PandaProbe
PandaProbe, üretim ölçeğinde yapay zeka ajanlarını hata ayıklamak ve iyileştirmek için izleme, değerlendirmeler, metrikler ve canlı izleme sağlayan açık kaynaklı, kendi kendine barındırılabilir bir ajan mühendisliği platformudur.
https://www.pandaprobe.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 19, 2026
PandaProbe Nedir
PandaProbe, Chirpz AI tarafından geliştirilen, geliştiricilerin yapay zeka ajanlarını anlamalarına, hata ayıklamalarına ve sürekli iyileştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış Açık Kaynak (Apache 2.0) bir ajan mühendisliği platformudur. Detaylı yürütme izlerini yakalamak, değerlendirmeler yapmak, metrikleri izlemek ve ajan davranışını zaman içinde denetlemek için birleşik bir yer sunarak, erken deneylerden üretim operasyonlarına kadar tüm ajan geliştirme yaşam döngüsüne odaklanır. PandaProbe, PandaProbe Cloud aracılığıyla veya aynı çekirdek platform özellikleri ve API'leri ile kendi kendine barındırılarak kullanılabilir, gerçek dünya ölçeklenebilirlik ihtiyaçlarını desteklerken satıcı bağımlılığını azaltmayı hedefler.
PandaProbe Temel Özellikleri
PandaProbe, yapay zeka ajanlarını üretime taşımak için uçtan uca gözlemlenebilirlik ve iyileştirme araçları (izleme, değerlendirmeler, metrikler ve canlı izleme) sağlayan açık kaynaklı, kendi kendine barındırılabilen bir ajan mühendisliği platformudur (Apache 2.0). Python SDK aracılığıyla popüler ajan çerçeveleri ve LLM sağlayıcılarıyla entegre olur ve araç çağrıları, LLM atlamaları, jeton kullanımı ve meta veriler gibi ayrıntılı çalışma verilerini yakalamak için tak ve çalıştır enstrümantasyonu (örneğin, tek bir instrument() çağrısı) sunar; bu da ekiplerin satıcıya bağımlılık olmadan ajan davranışını ölçekli olarak hata ayıklamasını, ölçmesini ve sürekli olarak iyileştirmesini sağlar.
Tek çağrılı uçtan uca izleme: Hızlı hata ayıklama için jeton kullanımı ve anahtar meta veriler dahil olmak üzere tek bir instrument() kurulumu aracılığıyla tam ajan çalışmalarını (zincirler, ajanlar, LLM çağrıları, araç çağrıları) otomatik olarak yakalar.
Sürekli iyileştirme için değerlendirmeler ve metrikler: Zaman içinde ajan kalitesini ölçmek ve dağıtımdan önce ve sonra değişiklikleri doğrulamak için değerlendirme çalışmalarını ve metrik izlemeyi destekler.
Üretim ajanları için canlı izleme: Gerçek kullanımda ajan davranışını gözlemlemek için izleme yetenekleri sağlar, regresyonları, hataları veya performans sorunlarını tespit etmeye yardımcı olur.
Geniş ekosistem entegrasyonları: Ortak ajan çerçeveleri ve sağlayıcılarla (örneğin, LangGraph, LangChain, CrewAI, Google ADK, OpenAI, Anthropic, Gemini) çalışır ve özel enstrümantasyonu destekler.
Kendi kendine barındırılabilen açık kaynak çekirdek: Tüm çekirdek platform özellikleri ve API'leri, özelleştirmeye olanak tanımak ve satıcıya bağımlılığı önlemek için kendi ortamınızda ücretsiz olarak dağıtılabilir ve çalıştırılabilir.
Bulut ve ölçeklenebilir dağıtım seçenekleri: Ekipler için kullanıma dayalı ölçeklendirme ve daha yüksek limitlerle barındırılan planlar sunarken, esneklik için kendi kendine barındırılan çekirdekle uyumluluğu korur.
