Middleware verzeichnet 35.967 monatliche Besuche mit -12,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Raindrop verzeichnet 42.807 monatliche Besuche mit -18,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
Full-Stack-Observability mit KI-SRE-Agent, der Probleme mitbehebt
Fehler in deinen KI-Agenten finden und beheben, bevor Nutzer sie sehen
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | middleware.io | raindrop.ai |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 35.967 (35.967) | 42.807 (42.807) |
| MoM-Traffic-Delta | -5047 (-12,3 %) | -9630 (-18,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇮🇳 Indien (27,3 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (77,1 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 8884 | 23.551 |
| Nutzerbewertung | 4,3 | 4,4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Full-Stack-Observability mit KI-SRE-Agent, der Probleme mitbehebt
Ein KI-Agent, der Probleme anhand von Infrastruktur-, APM- und RUM-Signalen erkennt, untersucht und automatisch mitbehebt.
Server, Container, Serverless-Workloads und Cloud-Services auf AWS, Azure, GCP und Kubernetes an einem Ort überwachen.
Hochvolumige Logs mit KI-Unterstützung korrelieren und abfragen, statt auf manuelle Log-Suche angewiesen zu sein.
Anwendungsleistung verfolgen, langsame Requests nachverfolgen und Datenbank- sowie Endpoint-Verhalten Ende-zu-Ende prüfen.
Fehler in deinen KI-Agenten finden und beheben, bevor Nutzer sie sehen
Sieh jede Nachricht, jeden Tool-Aufruf und jede Entscheidung eines Laufs mit Ein- und Ausgaben sowie Laufzeiten, um die Bruchstelle zu finden.
Wiederkehrende Fehler werden zu Issues mit Schweregrad, betroffenen Nutzern, letztem Auftreten und Konfidenz gebündelt – statt verstreuter Alarme.
Ein Agent untersucht und automatisiert Folgearbeiten in Slack, Web und MCP, damit Debugging dort passiert, wo das Team ohnehin arbeitet.
Szenarien gegen eine Änderung in einem Pull Request laufen lassen und mit echtem Traffic vergleichen, um Regressionen vor dem Merge zu fangen.
SpezialisiertEinheitliche Observability, Security und Incident Response für Engineering-Teams im Cloud-Maßstab
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Kostenlos / Open SourceMaxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
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Openlayer is a platform that tests AI systems before release, monitors them in production, and enforces policy and compliance requirements across every model and agent your company runs.
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Kostenlos / Open SourceOpen-Source-Observability, die die Fehler deines KI-Agenten findet — und behebt
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Kostenlos / Open SourceTraceRoot is an open-source, Y Combinator-backed observability platform that continuously improves AI agents using evidence from real production traffic. It traces every model and tool call, detects failing runs with LLM judges, groups them into root-cause signals, and lets a background coding agent reproduce and patch bugs against your GitHub repo.
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