AI Observability
Monitoring, tracing, evaluatie en audit voor elke agent en elke workflow — elke actie onveranderlijk gelogd, tokens, kosten en latency zichtbaar, kwaliteit en hallucinatie gemeten — zodat AI in de hele organisatie verantwoord blijft.
Traceer elke actie
End-to-end tracing van agenten en workflows — elke stap, toolaanroep en beslissing vastgelegd, zodat u precies ziet wat er is gebeurd.
Zicht op kosten, tokens & latency
Live zicht op tokengebruik, kosten en latency over agenten en workflows heen, zodat AI-uitgaven en prestaties onder controle blijven.
Kwaliteits- & hallucinatie-evaluaties
Continue evaluatie van outputkwaliteit en hallucinatie, zodat u meet of AI-antwoorden te vertrouwen zijn — niet alleen dat ze zijn uitgevoerd.
AI-observability (ook wel LLM-observability genoemd) is het monitoren, tracen, evalueren en auditeren van AI-agenten en workflows in productie. Op het AI OS betekent dat: elke actie van een agent wordt vastgelegd in een onveranderlijk audit trail met actor- en IP-context, tokengebruik, kosten en latency zijn end-to-end zichtbaar, en output wordt continu geëvalueerd op kwaliteit en hallucinatie — zodat AI in de hele organisatie verantwoord, debugbaar en onder controle blijft.
U kunt niet beheersen wat u niet kunt zien. Naarmate agenten en workflows door de hele organisatie handelen, moet u weten wat zij hebben gedaan, wat het heeft gekost, hoe goed zij presteerden en of hun antwoorden te vertrouwen zijn. AI-observability geeft het AI OS dat zicht: volledige traces van elke agent- en workflowstap, onveranderlijke audit van elke actie, live metrics voor tokens, kosten en latency, en evaluaties van kwaliteit en hallucinatie. Het is dezelfde machinerie die governance en compliance voedt — en die AI verandert van een ondoorzichtige black box in een verantwoord systeem dat u kunt monitoren, debuggen en aantonen.
AI-observability in het Scrydon-platform
Eén geïntegreerde, soevereine architectuur. Hier past AI-observability — uitgelicht binnen de volledige stack waarmee het samenwerkt.
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
Het beste van data lakes, datawarehouses en search gecombineerd
AI-agenten, workflows en automatiseringen die uitvoeren over al uw systemen heen
Integreer via A2A, MCP, legacy systemen en databronnen
Veilige domeinfederatie, vertrouwd datadelen en intelligentie over organisatiegrenzen heen
Soevereine fundamenten
Monitoring, tracing, evaluatie en audit
AI-observability instrumenteert elke agent en elke workflow op het platform. Elke actie wordt getraceerd en gelogd, prestaties en kosten worden gemeten, en output wordt geëvalueerd op kwaliteit — zodat de mensen die verantwoordelijk zijn voor AI kunnen zien wat die doet, waarom en hoe goed, in realtime en achteraf.
Distributed tracing — Volg een verzoek end-to-end over agenten, toolaanroepen en workflowstappen heen, zodat storingen en trage stappen eenvoudig zijn aan te wijzen.
Onveranderlijke audit — Elke actie van een agent of workflow wordt onveranderlijk en doorzoekbaar gelogd, met volledige actor- en IP-context en met gevoelige velden geredigeerd.
Kosten- en prestatiemetrics — Tokengebruik, kosten en latency worden bijgehouden per agent, workflow en model, zodat uitgaven en SLA's zichtbaar blijven.
Kwaliteits- en hallucinatie-evaluaties — Output wordt geëvalueerd op nauwkeurigheid, verankering en hallucinatie, zodat kwaliteit continu wordt gemeten in plaats van verondersteld.
Verantwoorde AI op organisatieschaal
Wanneer AI door de hele organisatie draait, is ondoorzichtigheid een risico: onopgemerkte drift, uit de hand lopende kosten, stille storingen en antwoorden die niemand kan herleiden. AI-observability neemt die ondoorzichtigheid weg. Dezelfde onveranderlijke audit, tracing en evaluatie die AI debugbaar houden, maken die ook verantwoord — ze leveren het bewijs dat governance en compliance vereisen, en het zicht dat teams nodig hebben om AI veilig te gebruiken. Observability is wat u in staat stelt organisatiebrede AI in productie te vertrouwen, en niet alleen in een demo.
Veelgestelde vragen
Wat is AI-observability?+
Hoe verschilt LLM-observability van traditionele monitoring?+
Kan ik AI-kosten, tokens en latency volgen?+
Hoe helpt observability bij het detecteren van hallucinatie?+
Hoe verhoudt AI-observability zich tot LLMOps en AIOps?+
Is er een volledig audit trail van agentacties?+
Ontdek het platform
Gerelateerd
E-mail ons
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Partners
