Lemma

O que é Lemma?

Lemma é uma plataforma de observabilidade e avaliação construída especificamente para agentes de AI em vez de software tradicional. Ela captura rastreamentos de execução completos de execuções de agentes—cobrindo chamadas LLM, uso de ferramentas, etapas de recuperação, latência e erros—para que as equipes possam identificar exatamente onde e por que um agente falhou. Além do monitoramento passivo, Lemma fecha o ciclo de feedback transformando sinais de usuário reais e padrões de falha detectados em melhorias concretas de prompt e comportamento, visando reduzir significativamente o tempo de depuração manual.

Recursos Principais

• Visualização de rastreamento de Agent

  Exibe a árvore de execução completa de cada execução do agente, incluindo chamadas LLM, invocações de ferramentas, etapas de recuperação, temporização e pontos de erro para depuração profunda.

• Pesquisa semântica de rastreamento

  Cada rastreamento é incorporado e pesquisável usando linguagem natural, permitindo que as equipes encontrem padrões de falha como alucinações ou intenções mal roteadas sem uma linguagem de consulta.

• Descoberta automatizada de clusters

  Agrupa continuamente rastreamentos semelhantes para identificar clusters de falha emergentes e anomalias comportamentais antes que as equipes pensem em procurá-los.

• Monitoramento de produção e alertas

  Rastreia métricas como latência, taxa de erro e sucesso de chamadas de ferramentas, abrindo automaticamente incidentes com análise de causa raiz quando os limites são violados.

• Framework de avaliação

  Combina avaliações online automatizadas com sinais de usuário observados como cliques de feedback ou conversões para medir o desempenho do agente além de métricas sintéticas.

• Integrações nativas OpenTelemetry

  Conecta-se aos stacks existentes via exportação OTLP, com suporte nativo para Vercel AI SDK, OpenAI Agents, Langfuse, Arize Phoenix e Azure Monitor.

Casos de Uso

• Depuração de Agent AI : Equipes de engenharia inspecionam spans aninhados, entradas e saídas para diagnosticar por que um agente selecionou a ação ou ferramenta errada durante uma sessão ao vivo.
• Detecção de regressão : Equipes de produto capturam desvios silenciosos de desempenho após atualizações de prompt ou modelo antes que eles escalem para reclamações de usuários.
• Otimização de Agent de suporte ao cliente : Equipes de suporte usam clustering de rastreamento e sinais de feedback para identificar solicitações mal roteadas recorrentes e refinar a lógica do agente.
• Solução de problemas conectada ao IDE : Desenvolvedores consultam rastreamentos diretamente do Cursor, Claude Desktop ou Claude Code através do servidor Lemma MCP sem sair do ambiente de codificação.
• Implantações sensíveis à conformidade : Organizações que lidam com dados sensíveis confiam na certificação SOC 2 Type II da Lemma e no isolamento de dados para monitoramento seguro de agentes.

Perguntas Frequentes