Observabilité Production-Grade pour LLMs & Agents AI
Débugge les workflows d'agents multi-étapes, track les appels d'outils, mesure la qualité RAG, et monitore les coûts—tout dans une plateforme. Groupe les dépenses par agent, utilisateur, outil, ou toute dimension personnalisée. Conçu pour les équipes AI en production.
Qu'est-ce que l'Observabilité Production-Grade ?
Visibilité complète dans les agents AI et applications LLM :
Track les workflows d'agents multi-étapes (planification → sélection d'outils → exécution → synthèse)
Mesure le coût par agent/utilisateur/outil avec flexibilité de groupement infinie
Débugge les appels d'outils échoués avec des traces input/output
Monitore la qualité RAG (recall@k, taux de hit de contexte, couverture de citations)
Obtiens la latence p50/p95/p99 pour chaque composant
Vois exactement où tes agents AI passent du temps et de l'argent
Comprends tes Patterns d'Usage AI
Obtiens une vue complète de comment ton organisation utilise les modèles AI. Track les volumes de requêtes, identifie les tendances d'usage, et comprends quels modèles sont les plus populaires dans tes équipes.
Request Volume Tracking
Monitore les volumes de requêtes quotidiens, hebdomadaires et mensuels sur tous les modèles
Model Distribution Analysis
Vois quels modèles sont utilisés le plus fréquemment et par quelles équipes
Usage Trend Identification
Identifie les patterns d'usage et prédis les besoins futurs
Volume de Requêtes Mensuel
Total de Requêtes
1.24M
Moyenne Quotidienne
41.3K
Dashboard d'Analyse des Coûts
Optimise tes Dépenses AI
Prends le contrôle de tes coûts AI avec des breakdowns détaillés et des projections. Identifie les opportunités pour optimiser les dépenses tout en maintenant la performance.
Cost Trend Analysis
Track les dépenses dans le temps et identifie les cost drivers
Cost Optimization Recommendations
Reçois des suggestions AI-powered pour réduire les coûts sans sacrifier la qualité
Budget Alerts & Controls
Définis des limites de dépenses et reçois des alertes quand tu approches les seuils
Mesure & Améliore la Performance AI
Track les temps de réponse, les taux de succès, et autres indicateurs de performance clés. Identifie les bottlenecks et optimise ton infrastructure AI pour de meilleurs résultats.
Response Time Monitoring
Track la latence sur différents modèles et types de requêtes
User Experience Metrics
Mesure la satisfaction utilisateur et l'engagement avec les réponses AI
Performance Optimization
Reçois des recommandations pour améliorer la qualité et la vitesse des réponses
Dashboard de Performance
Temps de Réponse Moyen
142ms
-8.3% du mois dernier
Taux de Succès
99.8%
+0.2% du mois dernier
Usage Tracking
Monitore les volumes de requêtes, l'usage de tokens, et la distribution des modèles dans ton organisation.
Cost Analytics
Track les dépenses par modèle, équipe, et projet avec des breakdowns de coûts détaillés et du forecasting.
Performance Metrics
Mesure la latence, les taux de succès, et autres indicateurs de performance clés sur tous les modèles.
Observabilité des Agents AI
Vois à l'intérieur des workflows d'agents multi-étapes. Débugge les appels d'outils. Track les coûts des agents.
Tracing de Workflows Multi-Étapes
Visualise les workflows d'agents : Planification → Sélection d'Outils → Exécution d'Outils → Synthèse de Résultats. Vois quelles étapes échouent et pourquoi.
Débogage d'Appels d'Outils
Track chaque invocation d'outil : Claude Code, navigateur, système de fichiers, appels API. Vois les inputs, outputs, latence et échecs.
Attribution des Coûts d'Agents
Vois les dépenses par type d'agent (agent de recherche, agent de code, agent de support client). Sache quels agents sont coûteux.
Coordination Multi-Agents
Track les conversations entre agents. Vois comment les agents superviseurs délèguent aux agents workers. Comprends la latence multi-agents.
Tracking Granulaire des Dépenses
Sache exactement où va chaque dollar—par utilisateur, outil, agent, ou toute dimension personnalisée
Dépenses par Utilisateur
Track les coûts par user_id. Trouve les power users. Définis des budgets et alertes par utilisateur.
Dépenses par Outil
Vois les coûts pour Claude Code, automation de navigateur, récupération RAG, génération d'images. Optimise les outils coûteux.
Dépenses par Agent
Compare les coûts entre types d'agents : support client vs. revue de code vs. recherche. Connais ton économie unitaire.
