Ihre KI-Beobachtbarkeit
Monitoring, Tracing, Bewertung und Audit für jeden Agenten und jeden Workflow — jede Aktion unveränderlich protokolliert, Token, Kosten und Latenz sichtbar, Qualität und Halluzination gemessen — damit unternehmensweite KI rechenschaftsfähig bleibt.
Jede Aktion nachverfolgen
Durchgängiges Tracing von Agenten und Workflows — jeder Schritt, jeder Tool-Aufruf und jede Entscheidung erfasst, sodass Sie genau sehen, was passiert ist.
Transparenz bei Kosten, Token & Latenz
Live-Einblick in Token-Verbrauch, Kosten und Latenz über Agenten und Workflows hinweg, damit KI-Ausgaben und -Leistung unter Kontrolle bleiben.
Qualitäts- & Halluzinations-Evals
Fortlaufende Bewertung der Ausgabequalität und von Halluzinationen, damit Sie messen, ob KI-Antworten vertrauenswürdig sind — nicht nur, dass sie ausgeführt wurden.
KI-Beobachtbarkeit (auch LLM Observability genannt) ist das Monitoring, Tracing, die Bewertung und das Audit von KI-Agenten und -Workflows im Produktivbetrieb. Auf dem AI OS bedeutet das: Jede Agentenaktion wird in einem unveränderlichen Audit-Trail mit Akteur- und IP-Kontext erfasst, Token-Verbrauch, Kosten und Latenz sind durchgängig sichtbar, und Ausgaben werden fortlaufend auf Qualität und Halluzination bewertet — damit unternehmensweite KI rechenschaftsfähig, debugfähig und unter Kontrolle bleibt.
Sie können nicht steuern, was Sie nicht sehen. Während Agenten und Workflows im gesamten Unternehmen handeln, müssen Sie wissen, was sie getan haben, was es gekostet hat, wie gut sie abgeschnitten haben und ob ihren Antworten zu trauen ist. KI-Beobachtbarkeit gibt dem AI OS diese Sichtbarkeit: vollständige Traces jedes Agenten- und Workflow-Schritts, unveränderliches Audit jeder Aktion, Live-Kennzahlen zu Token, Kosten und Latenz sowie Bewertungen zu Qualität und Halluzination. Es ist dieselbe Maschinerie, die Governance und Compliance antreibt — und KI aus einer undurchsichtigen Blackbox in ein rechenschaftsfähiges System verwandelt, das Sie überwachen, debuggen und belegen können.
KI-Beobachtbarkeit in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich KI-Beobachtbarkeit ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Monitoring, Tracing, Bewertung und Audit
KI-Beobachtbarkeit instrumentiert jeden Agenten und jeden Workflow auf der Plattform. Jede Aktion wird nachverfolgt und protokolliert, Leistung und Kosten werden gemessen, und Ausgaben werden auf Qualität bewertet — sodass die für KI Verantwortlichen sehen können, was sie tut, warum und wie gut, in Echtzeit und im Nachhinein.
Verteiltes Tracing — Verfolgen Sie eine Anfrage durchgängig über Agenten, Tool-Aufrufe und Workflow-Schritte hinweg, sodass Fehler und langsame Schritte leicht zu lokalisieren sind.
Unveränderliches Audit — Jede Agenten- und Workflow-Aktion wird unveränderlich und abfragbar protokolliert, mit vollständigem Akteur- und IP-Kontext und geschwärzten sensiblen Feldern.
Kosten- und Leistungskennzahlen — Token-Verbrauch, Kosten und Latenz werden pro Agent, Workflow und Modell erfasst, damit Ausgaben und SLAs sichtbar bleiben.
Qualitäts- und Halluzinations-Evals — Ausgaben werden auf Genauigkeit, Verankerung und Halluzination bewertet, sodass Qualität fortlaufend gemessen und nicht angenommen wird.
Rechenschaftsfähige KI im Unternehmensmaßstab
Wenn KI im gesamten Unternehmen läuft, ist Undurchsichtigkeit ein Risiko: unbemerkte Drift, ausufernde Kosten, stille Ausfälle und Antworten, die niemand zurückverfolgen kann. KI-Beobachtbarkeit beseitigt diese Undurchsichtigkeit. Dieselben unveränderlichen Audits, Traces und Bewertungen, die KI debugfähig halten, machen sie auch rechenschaftsfähig — sie liefern die Nachweise, die Governance und Compliance verlangen, und die Sichtbarkeit, die Teams brauchen, um KI sicher zu betreiben. Beobachtbarkeit ist das, was Ihnen erlaubt, unternehmensweiter KI im Produktivbetrieb zu vertrauen und nicht nur in einer Demo.
Häufig gestellte Fragen
Was ist KI-Beobachtbarkeit?+
Worin unterscheidet sich LLM Observability von klassischem Monitoring?+
Kann ich KI-Kosten, Token und Latenz erfassen?+
Wie hilft Beobachtbarkeit dabei, Halluzinationen zu erkennen?+
Wie verhält sich KI-Beobachtbarkeit zu LLMOps und AIOps?+
Gibt es einen vollständigen Audit-Trail der Agentenaktionen?+
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