Einblick in den gesamten Agenten-Trace

Sehen Sie sich die Tool-Aufrufe, Modelle und Abrufschritte eines Workflows von der Anfrage bis zur Antwort an und verknüpfen Sie dieses Verhalten mit der zugrundeliegenden Infrastruktur. Die Kernursache zeigt sich auf einer Zeitachse, nicht in vier separaten Tools.

Verfolgen Sie die GPU- und Speicherauslastung, den Stromverbrauch und die Time-to-First-Token für Ihre Modelle, Vektordatenbanken und den Rest Ihres KI-Stacks. Wenn ein Anstieg des Token-Verbrauchs und eine ausgelastete GPU zusammenkommen, ist das Rätsel um die lange Antwortzeit gelöst.

Folgen Sie einer einzelne Zeitachse von einer ECC-Spitze zu einer Temperatur- oder Leistungsanomalie bis zu einem Xid 79-Ereignis und einer abgebrochenen Ausführung, indem Sie den Agenten-Trace und GPU-Telemetriedaten nebeneinander anzeigen. Die Antwort auf die Frage nach der Fehlerursache wird in einer Ansicht erkennbar.

Katastrophale Ausfälle treten selten ohne Vorwarnung auf. Schon früh zeigen sich erste Anzeichen dafür, sodass Sie durch die Auswertung korrelierter Telemetriedaten gewarnt werden können, solange noch Zeit bleibt, die Ausführung zu retten, bevor sie in der 47. Stunde abgebrochen wird.

Beobachten Sie die Verfügbarkeit und den Zustand des gesamten KI-Stacks, damit Beeinträchtigungen frühzeitig erkannt werden. Erkennen Sie steigende ECC-Werte oder eine Cache-Auslastung, bevor die Ausführung in Stunde 47 abgebrochen wird.

Zweckspezifische KI-Tools sehen Prompts, nicht aber den physischen Chip. Allgemeines Monitoring gilt der GPU, nicht jedoch der Argumentation des Agenten oder der Netzwerkstruktur. Splunk und Cisco umfassen den gesamten Stack. Eine falsche Antwort und der Chip, der sie hervorgerufen hat, zeigen sich an einem zentralen Ort.