Progress AI Observability
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Progress AI Observabilityは、.NET、Python、JavaScriptのマルチステップワークフロー全体で、エンドツーエンドのトレース、高速デバッグ、コスト/トークン分析、品質評価を提供する、本番環境のAIエージェント向けのクラウドベースのオブザーバビリティプラットフォームです。
https://www.telerik.com/ai-observability-platform?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年08月14日
Progress AI Observabilityとは
Progress AI Observability（Progress AI Observability Platform）は、AIエージェントとLLMアプリケーションが実際の環境でどのように動作するかをチームに深く可視化するために構築されたAI特化のオブザーバビリティプラットフォームです。これにより、デバッグを高速化し、信頼性を最適化し、支出を制御し、本番環境での出力を信頼できるようになります。インフラストメトリクスとログに焦点を当てる従来の監視とは異なり、プロンプト、モデル呼び出し、検索ステップ（RAG）、ツール使用全体のエージェント実行パスをキャプチャし、そのトレースデータをパフォーマンス（レイテンシー）、使用量（トークン）、推定コスト、品質シグナル（評価）に接続します。既存の監視/ロギングスタックを補完し、一般的なエージェントフレームワークとLLMプロバイダーと統合し、監査証跡、PII編集、SSO、データレジデンシーオプションなどのエンタープライズニーズをサポートするように設計されています。
Progress AI Observabilityの主な機能
Progress AI Observabilityは、LLMアプリケーションとAIエージェントのワークフローのために特別に構築されたオブザーバビリティプラットフォームです。プロンプト、モデル呼び出し、検索、ツール使用にわたるエンドツーエンドのトレーシングを提供し、チームが障害をデバッグし、レイテンシとトークン駆動のコストを制御し、時間の経過とともにアウトプットの品質を評価できるようにします。これは、ファーストクラスのSemantic Kernel統合を備えたネイティブ.NETサポートを提供し、.NET/Python/JavaScriptおよび主要なモデルプロバイダー（例：Azure OpenAI、OpenAI、Anthropic）で動作し、監査証跡、PII匿名化、データレジデンシーオプションなどのエンタープライズグレードのガバナンス機能を含んでいます。このプラットフォームは、軽量で非同期になるように設計されており、既存の監視/ロギングスタックを置き換えるのではなく、AI固有の可視性を追加することで補完します。
エンドツーエンドのエージェントトレーシング: プロンプト、モデル呼び出し、検索ステップ、ツール呼び出し、再試行、セッション、レイテンシ、トークン使用量、出力にわたる完全な実行パスをキャプチャし、マルチステップおよびマルチエージェントのワークフローをプロダクションで理解可能にします。
AI固有のデバッグワークフロー: 一般的なアプリケーションログに依存するのではなく、トレースレベルのコンテキストを使用して、非自明な障害（例：スキップされたツール、誤った検索コンテキスト、ループ/再試行、連鎖的なツールエラー）を特定するのに役立ちます。
コストとトークンの分析と帰属: 入力/出力トークンと推定LLMコストを追跡し、モデル、プロバイダー、エージェント、アプリ/チーム、ワークフローパターンごとに支出を帰属させることで、チームはコストが拡大する前にトークンの無駄を特定し、削減できます。
品質評価ループ（LLM-as-a-judge）: キャプチャされたプロダクショントレースで評価を実行し、応答の品質、有用性、ポリシーへの準拠をスコアリングします。プロンプト/モデル/ワークフローの変更を比較し、時間の経過とともに評価カバレッジを構築することをサポートします。
Microsoftエコシステムに優しい統合: ネイティブ.NETサポートと計測、ファーストクラスのSemantic Kernel統合を提供し、Microsoft.Extensions.AIとMicrosoft AI Foundryをサポートします。Microsoft中心のチームに自然に適合します。
エンタープライズガバナンスとコンプライアンス制御: 監査証跡、PII匿名化、SSOサポート（Okta、Azure AD、SAML）、データレジデンシー/保持オプションなどの機能を含み、管理されたチームがプロダクションAIを安全に運用できるように支援します。
