ai-observability

标签

Cards List
#ai-observability

我们如何在规模上实现持续追踪智能(8分钟阅读)

TLDR AI · 2天前 缓存

Braintrust的Topics功能利用LLM摘要,使得生产环境中的代理追踪在大规模聚类和分类中变得可控,该方法受Anthropic的Clio方法启发。

0 人收藏 0 人点赞
#ai-observability

花了最近几周时间构建了一个替代繁重AI可观测性工具的产品,因为我厌倦了混乱的日志。需要来自Next.js/Node开发者的反馈。

Reddit r/AI_Agents · 2026-05-22

一位开发者构建了 TracePilot,一个轻量级、零依赖的npm SDK,用于AI可观测性,以简化生产环境中的提示调试,提供实时延迟、令牌成本和错误追踪。

0 人收藏 0 人点赞
#ai-observability

@RespanAI:AI可观测性平台筹集了超过10亿美元,旨在为智能体时代重塑打印调试。手动阅读追踪记录不是…

X AI KOLs Following · 2026-05-22 缓存

Respan推出了一款AI可观测性平台,能够自动捕获追踪记录中的问题,旨在取代基于智能体工作流程的手动调试。

0 人收藏 0 人点赞
#ai-observability

@ArizePhoenix: Phoenix 现在允许你在代码中组合评估策略。大多数评估工具只提供一个固定的裁判模板菜单…

X AI KOLs Following · 2026-05-21

Phoenix 引入了 Code Evaluators,允许用户在 UI 中直接用 Python 或 TypeScript 定义评估策略,支持服务端执行和可组合的评分方法。

0 人收藏 0 人点赞
#ai-observability

@datadoghq: @huggingface CEO @ClementDelangue 将出席 #DASH2026,与 Datadog CEO Olivier Pomel 进行炉边谈话。T…

X AI KOLs Following · 2026-05-06 缓存

Datadog CEO Olivier Pomel 将在 DASH 2026 上与 Hugging Face CEO Clément Delangue 进行炉边谈话,共同探讨开源 AI 生态系统的崛起以及开源协作的未来。

0 人收藏 0 人点赞
← 返回首页

提交意见反馈