jwuthri-cloud/tracely-ai

Производственные неудачи превращаются в регрессионные тесты.

Trace-native CI/CD для AI-агентов. Tracely оценивает каждую трассу агента по мере их приземления, кластеризует Неудачи превращаются в проблемы, замораживает плохое, попадает в герметичные реиграбельные случаи, блокирует pull request. Это снова отправит их — и сообщит вам в тот момент, когда что-то произойдёт.

обнаружение → сбоев → регрессионный тест → CI-гейт → оповещение

Веб-сайт · Документы · Руководство по продукту · Навыки агента · Экскурсия · 2-минутная демонстрация · Досье дизайна

Самостоятельно разместить весь стек одним кликом — API, worker, UI, Postgres, ClickHouse, Redis и MinIO:

Одно рабочее пространство: что работает, что сломалось, что уже закреплено как тест.

---

Зачем ещё один инструмент наблюдаемости агента?

Потому что наблюдаемость заканчивается на приборной панели. Вы видите, что ваш агент сломался — и что тогда?

Каждый инструмент для оценки требует от вас написать налет данных вручную: сидеть, придумывать вопросы, писать идеально Ответы — поддерживайте их актуальными по мере изменения продукта. Этот набор данных — лишь предположение о том, что может сломаться.

Продакшн уже дал вам настоящую вещь: следы того самого провалившегося тиража с точным

---

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.