Progress AI Observabilityのユースケース
顧客サポートエージェントの信頼性（SaaS/テクノロジー）: サポートコパイロットが役に立たない、または間違った回答を生成した理由を、検索コンテキスト、ツール呼び出し（CRM/チケット発行）、プロンプト/モデルの変更を検査することで追跡します。エスカレーションを減らし、解決の品質を向上させます。
規制されたエンタープライズコパイロット（金融/ヘルスケア）: 監査証跡、保持制御、PII匿名化を使用して、コンプライアンス要件をサポートしながら、エージェントの動作を監視し、安全でない、またはポリシーに違反する出力を特定し、インシデントを迅速に調査します。
RAGナレッジアシスタント（内部有効化）: 検索の問題（間違ったソース、古いコンテキスト、引用の欠落）を診断し、プロダクショントレースに紐付けられた評価で品質を測定し、グラウンディングを改善し、ハルシネーションを減らします。
大量LLM機能のコストガバナンス（消費者向けアプリ）: 機能/ワークフローごとの支出とトークン使用量を特定し、長いプロンプト、繰り返しの呼び出し、再試行、エージェントループなどの高価なパターンを特定します。モデルの選択とワークフロー設計を最適化して、請求額を管理します。
エージェントワークフローのプロダクションインシデント調査（プラットフォームチーム）: レイテンシの急増と障害を特定のスパイン（例：遅い検索、失敗するツール呼び出し、過負荷のモデルエンドポイント）と関連付け、トレース証拠を使用して根本原因分析と修復を迅速化します。
.NET + Semantic Kernelエージェント開発（Microsoftチーム）: .NET SDKを使用してエージェントを迅速に計測し、ローカルおよびプロダクションでトレースをキャプチャし、プロンプト/モデルのイテレーションを比較し、証拠に基づいたデバッグと評価から再現可能なリリースループを作成します。
メリット
従来のアプリ監視や古典的なMLオブザーバビリティだけでなく、LLM/エージェントワークフロー（プロンプト、検索、ツール、セッション）のために特別に構築されています。
ネイティブ.NETサポートとSemantic Kernel統合、および幅広いプロバイダー/フレームワーク互換性により、Microsoft/.NETチームに強く適合します。
トレース証拠をコスト（トークン使用量）と品質（評価）の両方に接続し、一度限りのデバッグではなく継続的な改善を可能にします。
管理されたデプロイメントのためのエンタープライズ対応制御（SSO、監査証跡、PII匿名化、データレジデンシー/保持）。
デメリット
従来のMLオブザーバビリティのニーズ（特徴量のドリフトや訓練済みMLモデルの予測品質など）ではなく、LLMアプリとエージェントワークフローに焦点を当てています。
価値は計測とトレースキャプチャに依存します。チームはSDKを統合し、収集されるデータ（特に機密性の高いプロンプト/出力）を管理する必要があります。
保持とボリュームベースの価格設定/単位は、予期しない使用量の増加を避けるために、高トラフィックのエージェントの計画を必要とする場合があります。
特殊なレイヤーとして、既存のオブザーバビリティスタックを補完するものであり、置き換えるものではありません。これにより、運用するツールが追加される可能性があります。
Progress AI Observabilityの使い方
1) アカウントを作成し、アクセス権を取得する: Progress AI Observability Platformのページにアクセスし、「無料で開始」をクリックします（クレジットカードは不要です）。Observability Webアプリで、ワークスペースを作成/サインインし、計測に必要な値（APIキーとアプリ名）を取得します。
2) .NET SDKをアプリケーションに追加する: .NETプロジェクトにProgress AI Observability計測パッケージをインストールします。
dotnet add package Progress.Observability.Instrumentation
3) 環境変数経由で資格情報を設定する: SDKが使用する環境変数を設定します。
- OBSERVABILITY_APP_NAME: Progress AI Observabilityでのアプリケーション名
- OBSERVABILITY_API_KEY: APIキー
これにより、シークレットがソースコードから除外され、ローカル/開発/本番環境間の切り替えが容易になります。
4) LLM/エージェントクライアントを計測する（最小限のコード変更）: チャット/LLMクライアントをオブザーバビリティでラップまたは拡張し、トレースが自動的にキャプチャされるようにします。公式ページからの例：