Dépenses par Toute Métadonnée
Groupe par customer_tier, feature_flag, environment, team, project—tout ce que tu tagges. Flexibilité infinie.
Questions Fréquemment Posées
Qu'est-ce que l'observabilité production-grade pour les agents AI ?
L'observabilité production-grade pour les agents AI signifie tracker les workflows multi-étapes (planification, sélection d'outils, exécution, synthèse), débugger les appels d'outils, mesurer le coût par agent/utilisateur/outil, monitorer la qualité RAG, et obtenir la latence p50/p95/p99 pour chaque composant. Requesty te montre exactement où les agents échouent, où ils dépensent de l'argent, et comment les optimiser.
Puis-je tracker les dépenses par utilisateur individuel ou par outils comme Claude Code ?
Oui. Requesty te permet de grouper les coûts par user_id, tool_name (Claude Code, navigateur, système de fichiers, API), agent_type, ou toute métadonnée personnalisée que tu envoies. Tu peux voir exactement combien coûte chaque utilisateur, quels outils sont coûteux, et définir des budgets par utilisateur avec alertes.
Comment Requesty aide-t-il à débugger les workflows d'agents multi-étapes ?
Requesty trace chaque étape des workflows d'agents : planification → sélection d'outils → exécution → synthèse. Tu vois les inputs/outputs pour chaque étape, breakdowns de latence, points de défaillance, et quels outils ont été appelés. Quand un agent échoue, tu peux rejouer le workflow entier et voir exactement ce qui s'est mal passé.
En quoi Requesty diffère-t-il d'outils de monitoring d'applications comme Datadog ou New Relic ?
Les outils APM traditionnels trackent les métriques d'infrastructure. Requesty track les signaux spécifiques à l'AI : usage de tokens, coût par agent/outil, qualité de récupération RAG, taux de succès des appels d'outils, conversations multi-tours, et latence spécifique aux agents. Nous fournissons aussi des evals automatisées (pertinence, toxicité) et des guardrails que les outils APM n'ont pas.
Requesty supporte-t-il OpenTelemetry ?
Oui. Requesty exporte les traces au format OpenTelemetry et peut ingérer les traces OTel de ton instrumentation existante. Ça signifie que tu peux utiliser Requesty aux côtés de ta stack d'observabilité actuelle.
Quelles métriques RAG Requesty track-t-il ?
Requesty track le recall@k (combien de docs pertinents ont été récupérés), le taux de hit de contexte (à quelle fréquence le contexte récupéré a été utilisé), la couverture de citations (% de réponse supporté par les sources), la diversité des sources, et la latence de récupération. Ça aide à débugger et optimiser les pipelines RAG.
Puis-je voir quels outils les agents utilisent le plus ?
Oui. Requesty track chaque invocation d'outil (Claude Code, navigateur, système de fichiers, appels API, récupération RAG) avec des comptes d'usage, taux de succès, latence moyenne, et coût par outil. Tu peux voir quels outils les agents préfèrent et lesquels causent des échecs.
Comment tracker les coûts pour les systèmes multi-agents ?
Tague chaque agent avec la métadonnée agent_type (superviseur, worker, chercheur, codeur). Requesty groupe automatiquement les coûts par type d'agent et te montre les coûts de communication inter-agents. Tu verras quels agents sont coûteux et comment la délégation affecte le coût total.
Qu'en est-il de la détection de boucles d'agents et des boucles infinies ?
Requesty track le nombre d'étapes d'agents et les patterns de boucles. Définis des alertes quand un agent dépasse N étapes ou quand les coûts explosent de manière inattendue. Vois la visualisation des boucles d'agents pour débugger pourquoi les agents se bloquent.
Puis-je grouper les métriques par feedback utilisateur ?
Oui. Envoie des pouces haut/bas ou des scores de satisfaction personnalisés avec tes requêtes. Requesty groupera la latence, le coût et les métriques de qualité par score de feedback pour que tu puisses voir quelles réponses les utilisateurs ont aimé/détesté et pourquoi.
Quelles alertes Requesty supporte-t-il ?
Alertes proactives via Slack, email, ou PagerDuty quand la latence explose, les taux d'erreur augmentent, les coûts dépassent le budget, les scores de qualité chutent, ou les agents bouclent infiniment. Définis des seuils par modèle, équipe, agent, ou environnement.
Comment fonctionnent les guardrails dans Requesty ?
Les guardrails s'exécutent en temps réel avant que les requêtes n'atteignent tes modèles. Nous détectons et bloquons : PII (SSN, cartes de crédit, emails), tentatives d'injection de prompt, jailbreaks, toxicité, et prompts hors-sujet. Tu configures quelles règles s'appliquent par endpoint.