PandaProbe Kullanım Alanları
Karmaşık çok araçlı ajanlarda hata ayıklama: Mühendislik ekipleri, ajan iş akışlarındaki hataları, halüsinasyon tetikleyicilerini veya kırılgan araç entegrasyonlarını belirlemek için her LLM atlamasını ve araç çağrısını izleyebilir.
Ajan sürümleri için kalite kontrolü: Ürün ekipleri, istemlerin, araçların veya modellerin sürümlerini karşılaştırmak ve üretime göndermeden önce regresyonları önlemek için değerlendirmeler/metrikler çalıştırabilir.
Müşteri destek ajanları için üretim izleme: Destek kuruluşları, güvenilirliği artırmak ve yükseltmeleri azaltmak için gerçek konuşmaları, gecikmeyi ve hata modellerini izleyebilir.
Düzenlenmiş sektörlerde uyumlu dağıtımlar: Finans/sağlık/kamu sektörü ekipleri, gözlemlenebilirlik ve değerlendirme araçlarını kazanırken izleme verilerini kontrollü ortamlarda tutmak için kendi kendine barındırma yapabilir.
Performans optimizasyonu ve maliyet kontrolü: Platform/ML operasyon ekipleri, pahalı adımları belirlemek, model seçimini optimize etmek ve çıkarım maliyetlerini azaltmak için jeton kullanımını ve meta verileri kullanabilir.
Artıları
Açık kaynak (Apache 2.0) ve satıcıya bağımlılık olmadan kendi kendine barındırılabilir
Güçlü gözlemlenebilirlik odaklı: izleme artı değerlendirmeler/metrikler ve tüm yaşam döngüsü için izleme
Python SDK aracılığıyla kolay benimseme ve popüler çerçeveler/sağlayıcılarla tak ve çalıştır entegrasyonları
Eksileri
Tam kapasite, kendi kendine barındırıldığında operasyonel çaba gerektirebilir (dağıtım, ölçeklendirme, bakım)
Ekosistem genişliği, çerçeve özelliklerine bağlı olarak entegrasyonlar arasında değişen derinlik/kapsam anlamına gelir
PandaProbe Nasıl Kullanılır
1) Dağıtımınızı seçin (Bulut veya Kendi kendine barındırılan OSS): PandaProbe'un sizin için barındırılmasını istiyorsanız, https://app.pandaprobe.com/ adresinden PandaProbe Cloud'u kullanın. Satıcı bağımlılığı istemiyorsanız ve kendiniz çalıştırmak istiyorsanız, açık kaynak (Apache 2.0) sürümünü https://github.com/chirpz-ai/pandaprobe adresinden dağıtın (site, tüm çekirdek özelliklerin/API'lerin mevcut olduğunu ve kendi kendine barındırmanın ücretsiz olduğunu belirtir).
2) Bir PandaProbe çalışma alanı oluşturun/erişin: Bulut için: https://app.pandaprobe.com/ adresinden oturum açın ve ajan çalıştırmalarınız için bir proje/çalışma alanı oluşturun. OSS için: depo belgelerindeki dağıtım adımlarını tamamlayın, ardından kendi kendine barındırılan PandaProbe UI/API uç noktanızı açın ve orada bir proje/çalışma alanı oluşturun.
3) PandaProbe Python SDK'sını ajan kod tabanınıza ekleyin: PandaProbe Python SDK'sını kullanın (siteden 'Python SDK' olarak https://github.com/chirpz-ai/pandaprobe-sdk adresinden bağlantılı). İzleme/metrik/değerlendirme verilerini yayabilmesi için ajanınızın çalıştığı aynı ortama kurun.
4) Ajan çerçevenize uyan bir entegrasyon seçin (veya özel enstrümantasyon kullanın): PandaProbe, yaygın yığınlarla tak-çalıştır entegrasyonlarını destekler (sitede gösterilmiştir): LangGraph, LangChain, CrewAI, Google ADK, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, ayrıca OpenAI, Gemini ve Anthropic için sarmalayıcılar. Otomatik uçtan uca izleme elde etmek için çerçevenize uyan entegrasyonu seçin.
