Kelet: Automatisierte Root-Cause-Analyse für KI-Agenten

Was Kelet leistet

Kelet ist ein Dienst, der KI-Agenten und LLM-Anwendungen in der Produktion kontinuierlich überwacht, um automatisch zu ermitteln, warum sie scheitern. Anstatt mit klaren Fehlern abzustürzen, geben Agenten oft stillschweigend falsche Antworten, was eine manuelle Trace-Analyse erfordert. Kelet automatisiert diese Untersuchung, indem es Fehlermuster über Tausende von Sitzungen hinweg clustert.

Wie es funktioniert

• Sie verbinden Ihre Traces und Signale (Nutzerfeedback, Bearbeitungen, Klicks, Stimmung, LLM-als-Richter usw.)
• Kelet verarbeitet diese Signale und extrahiert Fakten zu jeder Sitzung
• Es bildet Hypothesen darüber, was in jedem Fall schiefgelaufen ist
• Es clustert ähnliche Hypothesen über Sitzungen hinweg und untersucht sie gemeinsam
• Es zeigt eine Ursache mit einem vorgeschlagenen Fix an, den Sie prüfen und anwenden können

Die zentrale Erkenntnis: Einzelne Sitzungsfehler wirken zufällig, aber wenn man die Hypothesen clustert, treten Fehlermuster hervor.

Integrationsoptionen

Drei Integrationsmöglichkeiten:

• Kelet Skill für Coding-Agenten: Durchsucht Ihre Codebasis, ermittelt, wo Signale gesammelt werden sollten, und richtet alles automatisch ein
• Python SDK: pip install kelet
• TypeScript SDK: npm install kelet

Die manuelle Einrichtung erfordert das Hinzufügen von zwei Zeilen zu Ihrem Agenten-Code. Kelet ist vollständig OpenTelemetry-konform, sodass jeder OTEL-instrumentierte Agent sofort funktioniert.

Unterstützte Frameworks und Plattformen

Funktioniert mit: OpenTelemetry, Langfuse, Mixpanel, OpenAI, Anthropic, LangChain, pydantic AI SDK, CrewAI, Strands, Agno, Mastra, PostHog, LangGraph, AutoGen, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel und Gemini APIs.

Funktioniert mit jedem Agenten oder jeder LLM-Anwendung, bei der Sie den Code besitzen: agentische Schleifen, mehrstufige Workflows, RAG-Pipelines, Chatbots, autonome Agenten.

Zwei Situationen, in denen Kelet nicht passt:

• Wenn Sie KI-Tools von anderen nutzen (Cursor, Claude Code, Copilot als Entwickler)
• Wenn Sie eine Skill oder ein Plugin innerhalb einer bestehenden agentischen Plattform entwickeln

Technische Details

• Läuft auf Kelets Servern (SOC 2 zertifiziert)
• Nimmt kontinuierlich Traces rund um die Uhr auf
• LLM-Tokens für die Analyse werden von Kelet übernommen (berühren nicht Ihre Modell-API-Rechnung)
• Preise basieren auf der Nutzung (siehe kelet.ai/pricing)
• Derzeit während der Beta kostenlos (keine Kreditkarte erforderlich)

Leistungsmetriken

Aus Pilotkohortendaten:

• 73 % der Teams hatten Fehler, die niemand bemerkte (Kelet fand sie)
• 14,3 Minuten mediane Zeit von der Trace-Aufnahme bis zum Prompt-Patch
• 33.000+ Sitzungen analysiert über Design-Partner-Bereitstellungen hinweg