PandaProbe Cloud
WebsiteAI DevOps Assistant
PandaProbe Cloud, otomatik ölçeklendirme altyapısı, yerleşik değerlendirme modelleri ve SSO ve izinler gibi ekip özellikleriyle, yapay zeka aracılarının izlenmesi, değerlendirilmesi ve üretim denetimi için tamamen yönetilen bir platformdur.
https://www.pandaprobe.com/platform/cloud?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 16, 2026
PandaProbe Cloud Nedir
PandaProbe Cloud, PandaProbe'un barındırılan, tamamen yönetilen bir hizmetidir. PandaProbe, ekiplerin geliştirme ve üretim genelinde yapay zeka aracı uygulamalarını izlemesine, değerlendirmesine, denetlemesine ve hata ayıklamasına yardımcı olmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir aracı mühendislik platformudur. Tam yığın gözlemlenebilirlik (izleme alımı, depolama ve panolar) ve sürekli değerlendirme iş akışları sağlar, böylece ekipler kendi gözlemlenebilirlik altyapılarını işletmeden, tek seferlik hata ayıklamanın ötesine geçerek aracı davranışını zaman içinde sistematik olarak anlayabilir ve iyileştirebilir.
PandaProbe Cloud Temel Özellikleri
PandaProbe Cloud, çalıştırmak için sıfır altyapı gerektiren, yapay zeka aracıları için tam yığın izleme, değerlendirme ve izleme sağlayan, tamamen yönetilen bir aracı mühendisliği platformudur. İzleme alımını, depolamayı, panoları, otomatik ölçeklendirmeyi ve ekip erişim kontrollerini yönetirken, aynı zamanda yönetilen değerlendirme “LLM-hakem olarak” ve gömme modellerini çalıştırır, böylece ekiplerin harici API anahtarları getirmesine gerek kalmaz. Planlanmış değerlendirme çalıştırmaları ve isteğe bağlı kurumsal düzeyde destek ve SSO aracılığıyla yerleşik sürekli izleme ile, ekiplerin geliştirme ve üretimde aracı kalitesini operasyonel yük olmadan hata ayıklamasına, ölçmesine ve iyileştirmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Yönetilen izleme ve panolar: Barındırılan izleme alımı, depolama ve görselleştirme sayesinde ekipler, sunucu sağlamaya gerek kalmadan LLM'ler, araçlar ve iş akışları genelinde aracı davranışında hata ayıklayabilir.
Yönetilen değerlendirme LLM ve gömmeler: Sizin için LLM-hakem olarak değerlendirmeleri ve gömme modellerini çalıştırır, değerlendirme iş akışları için harici model API anahtarlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
Sürekli değerlendirme zamanlayıcısı: Üretim trafiğine karşı saatlik/günlük/özel cron değerlendirmeleri için yerleşik zamanlayıcı, gerilemeleri yakalamak ve zaman içinde kaliteyi izlemek için.
Otomatik ölçeklenen altyapı: Trafik artışlarını ve artan hacimleri otomatik olarak yönetir, prototipten üretime geçen ekipler için manuel kapasite planlamasını azaltır.
SSO, RBAC ve ekip izinleri: Ekipler genişledikçe organizasyonel güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için rol tabanlı erişim kontrolü ve SSO desteği.
SLA destekli destek seçenekleri: Üretim güvenilirliğini ve daha hızlı olay çözümünü hedefleyen, daha yüksek katmanlarda özel destek kanalları ve SLA garantileri.
PandaProbe Cloud Kullanım Alanları
Üretim müşteri destek aracılarında hata ayıklama: Araç çağrılarını ve model çıktılarını uçtan uca izleyin, ardından canlı destek iş akışlarında yanıt kalitesi gerilemelerini ve güvenilirlik sorunlarını tespit etmek için planlanmış değerlendirmeler çalıştırın.
CI/CD'de çok adımlı kodlama aracılarının izlenmesi: Aracı çalıştırmalarını izleyin, izleri merkezi olarak depolayın ve kod oluşturma veya yeniden düzenleme aracılarının sürümler arasında kaliteyi korumasını sağlamak için değerlendirme çalıştırmalarını otomatikleştirin.
RAG/arama asistanlarını değerlendirme: Bilgi tabanları değiştikçe geri alma kalitesini, temellendirmeyi ve yanıt tutarlılığını sürekli olarak değerlendirmek için yönetilen gömmeleri ve LLM-hakem olarak değerlendirmeleri kullanın.
Kurumsal aracılar için platform ekibi gözlemlenebilirliği: Platform ekiplerinin birden çok dahili aracı dağıtımında güvenilirliği, kalite metriklerini ve gerilemeleri izleyebilmesi için RBAC/SSO ve merkezi izleme uygulayın.
Startup'ları prototipten yüksek hacimli kullanıma ölçeklendirme: Barındırılan kurulumla hızlıca başlayın, ardından trafik arttıkça kaliteyi korumak için otomatik ölçeklendirme, elde tutma yönetimi (daha yüksek katmanlar) ve desteğe güvenin.
Artıları
Yönetilecek sıfır altyapı (barındırılan alım, depolama, panolar, ölçeklendirme).
Yönetilen değerlendirme modelleri, kurulum karmaşıklığını azaltır ve değerlendirmeler için üçüncü taraf API anahtarlarına ihtiyaç duyulmasını önler.
Yerleşik planlanmış izleme, üretimde gerilemeleri sürekli olarak yakalamaya yardımcı olur.
Ekip/güvenlik özellikleri (RBAC/SSO) ve destek/SLA seçenekleri büyüyen kuruluşlara uyar.
Eksileri
Ücretsiz katmanın düşük aylık limitleri vardır (örn. ayda 100 temel izleme ve sınırlı değerlendirme çalıştırması).
