Келет: Автоматизированный анализ первопричин для ИИ-агентов

Что делает Kelet
Kelet — это сервис, который непрерывно отслеживает AI-агентов и LLM-приложения в продакшене, чтобы автоматически определять причины их сбоев. Вместо того чтобы агенты падали с явными ошибками, они часто тихо дают неправильные ответы, что требует ручного анализа трассировок. Kelet автоматизирует это расследование, группируя паттерны сбоев по тысячам сессий.
Как это работает
- Вы подключаете свои трассировки и сигналы (отзывы пользователей, правки, клики, настроение, LLM-как-судья и т.д.)
- Kelet обрабатывает эти сигналы и извлекает факты о каждой сессии
- Он формирует гипотезы о том, что пошло не так в каждом случае
- Он группирует похожие гипотезы по сессиям и исследует их вместе
- Он выявляет коренную причину с предложенным исправлением, которое вы можете просмотреть и применить
Ключевое понимание: отдельные сбои сессий выглядят случайными, но когда вы группируете гипотезы, проявляются паттерны сбоев.
Варианты интеграции
Три способа интеграции:
- Kelet Skill для кодирующих агентов: Сканирует вашу кодовую базу, обнаруживает, где следует собирать сигналы, и автоматически всё настраивает
- Python SDK:
pip install kelet - TypeScript SDK:
npm install kelet
Ручная настройка требует добавления двух строк в код вашего агента. Kelet полностью совместим с OpenTelemetry, поэтому любой агент с инструментированием OTEL работает из коробки.
Поддерживаемые фреймворки и платформы
Работает с: OpenTelemetry, Langfuse, Mixpanel, OpenAI, Anthropic, LangChain, pydantic AI SDK, CrewAI, Strands, Agno, Mastra, PostHog, LangGraph, AutoGen, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel и Gemini APIs.
Работает с любым агентом или LLM-приложением, код которого вам принадлежит: агентные циклы, многошаговые рабочие процессы, RAG-пайплайны, чат-боты, автономные агенты.
Две ситуации, когда Kelet не подходит:
- Если вы используете AI-инструменты, созданные другими (Cursor, Claude Code, Copilot как разработчик)
- Если вы создаёте скилл или плагин внутри существующей агентной платформы
Технические детали
- Работает на серверах Kelet (сертифицировано SOC 2)
- Непрерывно принимает трассировки 24/7
- Токены LLM для анализа покрываются Kelet (не трогают ваш счёт API модели)
- Ценообразование на основе использования (см. kelet.ai/pricing)
- В настоящее время бесплатен в период бета-тестирования (кредитная карта не требуется)
Метрики производительности
Из данных пилотной когорты:
- 73% команд имели сбои, которые никто не заметил (Kelet их обнаружил)
- 14,3 минуты — медианное время от приёма трассировки до патча промпта
- 33K+ сессий проанализировано в развёртываниях партнёров по дизайну
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Плагин Claude Code для кампаний D&D с отслеживанием состояния в Markdown
Плагин Claude Code использует файлы markdown для отслеживания состояния кампании и позволяет Клоду выступать в роли Мастера подземелий для одиночных сессий D&D. Система бесплатна и имеет открытый исходный код, для начала требуется установить её как плагин, а затем выполнить команду /claude-dnd:new-campaign.

UIUC AI-ассистент преподавателя запускает 11 моделей параллельно для ответов менее чем за 2 секунды
ИИ-ассистент преподавателя UIUC запускает 11 моделей параллельно для поиска текста/изображений, генерации, модерации и ранжирования, обеспечивая медианное время ответа 2 секунды. Открытый исходный код с Pinecone RAG и набором данных RLHF.

Sitefire автоматизирует оптимизацию поиска с помощью ИИ через контент-агентов.
Платформа Sitefire отслеживает результаты поиска ИИ, анализирует, какие страницы цитируются, и использует контент-агентов для составления улучшений или создания новых страниц, которые напрямую отправляются в CMS клиентов. Один клиент увидел увеличение запросов от ИИ-ботов с примерно 200/день до примерно 570/день в течение десяти дней.

Нюкс: Автономный тестовый комплекс для ИИ-агентов
Nyx — это система чёрного ящика для тестирования, которая исследует ИИ-агентов на предмет режимов отказа, таких как логические ошибки, сбои в рассуждениях и уязвимости безопасности, посредством многоходовых адаптивных диалогов. Она выявляет за менее чем 10 минут то, на что ручные проверки тратят часы.