Foglamp
Foglamp, maliyeti, gecikmeyi, izleri, değerlendirmeleri, uyarıları ve aracı başına harcamayı izlemek için LLM çağrılarını enstrümante eden, ekiplerin regresyonları ve kötü çıktıları erken yakalamasına yardımcı olan yapay zeka aracıları için bir gözlemlenebilirlik platformudur.
https://www.foglamp.dev/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 22, 2026
Foglamp Nedir
Foglamp, yapay zeka aracılarını ve LLM uygulamalarını üretimde ölçülebilir ve hata ayıklanabilir hale getirmek için tasarlanmış, geliştirici odaklı bir gözlemlenebilirlik ürünüdür. Her LLM çağrısının maliyetine, gecikmesine ve kalitesine ilişkin görünürlük sağlar ve ekiplerin tam istemleri ve yanıtları içeren izler ve çalışma şelaleleri aracılığıyla uçtan uca aracı davranışını anlamalarına yardımcı olur. Bir SDK aracılığıyla bir kez enstrümantasyon yaparak, Foglamp, ekiplerin aracı sistemleri güvenle gönderebilmeleri ve kullanıcılar fark etmeden önce sorunları hızla tespit edebilmeleri için izleme ve analizi merkezileştirmeyi amaçlar.
Foglamp Temel Özellikleri
Foglamp, ekiplerin LLM çağrılarını bir kez enstrümanlaştırmasına ve ardından tüm çok aracılı iş akışlarında maliyet, gecikme, izleme ve çıktı kalitesini izlemesine olanak tanıyan, yapay zeka aracıları için bir gözlemlenebilirlik SDK'sı ve platformudur. İstek/yanıtlar, çalışma şelaleleri ve modele/müşteriye göre harcamalar için span başına ve aracı başına görünürlük sağlar, ayrıca değerlendirme araçları (kod kontrolleri ve LLM hakemleri) ve maliyet regresyonları, gecikme artışları ve hata oranları gibi eşiklerde uyarılar sunar; bu da kullanıcılar kötü çıktıları ve kontrol dışı harcamaları fark etmeden önce bunları yakalamaya yardımcı olur.
Tek SDK enstrümantasyonu: Bir kez enstrümanlaştırın (örneğin, generateText/streamText) ve LLM çağrıları ve aracı çalıştırmaları için uçtan uca telemetriyi otomatik olarak yakalayın.
Maliyet ve harcama analizi: Regresyonları belirlemek ve kullanımı optimize etmek için her çağrının maliyetini model, aracı ve müşteriye göre dökümlerle takip edin.
İzleme ve çalışma şelaleleri: Her span için tam istem ve yanıt dahil olmak üzere, aracı başına span'ler, gecikme ve sıraya alınmış adımlarla tam çağrı akışını görselleştirin.
Üretim trafiğinde kalite değerlendirmesi: Geçiş oranlarını izlemek ve bozulmuş yanıtları tespit etmek için deterministik kod kontrolleri ve LLM-hakem değerlendirmeleri kullanarak çıktıları puanlayın.
Uyarı ve eşik kuralları: Ani harcama artışları veya yavaşlamalar gibi olayları proaktif olarak işaretlemek için maliyet, gecikme ve hata oranı üzerinde kurallar belirleyin.
Gizlilik odaklı izleme: PII yakalamadan gözlemlenebilirliği desteklemek üzere tasarlanmıştır (ürünün "PII Yok" konumlandırmasıyla belirtildiği gibi).
Foglamp Kullanım Alanları
SaaS Yapay Zeka özelliği maliyet kontrolü: Marj erozyonunu önlemek, 10 kat maliyet regresyonlarını tespit etmek ve bütçe korumalarını uygulamak için kiracı başına ve özellik başına LLM harcamalarını izleyin.
Müşteri destek aracısı güvenilirliği: Çok adımlı destek aracılarını (alma → taslak oluşturma → eleştiri) izleyin ve zararlı veya yanlış yanıtları erken yakalamak için çıktı kalitesini değerlendirin.
E-ticaret alışveriş asistanları: Aracı iş akışlarında (arama, öneriler, ödeme yardımı) gecikmeyi ve hataları izleyin ve performans dönüşümü etkilediğinde uyarı verin.
Fintech/uyumluluk hassasiyetli asistanlar: Kişisel tanımlayıcı bilgi (PII) içermeyen bir gözlemlenebilirlik duruşunu sürdürürken yanıt doğruluğunu ve politika uyumluluğunu doğrulamak için değerlendirmeleri ve izlemeyi kullanın.
Ar-Ge ve istem/model denemeleri: Üretim için en iyi yapılandırmayı seçmek amacıyla maliyet/gecikme/kalite metriklerini kullanarak modelleri ve istem sürümlerini karşılaştırın.
Artıları
LLM çağrısı başına ve aracı span'i başına maliyet, gecikme ve kaliteye net görünürlük.
İstem/yanıt bağlamıyla uçtan uca izleme, aracı iş akışlarında hata ayıklamayı hızlandırır.
Yerleşik değerlendirme ve uyarı, kullanıcılar fark etmeden önce regresyonları yakalamaya yardımcı olur.
Eksileri
Kod tabanınıza SDK enstrümantasyonu eklemeyi/sürdürmeyi gerektirir.
Gözlemlenebilirlik için istemleri/yanıtları depolamak, "PII yok" yaklaşımıyla bile dikkatli bir yönetişim gerektirebilir.
En iyi değer, LLM/aracı iş akışlarına ne kadar güvendiğinize bağlıdır; minimal kullanım için aşırıya kaçabilir.
Foglamp Nasıl Kullanılır
1) Hangi “Foglamp”i kastettiğinizi seçin (Yapay Zeka gözlemlenebilirliği veya FogLAMP IIoT kenar platformu): Kaynaklar, benzer isimlere sahip iki farklı ürün içermektedir: (A) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları için gözlemlenebilirlik) ve (B) FogLAMP (IIoT kenar ağ geçidi). Amacınıza uygun aşağıdaki eğitimi takip edin.
2) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): SDK'yı yükleyin: JavaScript/TypeScript paket yöneticinizi kullanarak Foglamp SDK'yı uygulamanıza ekleyin (site, `import { foglamp } from "foglamp"` aracılığıyla kullanımı göstermektedir).
3) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): Kodu içinde Foglamp'ı başlatın: Gösterildiği gibi bir Foglamp istemci örneği oluşturun: `import { foglamp } from "foglamp"; const fog = foglamp();`.
4) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): LLM çağrılarınızı enstrümante edin: Foglamp'ın izleri, gecikmeyi ve çağrı başına maliyeti yakalayabilmesi için `generateText` / `streamText` çağrılarınızı enstrümante edin (site, “İki satır her generateText / streamText çağrısını enstrümante eder” demektedir).
5) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): İzleri ve şelaleleri inceleyin: Her aracıya özel aralıkları, tam çağrı akışını ve her aralık için tam istem ve yanıtı içeren her çalıştırma için bir şelaleyi görüntülemek için Foglamp'ı kullanın.
6) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): Maliyet ve harcama dökümlerini takip edin: Model, aracı ve müşteriye göre harcamaları görmek ve regresyonları (örneğin, maliyet artışları) belirlemek için Foglamp'ın maliyet görünümlerini kullanın.
7) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): Kalite kontrolleri ve değerlendirmeler ekleyin: Kod kontrolleri ve LLM yargıçları kullanarak üretim trafiğini puanlayın ve geçiş oranlarını izleyin (site üretim puanlamasını ve değerlendirmelerini vurgulamaktadır).
8) Foglamp.dev (Yapay Zeka aracıları): Uyarıları yapılandırın: Kullanıcılar fark etmeden önce regresyonları yakalamak için maliyet, gecikme ve hata oranı üzerinde eşik kuralları belirleyin.
9) FogLAMP (IIoT): Önkoşulları yükleyin (Debian/Ubuntu örneği): Kaynaklarda belirtilen ortak derleme/çalışma zamanı bağımlılıklarını yükleyin (örnekler arasında: `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`). Gerektiğinde `sudo` kullanın.
10) FogLAMP (IIoT): Etkileşimli Kerberos istemlerini önleyin (isteğe bağlı): `krb5-user` yüklüyorsanız, kurulum sırasında etkileşimli KDC sorularını önlemek için `DEBIAN_FRONTEND=noninteractive` olarak ayarlayın, kaynaklarda gösterildiği gibi.
