# Mejor AI Agent Observability Software *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* AI agent observability platforms are software tools that give engineering and data teams end-to-end visibility into the behavior, performance, and reliability of AI agents operating in production. As organizations deploy agents that orchestrate large language models (LLM) with external tools, memory, retrieval systems, and multi-step reasoning workflows, the complexity and non-deterministic nature of these systems make traditional monitoring approaches insufficient. AI agent observability platforms are purpose-built to address this gap, providing the tracing, evaluation, and alerting capabilities teams need to detect, diagnose, and resolve issues across every layer of an agentic system. AI agent observability platforms create value by closing the gap between AI deployment and AI accountability. They reduce the time required to identify and resolve production issues, enable continuous quality evaluation without manual review at scale, and give business and technical leaders the confidence to expand AI initiatives, knowing that performance is being monitored and measured. Rather than replacing engineering judgment, these platforms extend it, surfacing the signals that would otherwise require hours of manual investigation. Organizations use AI agent observability platforms to understand not just what an agent produced, but why it produced it—tracing the full chain of reasoning, tool calls, retrieval steps, and model interactions that led to a given output. This level of visibility is essential for identifying failure modes such as hallucinations, prompt drift, degraded retrieval quality, runaway token costs, and silent performance regressions that would otherwise go undetected until they impact end users or business outcomes. These platforms are used primarily by AI engineers and machine learning (ML) engineers who need to debug and optimize agent behavior, MLOps and platform engineers responsible for maintaining AI systems at scale, data teams ensuring that the inputs feeding agents are accurate and reliable, and governance and compliance teams that require audit trails and transparency into how AI systems arrive at decisions. They are deployed across industries where agentic AI systems are moving from pilot to production and where reliability and trust are prerequisites for continued investment. Unlike traditional application performance monitoring tools, which capture infrastructure and code-level telemetry, AI agent observability platforms are designed for the unique characteristics of AI systems: non-deterministic outputs, multi-step reasoning chains, prompt and context sensitivity, and quality dimensions that cannot be assessed through conventional error rates or latency metrics alone. They apply AI-native evaluation methods such as LLM-as-judge scoring, semantic similarity checks, and deterministic rule-based evaluations to assess output quality continuously and at scale. They are equally distinct from data observability platforms, which focus on the health and reliability of data pipelines, warehouses, and BI systems. While data observability ensures that the inputs feeding an AI system are accurate and timely, it does not monitor what the agent does with those inputs—the reasoning, tool calls, model behavior, and outputs that AI agent observability platforms are specifically built to surface. These platforms integrate with systems such as [large language models (LLMs)](https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms), [cloud data warehouses](https://www.g2.com/categories/data-warehouses), [vector databases](https://www.g2.com/categories/vector-databases), [data observability platforms](https://www.g2.com/categories/data-observability), and [MLOps tools](https://www.g2.com/categories/mlops), positioning them as the monitoring and evaluation layer that makes production AI systems trustworthy, explainable, and operationally sustainable. To qualify for inclusion in the AI Agent Observability category, a product must: - Provide end-to-end tracing of multi-step AI agent workflows, including LLM calls, tool invocations, retrieval steps, and intermediate reasoning states - Support automated evaluation of agent outputs using methods such as LLM-as-judge, rule-based checks, or custom evaluators - Monitor agent performance in production, including token usage, latency, cost attribution, and error rates - Alert teams to quality degradations, behavioral regressions, or system failures in agentic workflows - Address the non-deterministic nature of AI systems, not solely traditional application or infrastructure metrics - Support deployment in production environments, not only offline testing or pre-release evaluation ## Category Overview **Total Products under this Category:** 12 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 500+ Reseñas auténticas - 12+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Best AI Agent Observability Software At A Glance - **Mejor Software Gratuito:** [Arize AI](https://www.g2.com/es/products/arize-ai/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Arize AI](https://www.g2.com/es/products/arize-ai/reviews) Arize AI ofrece una plataforma de ingeniería de IA y agentes todo en uno, diseñada para la complejidad y el