Langfuse KI-Mitarbeiter
Ein KI-Mitarbeiter von Superkind, der in Langfuse Traces prüft, fehlerhafte Generations erklärt, Scores auswertet und Incidents dokumentiert. Du schreibst ihm in Teams oder Outlook, er arbeitet in Langfuse und meldet sich mit dem Ergebnis zurück. Sensible Aktionen warten auf deine Freigabe.
- Hosting in der EU
- AVV nach DSGVO
- Sofort startbereit
- Arbeitet in Teams, Slack und mehr
Was ist ein Langfuse-KI-Mitarbeiter?
Ein Langfuse-KI-Mitarbeiter verbindet sich mit eurem Langfuse-Konto und erledigt dort Arbeit. Er prüft Traces und Observations, erklärt fehlerhafte Generations, wertet Scores aus und dokumentiert Incidents. Superkind baut ihn mit eurem Firmenwissen, euren Qualitätsregeln und eurem technischen Kontext.
Anders als bei Zapier oder Make gibt es nichts zu konfigurieren. Du beschreibst das Ergebnis in normalem Deutsch, der KI-Mitarbeiter wählt die passenden Langfuse-Aktionen, verbindet sie mit Teams, Jira oder Linear und fragt vor sensiblen Änderungen nach deiner Freigabe.
Langfuse ist eine Plattform für LLM Observability, Prompt Management, Evaluationen, Datasets und Experiments.
Du fragst in Teams
Beschreib in normalem Deutsch, welchen Fehler oder welches Qualitätsproblem du prüfen möchtest.
Superkind wählt die Aktionen
Wählt die passenden Langfuse-Aktionen und verbindet sie mit euren anderen Systemen.
Superkind arbeitet in Langfuse
Prüft Traces, Observations, Scores und Prompts mit euren echten Daten.
Superkind meldet zurück
Liefert Ursache, Belege und nächste Schritte in Teams oder Outlook.
Was kannst du Superkind in Langfuse bitten?
Schreib einfach, was du prüfen oder erledigen möchtest, den Rest macht Superkind.
“Prüf in Langfuse das heutige Deployment und zeig mir alle fehlerhaften Traces mit ihrer gemeinsamen Ursache.”
du, an @Superkind“Erkläre anhand der Observations, warum der checkout_agent seit heute Morgen häufiger mit einem Timeout endet.”
du, an @Superkind“Leg zu diesem Fehler ein Jira Ticket mit betroffenen Generations, Release und deiner Ursachenanalyse an.”
du, an @Superkind“Melde dich hier, sobald ein neuer Incident in Langfuse auftaucht, mit Trace, Score und möglicher Ursache.”
du, an @SuperkindWie arbeitet Superkind mit Langfuse?
- Native Integrationen und Connectoren für über 1.000 Tools
1Systeme verbinden
Verbinde Langfuse mit den nötigen API Schlüsseln. Dazu kommen Teams und die Systeme, die euer Team bereits nutzt. Superkind richtet die Zugriffe mit minimalen Rechten ein. Danach ist der KI-Mitarbeiter in Teams erreichbar.
@Superkind prüf die fehlgeschlagenen Traces im heutigen Release, erkläre die Ursache und leg einen Score für den Incident an.
Bin dran. Ich prüfe die Traces und Observations in Langfuse und lege den Score an.
2Sag Superkind, was du brauchst
Schreib in Teams wie einem Kollegen, welche Traces oder Scores du prüfen möchtest. Superkind versteht euren Kontext und wählt die passenden Langfuse-Aktionen. Es kann Ergebnisse mit Jira oder Linear verbinden. Du musst keinen Workflow bauen.
- 12 Traces im Release geprüft
- Fehler: Timeout in checkout_agent
- Score latency_regression angelegt
Score latency_regressionWartet auf deine FreigabePromptlabel Produktion verschieben?3Superkind arbeitet, du gibst frei
Superkind arbeitet in Langfuse und meldet Ursache, Belege und nächste Schritte in Teams zurück. Lesende Prüfungen laufen selbstständig. Änderungen an Prompts, Datasets oder Zugängen warten auf deine Freigabe. Jeder Schritt wird protokolliert.
Was kann Superkind in Langfuse tun?
Frag in normalem Deutsch aus Teams oder Outlook. Superkind wählt die passenden Langfuse-Aktionen, erledigt die Arbeit und meldet zurück. Keine Workflows bauen.
Observations suchen
Findet Spans, Generations und Events nach Zeitraum, Name, Level, Environment oder Trace ID.
Trace rekonstruieren
Setzt die Observations einer Trace ID zu einem vollständigen Ablauf zusammen.
Generations prüfen
Prüft Generations auf Fehler, Latenz, Modell, Tokenverbrauch und Kosten.
Sessions auswerten
Gruppiert Traces nach Session ID und erklärt wiederkehrende Probleme im Gesprächsverlauf.
Fehlerursache erklären
Vergleicht fehlerhafte Observations und benennt gemeinsame Status Messages, Modelle oder Releases.
Kosten aggregieren
Aggregiert Langfuse Kosten nach Modell, Trace Name, Release oder Zeitraum.
Latenz vergleichen
Vergleicht Latenz und Time to First Token zwischen Modellen, Releases oder Environments.
Tokenverbrauch auswerten
Zeigt Input, Output und gesamten Tokenverbrauch für gewählte Langfuse Dimensionen.
Trace Volumen messen
Misst das Trace Volumen nach Anwendung, Nutzer, Modell oder Zeitraum.
