Arize Phoenix

AI & ML

Neotask op OpenClaw automatiseert je LLM observability-pijplijn via Arize Phoenix — traces bewaken, prompts beheren en experimenten uitvoeren zodat je AI-systemen betrouwbaar blijven.

Wat je kunt doen

Je AI-agent maakt van Arize Phoenix een volledig geautomatiseerde LLM observability-operatie. Het bewaakt je AI-pijplijnen, beheert promptversies en voert experimenten uit — en houdt je modellen betrouwbaar zonder voortdurende handmatige toezicht.

Pijplijn bewaking

Je agent inspecteert continu traces en spans over projecten. Het identificeert foutpatronen, beoordeelt span-annotaties en brengt sessies aan de oppervlakte waar de kwaliteit is gedaald. Plan regelmatige statuscontroles en word gewaarschuwd voordat problemen gebruikers bereiken.

Prompt levenscyclusbeheer

Beheer prompts als versie-beheerde, getagde assets. Je agent maakt nieuwe versies aan, tagt releases als productie of staging en houdt de iteratiegeschiedenis bij. Wanneer je wilt terugdraaien, kent het elke versie die ooit heeft bestaan.

Geautomatiseerd experimenteren

Bouw evaluatiedatasets op basis van echte productietraces. Je agent voegt voorbeelden toe van interessante spans, voert experimenten uit op datasets en vergelijkt resultaten over promptversies. Verbeteringen kwantificeren voordat ze worden ingezet.

| Gebied | Wat je agent verwerkt |

|--------|----------------------|

| Prompts | Versiebeheer, tagging, upserts, iteratietracking |

| Traces & Spans | Inspectie, annotatieoverzicht, foutdetectie |

| Datasets | Voorbeeldbeheer, experimentuitvoering, regressietesten |

| Projecten | Multi-project bewaking, sessietracking, statuscontroles |

Elke actie draait autonoom of vereist jouw goedkeuring — jij beslist.

Probeer te vragen

  • "Controleer alle traces van het afgelopen uur en markeer traces met fout-spans"
  • "Tag de nieuwste versie van onze 'klantenservice'-prompt als 'productie'"
  • "Voeg de 10 meest recente mislukte traces toe als voorbeelden aan onze regressietestdataset"
  • "Voer een experiment uit waarbij prompt v4 wordt vergeleken met v5 op de 'classificatie'-dataset"
  • "Welke annotaties bestaan er voor spans in het 'zoekpijplijn'-project?"
  • "Toon me alle sessies van vandaag met meer dan 3 beurten"
  • "Geef een overzicht van elke promptversie die we de afgelopen maand naar productie hebben gedeployed"
  • "Maak een nieuwe prompt genaamd 'factuur-extractor' op basis van dit sjabloon"

    • Pro-tips

  • Plan elk uur tracecontroles tijdens piekverkeerperioden — je agent pikt regressies op voordat ze zich opstapelen
  • Gebruik goedkeuringsgates voor het taggen van promptversies — beoordeel wijzigingen voordat je iets als productie markeert
  • Multi-agentteams blinken hier uit: één agent bewaakt traces, een andere beheert prompts, een derde voert experimenten uit
  • Bouw regressiedatasets op basis van echte fouten — ze vangen randgevallen die synthetische data mist
  • Analyse op sessieniveau onthult multi-beurt conversatieproblemen die enkelvoudige trace-inspectie mist
  • Combineer Phoenix met je meldingsintegratie om direct te worden geïnformeerd wanneer trace-kwaliteit daalt

    • Works Well With