comportamiento impredecible de los modelos generativos. Con herramientas diseñadas específicamente para observar, evaluar y optimizar el rendimiento, los equipos pueden detectar problemas temprano, entender por qué ocurren y mejorar la fiabilidad desde el desarrollo hasta la producción. Abierta e interoperable por diseño, Arize permite iteraciones más rápidas, implementaciones más seguras y experiencias de cliente más fiables, mientras se mantiene agnóstica al proveedor, marco y lenguaje. IDE de Prompts: Diseña, prueba y evoluciona prompts con entradas, salidas y resultados de evaluación en vivo Trazabilidad y Observabilidad: Visualiza cada paso del comportamiento de un agente con la instrumentación OpenInference de Arize Evaluación: Ejecuta LLM-como-Juez en línea y fuera de línea y bucles de retroalimentación humana para medir la precisión y el éxito de las tareas Mejora Continua: Usa análisis de trazas, retroalimentación de evaluación y conjuntos de datos curados para realizar experimentos y mejorar agentes Asistente co-piloto (Alyx): Haz preguntas en lenguaje natural sobre el rendimiento de los agentes dentro de la plataforma Arize Monitoreo y Alertas en Tiempo Real: Rastrea métricas personalizadas, monitorea latencia, uso de tokens, fallos, y establece alertas para anticiparse a problemas de producción **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Arize AI](https://www.g2.com/es/sellers/arize-ai) - **Ubicación de la sede:** Berkeley, US - **Twitter:** @arizeai (4,347 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arizeai/about (160 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 29% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Integraciones fáciles (2 reviews) - Características (2 reviews) - Capacidades (1 reviews) - Aprendizaje Automático (1 reviews) **Cons:** - Características faltantes (2 reviews) - Problemas de API (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Falta de orientación (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 2. [Fiddler AI](https://www.g2.com/es/products/fiddler-ai/reviews) Fiddler es un pionero en la Gestión del Rendimiento de Modelos para una IA responsable. El entorno unificado de la plataforma Fiddler proporciona un lenguaje común, controles centralizados e información procesable para operacionalizar ML/IA con confianza. Las capacidades de monitoreo de modelos, IA explicable, análisis y equidad abordan los desafíos únicos de construir sistemas MLOps estables y seguros a gran escala. A diferencia de las soluciones de observabilidad, Fiddler integra XAI profundo y análisis para ayudar a crecer en capacidades avanzadas con el tiempo y construir un marco para prácticas de IA responsable. Las organizaciones de Fortune 500 utilizan Fiddler en modelos de entrenamiento y producción para acelerar el tiempo de valor de la IA y escalar, construir soluciones de IA confiables y aumentar los ingresos. Para más información, visite www.fiddler.ai o síganos en Twitter @fiddlerlabs. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fiddler](https://www.g2.com/es/sellers/fiddler) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, US - **Página de LinkedIn®:** http://linkedin.com/company/fiddler-ai (103 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 3. [Maxim AI](https://www.g2.com/es/products/maxim-ai/reviews) En Maxim, estamos construyendo una pila de evaluación de extremo a extremo para ayudar a los equipos de desarrollo a evaluar aplicaciones de IA y mejorarlas de manera iterativa. Nuestra plataforma optimiza todo el ciclo de vida de las aplicaciones de IA, desde la ingeniería de prompts (experimentación, versionado, implementación) hasta las pruebas previas al lanzamiento para calidad y funcionalidad, la creación y gestión de conjuntos de datos para pruebas y ajuste fino, y el monitoreo posterior al lanzamiento. Nuestro objetivo es ayudar a los equipos de desarrollo a lanzar productos de IA de alta calidad, más rápido. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Maxim AI](https://www.g2.com/es/sellers/maxim-ai) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @getMaximAI (367 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/maxim-ai/ (11 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Integraciones fáciles (2 reviews) - Sistema de alerta (1 reviews) - Eficiencia de anotación (1 reviews) - Automatización (1 reviews) **Cons:** - Documentación deficiente (1 reviews) ### 4. [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/products/monte-carlo/reviews) Monte Carlo, el líder en observabilidad de datos + IA, permite a las organizaciones empresariales impulsar iniciativas críticas con bases confiables. Nasdaq, Honeywell, Roche y cientos de organizaciones líderes dependen de la plataforma integral de Monte Carlo para detectar y resolver fácilmente problemas de datos + IA a gran escala. Ofreciendo flujos de trabajo automatizados de manera reflexiva, herramientas de colaboración intuitivas y Agentes de Observabilidad pioneros para monitoreo y resolución, Monte Carlo extiende su poderosa plataforma a cada capa del entorno de datos + IA—datos, sistema, código y modelo—para ayudar a los equipos a detectar problemas de inmediato, resolverlos rápidamente y escalar la cobertura más rápido. Consistentemente clasificado como el número 1 en su categoría, Monte Carlo establece el estándar de la industria para la fiabilidad de datos + IA, ayudando a los equipos empresariales en todas partes a reducir riesgos, acelerar la innovación y obtener más valor de sus productos de datos + IA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 501 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/sellers/monte-carlo) - **Sitio web de la empresa:** https://www.montecarlodata.com/ - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @montecarlodata (1,576 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/monte-carlo-data/ (576 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Servicios Financieros, Software de Computadora - **Company Size:** 49% Empresa, 43% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (112 reviews) - Alertas (107 reviews) - Monitoreo (97 reviews) - Sistema de alerta (78 reviews) - Calidad de los datos (53 reviews) **Cons:** - Gestión de Alertas (68 reviews) - Sobrecarga de alertas (62 reviews) - Sistema de alerta ineficiente (53 reviews) - Mejora de UX (49 reviews) - Funcionalidad limitada (44 reviews) ### 5. [Superwise](https://www.g2.com/es/products/superwise-ai-superwise/reviews) A medida que más empresas dependen de modelos de IA para aumentar su impacto y sus resultados, la necesidad de gestionar, monitorear y optimizar el comportamiento en la vida real de estos modelos crece. Superwise.ai es la empresa que monitorea y asegura la salud de los modelos de IA en producción. Ya utilizada por organizaciones de primer nivel, Superwise.ai monitorea millones de predicciones diariamente para eliminar los riesgos derivados de la naturaleza de caja negra de estos modelos: malas decisiones, sesgos no deseados y problemas de cumplimiento. Su solución de aseguramiento de IA actúa como la única fuente de verdad para todos los interesados y empodera a los equipos de ciencia de datos y operativos con las ideas correctas para escalar su uso de IA al volverse más independientes, ágiles y ganar confianza en las operaciones de sus modelos. Los casos de uso implementados incluyen predicciones de Valor de Vida del Cliente (CLV), detección de fraude, puntuación de clientes potenciales, suscripción, riesgo crediticio y más. Reconocida por su tecnología y enfoque innovadores, Gartner nombró recientemente a superwise como un Cool Vendor en Gobernanza de IA Empresarial en 2020. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Vendedor:** [superwise.ai](https://www.g2.com/es/sellers/superwise-ai) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Nashville, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superwise-ai (95 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 6. [AgentOps](https://www.g2.com/es/products/agentops/reviews) AgentOps es una plataforma integral para desarrolladores diseñada para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de los agentes de IA y las aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM). Al proporcionar herramientas avanzadas de observabilidad, AgentOps permite a los desarrolladores rastrear, depurar y desplegar agentes de IA con confianza. La plataforma admite una amplia gama de LLMs y marcos, incluidos OpenAI, CrewAI y Autogen, facilitando la integración sin problemas en los flujos de trabajo existentes. Con características como el seguimiento visual de eventos, la depuración de viaje en el tiempo y el monitoreo detallado de costos, AgentOps empodera a los ingenieros para construir soluciones de IA robustas y eficientes. Características y Funcionalidades Clave: - Seguimiento Visual de Eventos: Monitorea las llamadas de LLM, el uso de herramientas y las interacciones multi-agente a través de una interfaz visual intuitiva. - Depuración de Viaje en el Tiempo: Rebobina y reproduce ejecuciones de agentes con precisión de punto en el tiempo para identificar y resolver problemas de manera efectiva. - Depuración y Auditoría Integral: Mantén un rastro completo de datos de registros, errores y posibles ataques de inyección de prompts desde las etapas de prototipo hasta producción. - Monitoreo de Costos: Rastrea el uso de tokens y gestiona los gastos de agentes con monitoreo de precios actualizado a través de múltiples agentes. - Integraciones Extensas: Integra sin problemas con más de 400 LLMs y marcos, incluyendo soporte nativo para los principales marcos de agentes. Valor Principal y Problema Resuelto: AgentOps aborda la necesidad crítica de una mayor observabilidad y fiabilidad en el desarrollo de agentes de IA. Al ofrecer herramientas que proporcionan una visión profunda del comportamiento de los agentes, métricas de rendimiento y análisis de costos, permite a los desarrolladores identificar y rectificar problemas de manera rápida. Esto conduce a aplicaciones de IA más confiables, reducción del tiempo de desarrollo y optimización del uso de recursos, acelerando en última instancia el despliegue de soluciones de IA de grado de producción. **Seller Details:** - **Vendedor:** [AgentOps](https://www.g2.com/es/sellers/agentops) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aistaff (528 empleados en LinkedIn®) ### 7. [Arize Phoenix](https://www.g2.com/es/products/arize-phoenix/reviews) Phoenix helps you understand and improve AI applications by giving you a workflow for debugging and iteration. You can send detailed logging information, known as traces, from your app to see exactly what happened during a run, score outputs using evaluation tests to identify failures and regressions, iterate on your prompts using real production examples, and optimize your app with experiments that compare changes on the same inputs. Together, these tools help you move from inspecting individual runs to improving quality with evidence. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Arize AI](https://www.g2.com/es/sellers/arize-ai) - **Ubicación de la sede:** Berkeley, US - **Twitter:** @arizeai (4,347 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arizeai/about (160 empleados en LinkedIn®) ### 8. [Braintrust](https://www.g2.com/es/products/braintrust-2024-12-22/reviews) Braintrust empodera a los equipos para construir aplicaciones de IA de calidad de producción con confianza. Nuestra plataforma integra sin problemas el desarrollo de código y prompts con una interfaz para evaluar modelos, buscar registros y probar ideas. Al conectar su entorno de desarrollo con Braintrust, permitimos una iteración más rápida, optimización automática y mejor colaboración, desbloqueando todo el potencial de los LLM para cada producto. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Braintrust](https://www.g2.com/es/sellers/braintrust-70da938f-eb27-4a47-ab01-a0bb5c7c9102) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/braintrust-data (53 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 9. [Honeyhive AI](https://www.g2.com/es/products/honeyhive-ai/reviews) HoneyHive es una plataforma integral de observabilidad y evaluación de IA diseñada para ayudar a desarrolladores y expertos en el dominio a construir aplicaciones de IA confiables de manera eficiente. Ofrece herramientas para probar, depurar, monitorear y optimizar agentes de IA, atendiendo tanto a startups como a grandes empresas. HoneyHive aborda los desafíos de desplegar agentes de IA confiables al proporcionar una plataforma unificada que integra herramientas de prueba, depuración, monitoreo y optimización. Permite a los equipos medir sistemáticamente la calidad de la IA, obtener una visibilidad completa de las interacciones de los agentes y monitorear continuamente las métricas de rendimiento. Al cerrar la brecha entre los entornos de desarrollo y producción, HoneyHive asegura que las aplicaciones de IA sean robustas, eficientes y escalables, infundiendo así confianza en su despliegue y operación. **Seller Details:** - **Vendedor:** [HoneyHive](https://www.g2.com/es/sellers/honeyhive) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/honeyhive-ai (11 empleados en LinkedIn®) ### 10. [Langfuse](https://www.g2.com/es/products/langfuse/reviews) Langfuse es una plataforma de ingeniería LLM de código abierto que ayuda a los equipos a depurar, analizar e iterar colaborativamente en sus aplicaciones LLM. En su núcleo, Langfuse proporciona trazas (observabilidad), evaluaciones, gestión de prompts y métricas para entender el rendimiento y la calidad de las aplicaciones LLM. Langfuse se toma la seguridad en serio. Langfuse puede ser autoalojado en su propio VPC o en las instalaciones. Langfuse también ofrece una versión en la nube gestionada que está certificada SOC2 Tipo2 e ISO27001, así como cumple con GDPR. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Langfuse](https://www.g2.com/es/sellers/langfuse) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** Berlin, Germany - **Twitter:** @langfuse (4,595 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/langfuse/ (3 empleados en LinkedIn®) ### 11. [LangSmith](https://www.g2.com/es/products/langsmith/reviews) LangSmith Observability gives you complete visibility into agent behavior. ‍ Trace your preferred framework or integrate LangSmith with any agent stack using our Python, Typescript, Go, or Java SDKs. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Langchain](https://www.g2.com/es/sellers/langchain) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/langchain/ (188 empleados en LinkedIn®) ### 12. [Zenity](https://www.g2.com/es/products/zenity/reviews) Fundada en 2021, Zenity lleva controles de seguridad de aplicaciones al mundo del desarrollo liderado por el negocio y la adopción de IA. La plataforma Zenity está construida desde cero con un enfoque de seguridad primero centrado en tres pilares: Visibilidad, Evaluación de Riesgos y Gobernanza. Como miembro fundador del proyecto OWASP Top 10 específicamente enfocado en el desarrollo de bajo código/sin código, Zenity adopta un enfoque orientado a la comunidad para este vector de seguridad en rápida evolución. Con cumplimiento SOC 2 Tipo 2 y GDPR, la plataforma sin agentes de Zenity está posicionada de manera única para ayudar a las empresas a conocer verdaderamente sus aplicaciones comerciales, y ayuda a las organizaciones a identificar cómo se están utilizando copilotos, IA y plataformas de bajo código/sin código, el contexto empresarial para cada aplicación individual desarrollada en esas plataformas, y proporcionar gobernanza para asegurar un desarrollo seguro. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zenity](https://www.g2.com/es/sellers/zenity) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Tel-Aviv, IL - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zenitysec/ (124 empleados en LinkedIn®) ## Parent Category [Software de Monitoreo](https://www.g2.com/es/categories/monitoring)