AI Agentreeは、システムの健康だけでなく、意思決定の質に焦点を当てたAIエージェント監視プラットフォームのリーダーです。意思決定の結果を追跡し、パターンドリフトを検出し、自動化の機会を特定し、エージェントのパフォーマンスを継続的に改善します。LangSmithやDatadogの代替として、トレースレベルの可視性を超えた意思決定インテリジェンスを必要とするチームに最適です。
AI Agentreeは、システムの稼働時間だけでなく、意思決定の質を監視します。 結果を追跡し、ドリフトを検出し、エージェントを継続的に改善します。
最適：24/7でエージェントを運用するAIチーム、エージェントのパフォーマンスを担当するオペレーションチーム、AIの決定が実際に機能しているかを知る必要があるすべての人。
監視は緑色を示しています。APIのレイテンシは問題ありません。しかし、エージェントは良い決定を下していますか？従来の可視性ではこの質問に答えられません。
エージェントの意思決定の質は徐々にドリフトする可能性があります - モデルの更新、データの変更、エッジケースの蓄積。気づいたときには、顧客は数週間影響を受けています。
顧客が不満を言うときに悪いAIの決定について知ります。その時には、予防ではなく消火活動を行っています。早期警告システムはありません。
トレースを超えて、実際に重要なもの - 意思決定の質を監視します。
即時、短期（数日）、長期（数週間）の3つの視点で意思決定の結果を追跡します。実際に機能する決定を確認します。
意思決定パターンが変化したときに自動アラートを発信します。顧客に影響を与える前に問題をキャッチします。
統計的信頼性の閾値を持つ決定論的パターン検出。自動化の機会やエッジケースのクラスターを見つけます。
意思決定のボリューム、信頼度分布、結果率、人間のオーバーライドパターンのためのAPIエンドポイント。専用の分析ダッシュボードが含まれています。
OpenTelemetryを介して既存のダッシュボードに意思決定メトリクスをエクスポートするか、REST API分析エンドポイントを使用します。
従来の可視性ツールはAPIコール、レイテンシ、エラーを追跡します。AI Agentreeは意思決定の質を監視し、どの決定が良い結果をもたらしたかを追跡し、意思決定パターンのドリフトを特定し、エージェントが異常な選択をしたときにアラートを発信します。私たちはシステムの健康だけでなく、意思決定インテリジェンスに焦点を当てています。
はい、AI Agentreeは3つの時間の視点（即時、短期、長期）で意思決定の結果を追跡します。結果パターンが変化したとき - 特定の決定タイプの後に顧客の不満が増加する場合 - システムは問題がエスカレートする前にアラートを発信します。
AI Agentreeは、kユーザー/nトレースの信頼度閾値を持つ決定論的パターンシグネチャを使用して、再発する意思決定シナリオや異常なパターンを特定します。システムは、類似の状況が一貫して同じ決定につながるときに検出し、ルールベースの自動化の候補を浮上させます。MLベースの高度な検出は私たちのロードマップにあります。
10ms未満です。私たちの非同期アーキテクチャは、エージェントの操作をブロックすることなく意思決定データをキャプチャします。ほとんどの顧客は、高ボリュームでもエージェントの応答時間に目に見える影響がないと報告しています。
はい、AI AgentreeはOpenTelemetry（OTLP）を介して意思決定データをエクスポートし、Datadog、New Relic、GrafanaなどのOTel互換プラットフォームと統合します。既存のダッシュボードに意思決定メトリクスをエクスポートするか、REST API分析エンドポイントを使用します。
実際に重要なものを追跡し始めましょう。無料プランが利用可能です。