Scores suchen
Findet Scores nach Name, Datentyp, Quelle, Wert, Environment oder Zeitfenster.
Score Trends erklären
Erklärt Veränderungen bei Qualitätswerten über Releases, Modelle oder Promptversionen hinweg.
Score anlegen
Legt einen numerischen, booleschen, kategorischen oder textlichen Score an eine Trace oder Observation.
Score Configs prüfen
Listet Score Configs mit Datentyp, Kategorien und erlaubten Werten.
Prompts auflisten
Listet Langfuse Prompts mit Typ, Version, Labels und Tags.
Promptversion abrufen
Lädt eine bestimmte Promptversion oder die Version hinter einem Label.
Promptwirkung vergleichen
Vergleicht Scores, Kosten und Latenz zwischen verknüpften Promptversionen.
Promptversion anlegen
Erstellt eine neue Langfuse Promptversion mit Config, Labels und Tags.
Datasets auflisten
Listet Datasets mit Beschreibung, Metadata und Erstellungsdatum.
Dataset Items prüfen
Liest Inputs, erwartete Outputs, Metadata und Status einzelner Dataset Items.
Dataset anlegen
Erstellt ein Langfuse Dataset für wiederholbare Evaluationen.
Dataset Item anlegen
Fügt einem Dataset ein Item mit Input, erwartetem Output und Metadata hinzu.
Experiments vergleichen
Vergleicht Experiment Runs anhand ihrer Items, Scores, Kosten und Latenz.
Experiment Fehler finden
Findet Experiment Items mit abweichenden Outputs oder niedrigen Scores.
Projektzugriff prüfen
Prüft Langfuse Projektrollen und Berechtigungen, ohne Zugänge zu verändern.
Mitglied einladen
Lädt ein Mitglied mit einer festgelegten Rolle in die Langfuse Organisation ein.
Projekt löschen
Löscht ein Langfuse Projekt mit seinen Traces, Scores, Prompts und Datasets.
Superkind nutzt Langfuse zusammen mit euren anderen Systemen
Bitte um Ergebnisse über mehrere Tools hinweg. Der KI-Mitarbeiter prüft Langfuse, verbindet den technischen Kontext aus GitHub, Jira oder Linear und meldet das Ergebnis in Teams, Outlook oder Slack.
Superkind KI-Mitarbeiter, die mit Langfuse arbeiten
Jede Rolle bringt ihre Fachkenntnis mit und nutzt Langfuse als eines ihrer Werkzeuge.
Unternehmen, die mit Superkind arbeiten
Häufig gestellte Fragen
Alles, was du über deinen KI-Mitarbeiter für Langfuse wissen musst.
Ja. Superkind verbindet sich über einen verwalteten Connector mit eurem Langfuse Projekt. Danach kann der KI-Mitarbeiter Traces, Observations, Metrics, Scores, Prompts, Datasets und Experiments aus Teams oder Outlook prüfen. Er erhält nur die vereinbarten Berechtigungen und meldet Ergebnisse mit den passenden Langfuse Belegen zurück.
Ein Admin stellt die Langfuse API Zugangsdaten für das ausgewählte Projekt bereit. Superkind richtet den Connector ein, prüft die Verbindung und begrenzt die Rechte auf die vereinbarten Aufgaben. Anschließend erreichst du den KI-Mitarbeiter in Teams oder Outlook. Wir testen gemeinsam eine echte Abfrage, bevor dein Team die Verbindung nutzt.
Er kann Observations suchen, Traces rekonstruieren, fehlerhafte Generations erklären und Metrics zu Kosten, Tokens oder Latenz auswerten. Außerdem kann er Scores prüfen, Promptversionen vergleichen, Datasets lesen und Experiment Runs zusammenfassen. Schreibende Aktionen wie neue Scores oder Dataset Items führt er nur nach den für euch festgelegten Freigaberegeln aus.
Nein. Bei Zapier oder Make baust und pflegst du Trigger, Filter und einzelne Schritte. Bei Superkind beschreibst du in Teams oder Outlook einfach das gewünschte Ergebnis. Der KI-Mitarbeiter wählt die passenden Langfuse-Aktionen selbst, verbindet sie bei Bedarf mit GitHub, Jira oder Linear und fragt nach, wenn Informationen fehlen.
Nur mit deiner Freigabe. Das Lesen von Traces, das Vergleichen von Scores und das Erklären von Fehlern kann selbstständig laufen. Neue Promptversionen, Dataset Items, Mitglieder oder das Löschen eines Projekts warten auf ein ausdrückliches Ja einer verantwortlichen Person in Teams. Welche Langfuse-Aktionen sensibel sind, legt euer Team gemeinsam mit Superkind fest.
Superkind wird in der EU gehostet und schließt mit euch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach DSGVO. Der Connector nutzt minimale Langfuse-Berechtigungen für die vereinbarten Aufgaben. Eure Daten werden nicht für Modelltraining verwendet. Zugriffe und ausgeführte Aktionen werden protokolliert, damit ihr nachvollziehen könnt, welche Traces, Scores, Prompts oder Datasets der KI-Mitarbeiter verarbeitet hat.
Langfuse bietet einen kostenlosen Einstieg. Bezahlte Cloud Tarife beginnen ungefähr im niedrigen zweistelligen Bereich pro Monat, umfangreichere Tarife liegen im niedrigen dreistelligen Eurobereich pro Monat. Zapier startet ab etwa 20 Euro, Make ab etwa 10 Euro pro Monat, jeweils plus Einrichtungszeit. Superkind wird pro Use Case bepreist, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle.