes pour ces composants.
8) Évaluer des sessions complètes (pas seulement des traces uniques): Utilisez l'évaluation au niveau de la session pour noter et diagnostiquer le comportement sur de longues trajectoires. Cela permet d'identifier l'origine des échecs plus tôt dans l'exécution (par exemple, bouclage, mauvaise utilisation des outils ou dérive) même si l'échec visible se produit plus tard.
9) Planifier une surveillance continue (exécutions d'évaluation récurrentes): Activez le planificateur d'évaluation intégré pour exécuter des évaluations à une cadence (quotidienne, horaire ou cron personnalisé) par rapport au trafic de production. Cela permet de détecter rapidement les régressions et la dérive comportementale.
10) Gérer l'accès de l'équipe (SSO et autorisations): Pour les équipes en croissance, configurez le contrôle d'accès basé sur les rôles et (le cas échéant) le SSO. Cela prend en charge les exigences de sécurité de l'entreprise et l'accès contrôlé aux traces, aux évaluations et à la surveillance.
11) Mettre à l'échelle sans frais généraux d'exploitation: Comptez sur la mise à l'échelle automatique du Cloud pour gérer les pics de trafic et les volumes croissants. L'infrastructure de stockage/rétention et d'ingestion est gérée par PandaProbe Cloud, évitant ainsi la maintenance continue.
12) Utiliser les canaux de support appropriés à votre plan: Hobby utilise le support communautaire via GitHub ; Pro inclut le support par e-mail ; Startup inclut un canal Slack privé ; Enterprise ajoute une équipe d'ingénierie dédiée, un SLA de support et des formations/conseils architecturaux.
FAQ de PandaProbe Cloud
PandaProbe Cloud est une version entièrement gérée de PandaProbe qui offre un traçage "full-stack", des évaluations et une surveillance pour les agents IA, sans aucune infrastructure à gérer.
Vidéo de PandaProbe Cloud
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