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Validation — observabilité agentique

Sachez enfin pourquoi vos agents échouent, coûtent trop, ou dérapent.

Un tableau de bord open-source-first pour tracer les runs, relire les décisions, surveiller les coûts et transformer chaque échec agentique en post-mortem actionnable.

Open-source-firstBêta design partnersValidation demande avant build
-37%coûts détectés en dérive avant incident
8 minpour relire un run agentique complet

Signal

Early access

Formulaire branché vers un collecteur local gratuit: stockage SQLite + journal JSONL sous /var/lib/unicornhunters/landing-leads/.

Le problème est déjà visible.

Startups, studios IA et équipes produit qui mettent déjà des agents en production avec OpenAI Agents SDK, LangGraph, Dify, n8n ou scripts maison.

Ce qui casse aujourd’hui

  • Les traces LLM seules ne racontent pas le workflow complet.
  • Les budgets explosent avant que quelqu’un ne voie l’alerte.
  • Les prompts, outils et approvals changent sans journal clair.

Un MVP simple, vendable, testable.

OSS gratuit en self-hosted. Cloud prévu à partir de 29 €/mois pour rétention, alertes et multi-projets.

Tracing par run

Timeline des appels outils, prompts, coûts, erreurs et approvals humains.

Budgets & alertes

Seuils par agent, projet, client ou workflow avec alertes Slack/email.

Post-mortems courts

Résumé automatique: ce qui a cassé, pourquoi, et quoi tester ensuite.

Hypothèse à valider

“Si la douleur est réelle, les prospects acceptent de laisser leur email, décrire leur cas d’usage, et cocher un budget indicatif avant même que le produit existe.”

Métriques de décision

  • 20+ emails qualifiés en 7 jours
  • 5+ appels découverte acceptés
  • 3+ prospects avec budget explicite
  • Au moins 1 demande d’accès prioritaire

Rejoindre la bêta

Formulaire branché vers un collecteur local gratuit: stockage SQLite + journal JSONL sous /var/lib/unicornhunters/landing-leads/.

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Objectif: mesurer l’intérêt réel. Pas de spam, réponse manuelle si le signal est fort.