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생산 실패는 회귀 테스트가 됩니다.

AI 에이전트용 트레이스네이티브 CI/CD. Tracely는 모든 에이전트 트레이스를 착륙 시 등급 매기고, 클러스터링합니다. 실패하면 문제가 발생하고, 나쁜 부분이 고정되어 재플레이 가능한 은밀한 케이스에 들어가며, 풀 리퀘스트를 차단합니다 그럼 다시 커플링을 하게 되고, 그 순간 바로 알려줍니다.

생산 트레이스 → 실패 감지→ 회귀 테스트 → CI 게이트 → 경고

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한 번의 클릭으로 전체 스택을 셀프 호스팅 — API, 워커, UI, Postgres, ClickHouse, Redis, MinIO:

하나의 작업 공간: 실행 중인 것, 고장 난 것, 이미 고정된 테스트 항목.

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왜 또 다른 에이전트 관찰 도구일까요?

왜냐하면 관측 가능성은 대시보드에서 멈추기 때문입니다. 에이전트가 고장 났다는 것을 알 수 있다면 — 그 다음에는 무엇일까요?

모든 평가 도구는 데이터셋을 손으로 작성하라고 요구합니다: 앉아서 질문을 만들어내고, 이상적으로 작성하세요 답변은 제품이 변함에 따라 최신 상태로 유지하세요. 그 데이터셋은 고장 날 수 있는 부분에 대한 추측입니다.

제작진은 이미 진짜 증거를 건넸다: 실패한 정확한 생산 기록과 정확한 증거

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Why another agent-observability tool?

Because observability stops at the dashboard. You can see that your agent broke — then what?

Every eval tool asks you to hand-author a dataset: sit down, invent questions, write ideal answers, keep them current as the product changes. That dataset is a guess about what might break.

Production already handed you the real thing: a trace of the exact run that failed, with the exact input, the exact tool calls, the exact model responses.