5) Ajan çalıştırmanızı enstrümante edin (başlangıçta tek çağrı): Uygulama başlangıcında, ajanları oluşturmadan/çalıştırmadan önce entegrasyon adaptörünün instrument() metodunu bir kez çağırın, böylece PandaProbe tüm çalıştırmayı (zincirler/ajanlar/LLM çağrıları/araç çağrıları) otomatik olarak izleyebilir. Resmi siteden Google ADK örneği:
from pandaprobe.integrations.google_adk import GoogleADKAdapter
adapter = GoogleADKAdapter(
session_id="session-abc",
user_id="user-123",
tags=["production"],
)
adapter.instrument()
Bundan sonra, ADK çalıştırıcıları izlenir (siteye göre token kullanımı ve TTFT dahil).
6) İzlemeler oluşturmak için ajanı normal şekilde çalıştırın: Ajan iş akışınızı her zamanki gibi yürütün. Enstrümantasyon etkinleştirildiğinde, PandaProbe çalıştırma boyunca aralıkları yakalar ve model tipi/parametreleri, token kullanımı ve diğer anahtar alanlar gibi meta verileri kaydeder (resmi sitedeki 'İzleme' altında açıklandığı gibi).
7) Davranışı hata ayıklamak için PandaProbe'daki izlemeleri inceleyin: PandaProbe'u (Bulut UI veya kendi kendine barındırılan UI'nız) açın ve bir oturum için yakalanan izlemeyi gözden geçirin. Her bir adımı—LLM çağrıları, araç çağrıları, zincirler/ajan adımları—görmek ve hataların, gecikmelerin veya beklenmedik çıktıların nerede meydana geldiğini belirlemek için aralık dökümünü kullanın.
8) Zaman içinde kaliteyi ölçmek için değerlendirmeler ve metrikler ekleyin: İzlemeleri/oturumları değerlendirmek ve performansı izlemek için PandaProbe'un 'Değerlendirmeler ve Metrikler' yeteneklerini (çekirdek özellik olarak listelenmiştir) kullanın. Bu, çalıştırmaları karşılaştırarak ve kalite sinyallerini izleyerek tek seferlik hata ayıklamadan sürekli iyileştirmeye geçmenize yardımcı olur.
9) Sürekli üretim görünürlüğü için izlemeyi etkinleştirin: Dağıtımlar sonrası gerilemeleri, hataları veya performans değişikliklerini tespit edebilmek için üretimdeki ajan çalıştırmalarına görünürlük sağlamak amacıyla PandaProbe'un 'İzleme' özelliğini (çekirdek özellik olarak listelenmiştir) kullanın.
10) Yinele: istemleri/araçları/mantığı düzeltin, sonra yeniden çalıştırın ve karşılaştırın: Ajanınızda değişiklikler yapın (istemleme, araç seçimi, yönlendirme mantığı, model seçimi), aynı enstrümantasyonla yeniden çalıştırın ve iyileştirmeleri doğrulamak için yeni izlemeleri/değerlendirmeleri/metrikleri önceki çalıştırmalarla karşılaştırın.
PandaProbe SSS
PandaProbe, izleme, değerlendirme, metrikler ve canlı izleme kullanarak yapay zeka ajanlarını hata ayıklamak ve geliştirmek için açık kaynaklı bir ajan mühendisliği platformudur. Kendi kendine barındırılabilir, ölçek için inşa edilmiştir ve Apache 2.0 lisansı altındadır.
PandaProbe Videosu
Popüler Makaleler
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
OpenAI, Sora Uygulamasını Kapattı: 2026'da Yapay Zeka Video Üretiminin Geleceği Ne Olacak?
Mar 25, 2026
PandaProbe 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.
PandaProbe 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.