11) FogLAMP (IIoT): FogLAMP'ı kaynaktan derleyin: FogLAMP deposunu klonlayın, ardından derlemek için en üst düzey dizinde `make` komutunu çalıştırın.
12) FogLAMP (IIoT): FogLAMP'ı yükleyin ve FOGLAMP_ROOT'u ayarlayın: `make install` komutunu çalıştırın (veya gerekirse `sudo make install`). Ardından `FOGLAMP_ROOT` ortam değişkenini kurulum yoluna ayarlayın (varsayılan olarak `/usr/local/foglamp` olarak belirtilmiştir).
13) FogLAMP (IIoT): Geliştirme ağacından çalıştırın (alternatif): Kurulum yapmak yerine, kaynaklarda açıklanan gerekli ortam değişkenini ayarlayarak geliştirme ağacından çalıştırabilirsiniz (belgeler, klon taban dizininize bağlı olarak tek bir ortam değişkeninin gerekli olduğunu belirtmektedir).
14) FogLAMP (IIoT): Paket yöneticisi aracılığıyla yükleyin (geliştirici araç kiti seçeneği): Dianomic Systems paket deposunu yapılandırın (henüz yapılandırılmamışsa) ve `apt` kullanarak `foglamp-dev` gibi paketleri yükleyin. Kaynaklar, araç kiti sürümünü çalıştırdığınız FogLAMP sürümüyle eşleştirmenizi önermektedir.
15) FogLAMP (IIoT): PostgreSQL ile başlayın (isteğe bağlı): PostgreSQL depolama istiyorsanız, FogLAMP'ı başlatmadan önce PostgreSQL paketini açıkça yükleyin (kaynaklarda belirtildiği gibi).
16) FogLAMP (IIoT): Eklentileri geliştirin veya yükleyin: Cihazlardan veri almak için South eklentilerini ve verilere hedeflere göndermek için North eklentilerini kullanın. Eklentiler Python veya C/C++ ile yazılabilir. C/C++ eklenti derlemeleri için, kaynaklar başlıkların/kütüphanelerin genellikle `/usr/include/foglamp` ve `/usr/lib/foglamp` içinde olduğunu belirtmektedir.
17) FogLAMP GUI (isteğe bağlı): GUI'yi geliştirme modunda çalıştırın: `foglamp-gui` dizininde, `yarn install && yarn start` komutunu çalıştırın (veya başka bir makineden erişmek için `yarn start --host <ip_address>`). Ardından `http://localhost:4200/` (veya `http://<ip_address>:4200/`) adresini açın.
18) FogLAMP GUI (isteğe bağlı): GUI'yi derleyin ve dağıtın: `dist/` içinde derleme yapıtları oluşturmak için `./build --clean-start` komutunu çalıştırın. `dist/` dizinini hedef makineye kopyalayarak ve nginx aracılığıyla sunarak dağıtın; kaynaklar, sağlanan bir `nginx.conf` kullanmaktan ve nginx'in (veya nginx-light'ın) yüklü olduğundan emin olmaktan bahsetmektedir.
Foglamp SSS
Foglamp, yapay zeka ajanları için bir gözlemlenebilirlik aracıdır. LLM çağrılarının maliyetini, gecikmesini ve kalitesini görmenizi sağlayarak, kullanıcılar kötü çıktıları görmeden önce yakalamanıza yardımcı olur.
Foglamp Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
Foglamp Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Foglamp Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
VoltOps
VoltOps, herhangi bir teknoloji yığınında yapay zeka aracıları için gerçek zamanlı görsel izleme, hata ayıklama ve optimizasyon araçları sağlayan çerçeve bağımsız bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
Chaterm
Chaterm, mühendislerin karmaşık altyapıyı doğal dil aracılığıyla yönetmelerini, dağıtımı, sorun gidermeyi ve operasyonları komutları ezberlemeden otomatikleştirmelerini sağlayan açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir terminal ve SRE yardımcı pilotudur.
Open Browser Use
Open Browser Use, farklı yapay zeka aracı araçları arasında DOM'u bilen, CDP destekli sekme kontrolü, gezinme ve eylemleri etkinleştirmek için bir Chrome uzantısını bir CLI/SDK/MCP ile eşleştiren açık kaynaklı, aracı çalışma zamanı nötr bir tarayıcı otomasyon katmanıdır.