# Fiddler AI 面向正式環境代理系統的企業級 AI 可觀測性與安全平台,提供評估、監控、即時護欄與治理。 - Findings24: - 網站: - 價格: Freemium - 分類: AI程式助手, AI開發者工具, AI 可觀測性 ## 什麼是 Fiddler AI? Fiddler AI 是企業級 AI 可觀測性與安全平台,作為 AI agents 的控制平面而打造。它結合遙測、評估、監控、guardrails 與治理,讓團隊能了解 agents 正在做什麼,並在執行時強制執行政策。 此產品主要面向在正式環境中運行 agentic 與 predictive AI 的組織,包括 coding agents 與 multi-agent workflows。其資料強調跨 agent 階層的可視性、結合執行上下文的根因分析,以及透過企業既有 gateway 進行 inline 強制執行。 ## Fiddler AI 能做什麼? ### 標準化遙測 在整個生命週期中,從 agent 互動收集標準化遙測,讓團隊能檢視發生了什麼以及發生在哪裡。 ### 可靠評估 在開發期間執行評估,以在部署前測試 agents,包括實驗與品質檢查。 ### 持續監控 透過警示、儀表板,以及從應用程式到 span 的階層式可視性,監控正式環境中的行為。 ### 可強制執行的政策 在請求與回應路徑上套用 inline guardrails,在內容通過系統之前封鎖有害輸入與輸出。 ### 可稽核治理 透過可稽核的軌跡,保留整個 agent fleet 的完整審查證據,並支援治理工作流程。 ### 機群智慧分析 依開發者、模型與團隊分析使用量、支出、延遲、吞吐量與採用情況,將效能與營運成本連結起來。 ## 使用情境 ### 面向客戶的 agents 之正式上線準備 建立面向客戶的 agents 的團隊,可以在上線前評估行為,之後在正式環境中監控幻覺、毒性、PII/PHI 與 jailbreak 嘗試。 ### coding agent 安全控管 擁有 coding agents 的組織可使用基於 gateway 的 inline 強制執行,阻止敏感資料傳送到模型或在回應中外洩。 ### 受監管 AI 監督 醫療保健、金融服務與其他受監管團隊可保留稽核軌跡與治理證據,以供審查與監督。 ### 多 agent 可視性與除錯 multi-agent systems 可在應用程式、session、agent、trace 與 span 層級進行監控,以揭示依賴關係與故障點。 ### 成本與效能分析 平台團隊可比較不同開發者、模型與團隊的 token 使用量、支出、延遲、吞吐量與採用情況,以了解營運成本。 ## 常見問題 ### Fiddler 的 AI Control Plane 是什麼? Fiddler 將其 Control Plane 定位為一套可在整個 AI agent 生命週期中提供標準化遙測、可靠評估、持續監控、可執行政策與可稽核治理的系統。來源描述其功能不僅是監控,還包含強制執行與治理。 ### 它適合誰使用? 來源指出,這是為在正式環境中運行 AI agents 的企業而設,包含 coding agents 與 multi-agent workflows。它著重於為 agentic systems 提供可視性、上下文、控制與 runtime guardrails。 ### 這個平台可幫助團隊做什麼? 這項產品結合開發階段評估、正式環境監控、在請求與回應路徑上的 inline guardrails,以及稽核軌跡。它也會揭露 agent 層級的遙測,例如 token 使用量、支出、延遲、吞吐量與採用情況。 ### Fiddler 有公開定價嗎? 定價頁面顯示有一個用於即時 guardrails 的 Free 方案、一個每條 trace 收費 $0.002 的 Developer 方案,以及需要聯絡銷售的 Enterprise 方案。產品頁面也描述了 SaaS、VPC 與 on-premise 的部署選項。 ### 它如何融入既有系統? 來源提到原生 OTel 支援,並列出與 LangGraph、Amazon Bedrock、AWS Strands Agents 和 Google ADK 等 framework 的相容性。它也說 Control Plane 可整合組織已在使用的 LLM gateway。 ## 快速資訊 - **類別**: AI 可觀測性與安全平台 - **主要用途**: 企業 AI agents 的控制平面 - **部署方式**: SaaS、VPC 或 on-premise - **定價**: Free、Developer 與 Enterprise 方案 - **網站**: fiddler.ai - **代表性工作流程**: 在開發中進行評估,並在正式環境中進行監控與 guardrails