Bu yıl on bir ajan yayına aldınız. Şu anda hangisi hata veriyor?
AI-BUS Agent Monitoring, kurumunuzda çalışan tüm yapay zekâ ajanlarına abone olup onları izlemek için tek bir ekrandır. Canlı durum, sağlık metrikleri, konfigürasyon detayı ve akan çalışma logları — her ortamda, satır içi kontrol eylemleriyle. Tasarım gereği okuma ağırlıklı, eylem hafiftir: ajan durumunu izler, ajan mantığını yönetmez.
AI-BUS Agent Monitoring — Kurumsal Ajan Gözlemlenebilirliği
Altındaki problem.
Ajanlar, etraflarındaki disiplinden daha hızlı çoğalır. Bir ekip bir tane çıkarır, başka bir ekip üç tane, bir tedarikçi iki tane daha teslim eder ve bir yıl içinde neyin, hangi ortamda, hangi modele karşı çalıştığının listesini kimse çıkaramaz. Bu ilk kez genellikle altı saat boyunca kimsenin fark etmediği bir kesinti ile görünür hâle gelir.
Geleneksel APM bu boşluğu doldurmaz. Bir servisin 240ms'de cevap verdiğini söyler; ajanın hangi LLM'i çağırdığını, hangi MCP sunucularını bağladığını, hangi function-calling araçlarının kayıtlı olduğunu ya da cevabı hangi RAG bilgi tabanının dayandırdığını söylemez. Gerçekte bozulan şeyler bunlardır ve altyapı izlemesine görünmezler.
Buradaki bilinçli kapsam sınırı önemlidir. Bu bir gözlemlenebilirlik katmanıdır, orkestratör değil. Ajan mantığına sahip değildir, yürütme yolunda oturmaz ve izlediği ajanlar için tek hata noktasına dönüşemez. İzler, akıtır ve başlat/durdur/yeniden başlat/devre dışı bırak sunar — fazlası değil; üretimde güvenilebilmesinin sebebi tam olarak budur.
Girdi, karar, çıktı.
Bir talebin AI-BUS Agent Monitoring içinden geçtiği tam yol — ortada gizlenen hiçbir şey yok.
Ajan kaydı
Yayına alınan her ajan abone olur; platform canlı envanteri tutar.
WebSocket + SSE akışları
Durum olayları WebSocket, çalışma logları SSE üzerinden; polling yedeğiyle.
Tek ekran
Taramak için kart ızgarası, kıyaslamak için liste görünümü; ortama göre filtreli.
Ajan detay paneli
Modeller, MCP sunucuları, araçlar ve bilgi tabanları tek bir yan panelde.
Satır içi kontrol
Karttan, satırdan veya panelden başlat, durdur, yeniden başlat, devre dışı bırak.
Gerçekte ne yapıyor.
Gerçek zamanlı durum
Canlı Çalışıyor, Hata, Bakım, Durduruldu ve Yeniden Başlıyor sayıları; WebSocket ile iletilir, polling yedeği vardır.
Çoklu ortam görünümü
DEV, SIT, UAT ve PROD ortamlarında filtreleme — taramak için kart, kıyaslamak için liste.
Ajan detay paneli
Her ajan için LLM modelleri, MCP sunucuları, function-calling araçları ve RAG bilgi tabanları tek panelde.
Canlı log akışı
Model, fonksiyon, MCP ve hata filtreleriyle sunucudan akan çalışma logları; açılabilir JSON gövdeleri.
Satır içi eylemler
Herhangi bir ajanı kart, liste satırı veya detay panelinden doğrudan başlatın, durdurun veya yeniden başlatın.
Hata bildirim bandı
Herhangi bir yerde oluşan hata, ajan, ortam ve hata özetiyle anında üst bantta belirir.
Kime uygun — ve kime değil.
Çoğu tedarikçi yalnızca ilk yarısını cevaplar. İkinci yarısı herkese bir çeyrek kazandırır.
Uygun, eğer
- Üretimde birkaç taneden fazla ajanınız var ve tek bir envanteriniz yok
- Ajanlarınız her biri bağımsız bozulabilen birden çok model, MCP sunucusu veya RAG kaynağı çağırıyor
- Birden fazla ortam işletiyor ve davranışı karşılaştırmanız gerekiyor
- İzleyebilenler ile eylem alabilenler arasında rol ayrımına ihtiyacınız var
Muhtemelen değil, eğer
- Bir veya iki ajanınız var ve bir Slack uyarısı gerçekten yeterli
- Orkestrasyon platformu arıyorsunuz — bu ürün bilinçli olarak orkestrasyon yapmaz
- Operasyonel izleme yerine token seviyesinde LLM izleme ve değerlendirme istiyorsunuz
Bize sorulan sorular.
Langfuse, LangSmith veya standart APM'den farkı ne?
İzleme araçları tek bir ajanın muhakeme kalitesine odaklanır — promptlar, tokenlar, değerlendirmeler. APM altyapıya odaklanır. Bu ürün ikisinin arasında, operasyonel katmanda durur: ne yayında, nerede, hangi durumda, neyi çağırıyor — ve yeniden başlatabilir miyim. Çoğu kurum sonunda ikisine birden ihtiyaç duyar.
Ajan yürütme yolunda oturuyor mu?
Hayır ve bu bilinçli bir kısıttır. Ajanlar durum ve loglarını platforma yayınlar; platform ajan trafiğini proxy'lemez veya araya girmez. İzleme katmanı düşerse ajanlarınız çalışmaya devam eder.
İzlemek ile eylem almak arasındaki farkı ne belirliyor?
İki rol. MonitorAdmin tam eylem erişimine sahiptir; MonitorViewer yalnızca okuyabilir. Ayrım hem ön yüzde hem arka uçta uygulanır; salt okunur bir kullanıcı eylem uç noktasına doğrudan ulaşamaz.
Hangi ajan çerçevelerini destekliyor?
Kayıt çerçeveden bağımsızdır — bir ajan kimliğini, ortamını, modellerini, MCP sunucularını, araçlarını ve bilgi tabanlarını ince bir istemci üzerinden bildirir. Farklı yığınlarda kurulmuş ajanlar aynı görünümde yan yana belirir.
Bir hata oluştuğunda ne oluyor?
Ajanı, ortamını ve hata özetini içeren bir üst bantta anında belirir ve ajanın kartı Hata durumuna geçer. O ajanın çalışma logu, hatalara filtrelenmiş hâlde tek tık uzaktadır.
Sıklıkla birlikte kullanılır.
Dispatcher Agent
Dispatcher Agent; kurumunuzun tanımlı e-posta adreslerini izleyen, hem mesajı hem eklerini okuyan, hangi iş sürecine ait olduğuna karar veren ve bu süreci CRM ya da ERP sisteminizde başlatan — ya da eylemi doğrudan tamamlayan — otonom bir yapay zekâ ajanıdır.
Meeting Intelligence Assistant
Meeting Intelligence Assistant, Microsoft Teams deşifrelerini alır, gizli içeriği ayıklar, Azure AI Content Safety adımlarından geçirir, ardından tarih ve katılımcı meta verisiyle Azure AI Search üzerinde parçalayıp indeksler.
HR AI Assistants
HR AI Assistants, tek bir agentic orkestratörün arkasında duran yedi uzman asistandan oluşan bir pakettir.
AI-BUS Agent Monitoring ürününü kendi verinizle görün.
Ücretsiz 90 dakikalık değerlendirme ile başlayın. Bu çözümün kurumunuzda nereye oturduğunu, neye dokunacağını ve ne getireceğini birlikte çıkaralım — kararı siz verin.