Lösung · AI Operations
KI in Produktion überwachen: die Funktion, die deine Agenten live beobachtet — Latenz, Kosten, Fehler und Drift — und dich vor dem Kunden warnt
Ein Agent in Produktion fällt nicht mit einem roten Fehler aus: Er fällt still aus — wird langsamer, treibt die Kosten pro Token hoch, gibt Müll zurück, wenn ein Tool sich ändert — und ohne Observability erfährst du es erst, wenn sich jemand beschwert. KI überwachen ist kein hübsches Dashboard, das niemand ansieht; es ist die Funktion, die instrumentiert, beobachtet und alarmiert: Traces jedes Aufrufs, Live-Metriken, Alerts, wenn etwas vom Skript abweicht, und wessen Telefon um 3 Uhr nachts klingelt.
Das Problem
Ein Agent in Produktion bricht still, und ohne Observability ist die erste Warnung eine Kundenbeschwerde
- Der Agent wird langsamer oder gibt seltsame Antworten, weil eine API sich änderte oder das Modell aktualisiert wurde, und niemand sieht es: Es gibt keine Traces oder Live-Metriken, nur das rohe Log, das niemand öffnet, bis es einen Vorfall gibt.
- Die Kosten pro Token schießen an einem Dienstag hoch, ohne dass es jemand bemerkt, bis die Rechnung des Anbieters am Monatsende kommt, vervielfacht, ohne zu wissen, welcher Flow sie ausgelöst hat.
- Wenn wirklich etwas ausfällt, gibt es keine Bereitschaft und kein Runbook: Es wird von einem verärgerten Kunden entdeckt, von Hand gesucht, welcher Schritt brach, und es dauert Stunden zu verstehen, was passierte, weil keine Spur blieb.
- Das einzige Signal, dass das System kränkelt, sind Beschwerden, die spät und nur von der Spitze kommen; die langsame Drift — die Qualität, die jede Woche ein bisschen sinkt — sieht niemand, bis es schon ein großes Problem ist.
Was es kostet, alles zu lassen
Ein Agent in Produktion ohne Observability ist kein betriebenes System, sondern eine Blackbox, die abrechnet und manchmal ausfällt. Die Kosten sind nicht nur der eine Vorfall: Es ist die Zeit, ihn blind zu finden, wenn er schon explodiert ist, die Token-Rechnung, die ohne Aufsicht hochschießt, und die Drift, die die Qualität so langsam auffrisst, dass du, wenn du reagierst, schon Vertrauen — und Kunden — verloren hast. Wenn die einzige Metrik die Beschwerde ist, zahlt jeder Ausfall jemand draußen vor einem Panel drinnen, und auf mehr Agenten zu skalieren auf einer Basis, die du nicht siehst, vervielfacht die Fläche dessen, was ohne Vorwarnung brechen kann.
Die Lösung
Wir instrumentieren und betreiben die Observability deiner Agenten — Traces, Live-Metriken, Alerts, Bereitschaft und Incident-Runbook — damit du Ausfälle nicht mehr von einem Kunden erfährst, sondern sie auf einem Dashboard kommen siehst
- 1Wir instrumentieren jeden Agenten: End-to-End-Traces jedes Aufrufs — was reinkam, welches Modell und welche Tools genutzt wurden, was rauskam und wie lange und wie viel es kostete — damit du keine Blackbox mehr hast und siehst, was in jedem Schritt drinnen passiert.
- 2Wir richten die Metriken ein, die zählen, live: Latenz, Kosten pro Fall und pro Token, Fehlerrate, Nutzung und Ausfall jedes Tools, Fälle, die vom Skript abweichen; kein dekoratives Dashboard, sondern die Zahlen, die sagen, ob das System gerade gesund ist.
- 3Wir setzen Alerts und Bereitschaft: Schwellen, die eine Warnung auslösen, wenn Latenz, Kosten oder Fehler aus dem Bereich laufen — auch wenn sich niemand beschwert hat — mit wessen Telefon klingelt und einem Runbook, was zu tun ist, damit der Vorfall in Minuten und nicht in der Monatsrechnung erwischt wird.
- 4Wir überwachen die Drift und schließen den Kreis mit Vorfällen: Wir erkennen den langsamen Qualitätsabfall und die Fehlermuster, hinterlassen ein Post-mortem jedes Vorfalls und speisen die Verbesserungen. Alles gemessen: p95-Latenz, Kosten pro Fall, Fehlerrate, Zeit bis zur Erkennung und Zeit bis zur Behebung.
Was sich ändert
Was du nicht mehr verlierst
Der Ausfall wird nicht mehr von einem Kunden entdeckt: Traces und Alerts bringen ihn live hoch, wenn Latenz, Kosten oder Fehler aus dem Bereich laufen, nicht wenn sich jemand beschwert.
