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Observability für agentische Analyseplattformen GoodData.AI führt AI Observability ein

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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GoodData.AI
Kestra S.A.S.
QUNIS GmbH
Fivetran Germany GmbH

GoodData.AI hat eine Observability-Funktion für KI-Agenten vorgestellt. Die Erweiterung soll Nutzungs-, Qualitäts- und Kostendaten mit Ausführungsdaten einzelner Interaktionen verbinden. Teams sollen damit nachvollziehen können, welche Skills, Wissensquellen und Modellaufrufe eine Antwort beeinflusst haben.

GoodData.AI will mit Trace-Daten sichtbar machen, welche Skills, Wissensquellen und Modellaufrufe eine Antwort eines KI-Agenten geprägt haben.(Bild: GoodData.AI)
GoodData.AI will mit Trace-Daten sichtbar machen, welche Skills, Wissensquellen und Modellaufrufe eine Antwort eines KI-Agenten geprägt haben.
(Bild: GoodData.AI)

GoodData.AI erweitert seine agentische Analyseplattform um die Funktion „AI Observability“. Sie soll Kennzahlen zu KI-Nutzung, Qualität und Kosten mit den Ausführungsdaten einzelner Antworten verknüpfen.

Die Funktion soll einen Bruch zwischen zwei bislang getrennten Sichten schließen: Aggregierte Dashboards können etwa steigende Token-Kosten, sinkende Qualitätswerte oder eine geringe Nutzung zeigen. Sie erklären aber nicht, welche Werkzeuge ein Agent aufgerufen hat, welchen Kontext er nutzte oder an welcher Stelle eine Ausführung scheiterte. GoodData.AI will diese Lücke mit Trace-Daten schließen.

Ausführung einer Antwort nachvollziehen

Laut GoodData.AI umfasse AI Observability drei Ebenen:

  • Nutzungsanalyse: Abfragevolumen, aktive Nutzer und Arbeitsbereiche, Nutzung von Agenten und Skills, Qualitätssignale, Token-Verbrauch sowie Kosten sollen sich aggregiert auswerten lassen.
  • Interaktionsverfolgung: Für einzelne Antworten sollen Teams den Ausführungspfad prüfen können. Dazu zählen berücksichtigte und aktivierte Skills, abgerufenes Wissen und Speicherinhalte, Modellaufrufe, Fehler, Laufzeiten, Iterationen und Token-Verbrauch.
  • Interaktionsanalyse: GoodData.AI will wiederkehrende Fehler und Muster in Konversationen erkennen. Daraus sollen sich Hinweise auf Änderungen an Wissensbeständen, semantischen Modellen oder der Konfiguration ableiten lassen.

Rosta Striz, Principal Product Manager bei GoodData.AI, erklärte, Teams benötigten mehr als Dashboards zu Kosten oder Qualitätswerten. Entscheidend sei, „was zu einer Antwort geführt hat: Welche Skills wurden ausgeführt, welches Wissen und welche Speicherinhalte wurden verwendet, wo ist die Ausführung fehlgeschlagen und was sollten sie als Nächstes ändern? AI Observability verbindet diese Ebenen miteinander, sodass Teams die KI anhand von Fakten statt anhand von Intuition verbessern können.“

Vorhandene Interaktionsdaten nutzen

AI Observability soll als verwalteter Workspace bereitstehen und Daten nutzen, die bei KI-Interaktionen bereits entstehen. GoodData.AI stellt vorgefertigte Dashboards sowie eigene Analysen auf Basis derselben Daten in Aussicht. Eine zusätzliche Datenpipeline sei nicht erforderlich.

Die Lösung soll über die Cloud des Anbieters oder auf kundenkontrollierter Infrastruktur laufen. Sie richtet sich an KI-Entwickler, Daten- und Analytics-Teams, Produktverantwortliche sowie Governance-Teams.

GoodData.AI ordnet die Erweiterung seiner „Agentic Serving Plane“ zu, die kontrollierte Semantik, Unternehmenswissen, Governance und Observability verbinden soll.

Roman Stanek, Gründer und CEO von GoodData.AI, sagt: „Observability verwandelt jede Interaktion in einen Beleg: einen Beleg für die Akzeptanz, die Qualität, die Kosten und den Kontext hinter der Antwort.“ Das gebe Unternehmen die Kontrolle, die sie benötigten, um KI zu skalieren.

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