KI-Codierungstools beschleunigen die Entwicklungsgeschwindigkeit und stellen die meisten Teams  bei der Veröffentlichung vor eine Herausforderung. Ohne kontrollierte Einführung ist es schwer nachzuvollziehen, welche Version die Ergebnisse in der Produktion verursacht hat, da sich Änderungen schnell überschneiden.

Wenn Teams KI einsetzen, um KI zu entwickeln – LLM-Apps und KI-Agenten –, vervielfacht sich die Komplexität. Herkömmliche Observability kann die Qualität, Leistung und Kosteneffizienz von KI-Agenten im Produktionsmaßstab nicht gewährleisten.

In Webinar erfahren Sie, wie LLM-Observability für Ausgewogenheit über den gesamten Software-Delivery-Lebenszyklus sorgt.

Erhalten Sie ein praktisches AI-Engineering-Playbook, das Ihnen zeigt, wie Sie schneller veröffentlichen und gleichzeitig Qualität, Sicherheit und ROI schrittweise verbessern können.

Webinar-Highlights:

• Nachverfolgung von AI-Agenten und LLMs über Prompts, Antworten und Zwischenschritte hinweg
• Identifikation und Behebung von Produktionsengpässen wie langen Antwortzeiten
• Generierung von Testdatensätzen direkt aus Produktionsdaten zur realitätsnahen Validierung
• Erkennung von Halluzinationen, toxischen Inhalten, Sprachabweichungen und weiteren Qualitätsproblemen
• Automatische Erkennung sensibler Datenlecks und Abwehr von Prompt-Injection-Angriffen

Ihr Referent

Stefan Marx

Senior Director Platform Strategy
Datadog

Bildquelle: Datadog