Mechanismus
Die Kosten pro Token sind keine Monatsend-Überraschung mehr: Sie werden pro Fall laufend überwacht, sodass der Spitzenwert am Tag sichtbar ist und du weißt, welcher Flow ihn auslöste.
Mechanismus
Der Vorfall wird in Minuten erwischt, nicht in Stunden: Mit Traces, Bereitschaft und Runbook weißt du, welcher Schritt brach, ohne ihn blind zu rekonstruieren.
Mechanismus
Was wir messen: p95-Latenz, Kosten pro Fall, Fehlerrate, Zeit bis zur Erkennung und Zeit bis zur Behebung eines Vorfalls.
Was wir messen
Datenblatt
- Wegfallende Arbeit
- dass deine KI-Agenten blind in Produktion laufen — ohne Traces, ohne Live-Metriken, ohne Alerts oder Bereitschaft — und das erste Zeichen für ein Problem eine Kundenbeschwerde oder die Token-Rechnung am Monatsende ist
- Übliche Einrichtung
- 2–4 Wochen
- Eingang
- die echten Aufrufe deiner Agenten in Produktion, ihre Latenz, ihre Kosten, ihre Tool-Fehler und ihre langsame Drift, heute in einem rohen Log vergraben, das niemand öffnet, bis es einen Vorfall gibt
- Ausgang
- jeder Agent instrumentiert mit Live-Traces und -Metriken, Alerts, die vor der Beschwerde auslösen, Bereitschaft mit Incident-Runbook und überwachter Drift, um es auf einem Dashboard kommen zu sehen statt es beim Kunden zu entdecken
- Kompatibel mit
- OpenAIAnthropicAzure OpenAIAmazon BedrockGoogle Vertex AI
- Kann sich verbinden mit
- Deine Agenten und ihre Produktions-LogsDein Observability-Stack (LangSmith, Langfuse, Datadog, Grafana)Dein Alert-Kanal und deine Bereitschaft
- Was wir messen
- p95-LatenzKosten pro FallFehlerrateZeit bis zur Erkennung und Zeit bis zur Behebung
- Geeignet für
- Unternehmen mit einem oder mehreren KI-Agenten in Produktion, die heute ohne Live-Überwachung laufen und sie betreiben müssen — sie sehen, alarmieren und auf Vorfälle reagieren — bevor sie skalieren
- Nicht geeignet für
- wer noch im Prototyp ohne echten Traffic zum Überwachen ist, oder wer die Antwortqualität (Rubrik und Evals) messen will statt der operativen Gesundheit des Systems — das ist eine andere, ergänzende Funktion
Häufig gestellte Fragen
Sie sind Cousins, keine Zwillinge, und sie ergänzen sich. Qualität bewerten misst, ob die Antwort gut ist — gegen eine Rubrik: Genauigkeit, Ton, Richtlinien. Überwachen misst, ob das System live gesund ist — Latenz, Kosten, Tool-Fehler, Vorfälle — und alarmiert dich, wenn es aus dem Bereich läuft. Ein Agent kann korrekte Antworten geben und trotzdem teuer, langsam oder kurz vorm Umfallen sein; und er kann schnell und günstig sein und dabei Müll zurückgeben. Du brauchst beide: Qualität benotet das Was, Observability überwacht, wie es läuft.
Mit dem, den du schon hast. Wir instrumentieren auf deinen Agenten und ihren Logs und stützen uns auf Standard-Observability-Tools — LangSmith, Langfuse, Datadog, Grafana und ähnliche — egal welcher Modellanbieter. Wir bitten dich nicht, den Agenten neu zu schreiben oder die Plattform zu migrieren: Wir bauen die Trace-, Metrik- und Alert-Schicht über das, was schon in Produktion läuft.
Das wird vereinbart, bevor irgendetwas eingeschaltet wird. Wir definieren die Bereitschaft — wer den Alert bekommt, über welchen Kanal und mit welchem Runbook — je nachdem, wie du operieren willst: Wir führen sie als externe Funktion, dein Team führt sie mit dem Runbook, das wir hinterlassen, oder ein Hybrid. Was wir dir nicht hinterlassen, ist ein Alert, der auslöst und bei niemandem klingelt: ohne Bereitschaft ist Überwachen nur ein weiteres Dashboard, das niemand ansieht.
Ja, denn der stille Ausfall wartet nicht, bis du hundert hast. Mit einem Agenten bist du schon exponiert: ein Kostenspitze, ein Tool, das sich ändert und den Flow bricht, eine Drift, die die Qualität leise senkt. Observability ist genau das, was dich mit Netz skalieren lässt: von einem zu mehreren Agenten auf einer Basis, die du siehst, und Alerts, die auslösen, statt Blackboxes zu vervielfachen. Je früher du sie baust, desto weniger Vorfälle zahlst du mit Kunden.
Bauen wir es in deinem Betrieb?
Du hast das Problem benannt. Wir liefern die Lösung und lassen sie gemessen laufen.