Bulut teklifi, katı veri yerleşimi veya özel altyapı gereksinimleri olan kuruluşlar için kendi kendine barındırmadan daha az doğrudan kontrol anlamına gelir (kurumsal/hibrit seçenekler gerekebilir).
Bazı gelişmiş yetenekler (daha yüksek oran limitleri, elde tutma yönetimi, özel destek kanalları) ücretli katmanlar gerektirir.
PandaProbe Cloud Nasıl Kullanılır
1) Bulut mu, Açık Kaynak mı Seçin?: Kendi kendine barındırmak yerine PandaProbe Cloud'u (tamamen yönetilen) kullanmaya karar verin. Bulut, barındırılan izleme alımı/depolama/panolar, yönetilen bir değerlendirme LLM'si + gömme modelleri (harici API anahtarı gerekmez), otomatik ölçeklendirme, SSO/izinler, bir değerlendirme zamanlayıcısı aracılığıyla sürekli izleme ve SLA/destek (plana bağlı) içerir.
2) Bir PandaProbe Cloud hesabı oluşturun: https://app.pandaprobe.com/ adresine gidin ve kaydolun. Kredi kartı gerektirmeyen ücretsiz Hobby planıyla (sonsuza kadar 0$) başlayabilirsiniz.
3) Kullanımınıza uygun bir plan seçin: Beklenen izleme/değerlendirme hacmine ve ekip büyüklüğüne göre bir plan seçin: Hobby (1 koltuk), Pro (2 koltuk), Startup (10 koltuk) veya Enterprise (özel/sınırsız). Planlar, dahil edilen aylık izleme alımı ve değerlendirme çalıştırmaları, destek seviyesi ve operasyonel özellikler açısından farklılık gösterir.
4) Aracınızı/uygulamanızı PandaProbe Cloud'a kurun ve bağlayın: Yapay zeka aracı uygulamanızı PandaProbe'un Python SDK'sını kullanarak enstrümante edin, böylece yönetilen Bulut alımına izler gönderebilir. PandaProbe Cloud, varsayılan olarak kodlama aracılarıyla çalışmak üzere tasarlanmıştır ve önde gelen aracı çerçeveleri ve LLM sağlayıcılarıyla entegrasyonları ve özel enstrümantasyonu destekler.
5) Uçtan uca yürütme verilerini gönderin (oturumlar → izler → aralıklar): Aracı iş akışlarınızı çalıştırın ve PandaProbe'un tam yörüngeleri yapılandırılmış oturumlar, izler ve aralıklar olarak yakaladığından emin olun. Bu, yalnızca izole adımlar yerine çok adımlı döngüleri uçtan uca takip etmenizi sağlar.
6) İzleri incelemek için Bulut panosunu kullanın: Alınan izleri görüntülemek ve LLM çağrıları, araç kullanımı ve çok adımlı iş akışları genelinde aracı davranışında hata ayıklamak için PandaProbe Cloud panosunu açın. Bulut, yönetilecek hiçbir altyapı olmadan panoyu kutudan çıktığı gibi içerir.
7) Yönetilen Değerlendirme LLM'sini kullanarak değerlendirmeler yapın: Değerlendirmeleri (yapılandırılmış geri bildirimle LLM-hakim puanlaması dahil) doğrudan Bulut'ta yapılandırın ve çalıştırın. PandaProbe Cloud, değerlendirme LLM'sini ve gömme modellerini sağlar, böylece bu bileşenler için harici API anahtarları sağlamanıza gerek kalmaz.
8) Yalnızca tek izleri değil, tüm oturumları değerlendirin: Uzun yörüngelerdeki davranışı puanlamak ve teşhis etmek için oturum düzeyinde değerlendirmeyi kullanın. Bu, görünür hata daha sonra meydana gelse bile, çalıştırmanın başlarında hataların nerede başladığını (örneğin, döngü, zayıf araç kullanımı veya sapma) belirlemeye yardımcı olur.
9) Sürekli izlemeyi planlayın (tekrarlayan değerlendirme çalıştırmaları): Üretim trafiğine karşı düzenli aralıklarla (günlük, saatlik veya özel cron) değerlendirmeler çalıştırmak için yerleşik değerlendirme zamanlayıcısını etkinleştirin. Bu, regresyonları ve davranışsal sapmaları hızlı bir şekilde yakalamaya yardımcı olur.
10) Ekip erişimini yönetin (SSO ve izinler): Büyüyen ekipler için rol tabanlı erişim kontrolünü ve (dahil olduğunda) SSO'yu yapılandırın. Bu, kurumsal güvenlik gereksinimlerini ve izlere, değerlendirmelere ve izlemeye kontrollü erişimi destekler.
11) Operasyonel yük olmadan ölçeklendirin: Trafik artışlarını ve artan hacimleri yönetmek için Bulut otomatik ölçeklendirmesine güvenin. Depolama/saklama ve alım altyapısı PandaProbe Cloud tarafından yönetilir, böylece sürekli bakım önlenir.
12) Planınıza uygun destek kanallarını kullanın: Hobby, GitHub aracılığıyla topluluk desteği kullanır; Pro, e-posta desteği içerir; Startup, özel bir Slack kanalı içerir; Enterprise, özel bir mühendislik ekibi, destek SLA'sı ve eğitimler/mimari rehberlik ekler.
PandaProbe Cloud SSS
PandaProbe Cloud, yönetilecek sıfır altyapı ile yapay zeka aracıları için tam yığın izleme, değerlendirmeler ve izleme sağlayan, PandaProbe'un tam olarak yönetilen bir sürümüdür.
PandaProbe Cloud 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
PandaProbe Cloud 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 Cloud 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.