chatClient = chatClient.AddObservability(options =>
{
options.AppName = Environment.GetEnvironmentVariable("OBSERVABILITY_APP_NAME")!;
options.ApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("OBSERVABILITY_API_KEY")!;
});
5) エージェントをローカルで実行し、トレースを生成する: 通常のエージェント実行（プロンプト → 検索/ツール呼び出し → モデル応答）を実行します。プラットフォームは軽量で非同期に設計されているため、計測がユーザーに面したレイテンシーに大きく影響することはありません。実行が完了すると、ダッシュボードでトレースが利用可能になります。
6) Trace Explorerを開いて完全な実行パスを確認する: Progress AI Observability UIで、トレースビュー（Trace Explorer）を開きます。プロンプト、モデル呼び出し、検索ステップ、ツール呼び出し、出力、レイテンシー、トークン使用量にわたるエンドツーエンドのワークフローを検査します。これを使用して、マルチステップまたはマルチエージェントフローでエージェントが実際に何をしたかを理解します。
7) トレースレベルのコンテキストを使用して障害をデバッグする: デバッグビューを使用して、動作がどこで破綻したかを特定します。スキップされたツール、検索の問題/不適切なコンテキスト、ループ、再試行、エラー、ツール障害、レイテンシーの急増などのパターンを探します。これは、エージェントが「成功した」応答を返しても、それが間違っているか根拠がない場合に特に役立ちます。
8) トレースに紐付けられたトークン使用量と推定コストを分析する: コスト分析/コスト帰属ビューを開いて、推定コスト、入力/出力トークン、およびモデル/プロバイダー/エージェント/ワークフローごとのコストを確認します。トレースコンテキストを使用して、どのようなランタイム動作が支出を促進しているか（例：長いプロンプト、繰り返しの呼び出し、再試行、非効率な検索、エージェントループ）を特定します。
9) LLM-as-a-Judge評価で出力品質を評価する: キャプチャされたトレースに対して評価を実行し、品質、有用性、根拠、安全性/ポリシーの整合性などをスコアリングします。組み込みの評価テンプレート（または独自のカスタマイズ）を使用して、評価者の指示とスコアリング基準を定義します。スコアカードで評価スコア、評価者の判断、品質トレンドを確認します。
10) 実際の実行データを使用して変更（プロンプト/モデル/ワークフロー）を比較する: プラットフォームの前後比較を使用して、リリース前に変更を検証します。プロンプト、モデル、検索設定、またはツール/ワークフローロジックを変更する際に、トレースと評価結果を並べて比較し、品質、レイテンシー、コストの改善を確認します。
11) 本番環境の証拠から回帰チェックとデータセットを構築する: 観測されたトレースと低い評価スコアを使用して、評価データセットをキュレーションし、反復可能な回帰チェックを作成します。これにより、本番環境の障害がテストケースに変わり、繰り返しのインシデントを防ぎ、プロンプト、モデル、検索、ツール、ワークフローを継続的に改善できます。
12) 同じワークフローで本番環境にデプロイする: 本番環境でも同じ計測を維持し、インシデントを調査し、実際のエージェントの動作を監視します。このプラットフォームは、プロンプト、ツール使用、検索、出力、レイテンシー、トークン使用量に特化したAIの可視性を追加することで、既存の監視/ロギングスタックを補完（置き換えるものではない）することを目的としています。
13) (オプション) 既存のスタックとエンタープライズ制御と統合する: 必要に応じて、監査証跡、PII編集、データレジデンシー、保持、SSO（例：Azure AD/Okta/SAML）などのエンタープライズ要件に合わせます。これらの制御を使用して、トレース履歴と運用監視を維持しながら、管理されたAIアプリケーションを拡張します。
Progress AI Observabilityのよくある質問
Progress AI Observability Platformは、本番AIエージェント、LLMアプリ、RAGシステム、コパイロット向けのオブザーバビリティ製品です。チームがワークフローをエンドツーエンドでトレースし、障害をデバッグし、トークン/コストの支出を制御し、実際の実行データを使用して出力品質を評価するのに役立ちます。
