Agentry
Скармливайте AI-агентам данные об ошибках, событиях и деплоях в реальном времени — и они сами начнут фиксить баги и дорабатывать UX.
| Что это | Скармливайте AI-агентам данные об ошибках, событиях и деплоях в реальном времени — и они сами начнут фиксить баги и дорабатывать UX. |
|---|---|
| Цены | Freemium — от $39/mo |
| Бесплатный тариф | Да |
| Платформа | Web Application |
| API | Да |
| Хорошо подходит для | reducing production bugs by correlating errors with deploys, improving conversion rates by identifying user drop-off points |
| Домен зарегистрирован | 2026 |
Данные обновлены 7 июля 2026 г.
Что делает Agentry?
Agentry — это платформа для работы с данными, созданная специально для AI-кодинг агентов. Забудьте про привычные дашборды: вместо этого вы направляете ошибки, события и записи о деплоях из своего приложения или CI прямо в Agentry. После этого ваш агент (будь то Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf или Copilot) просто запрашивает данные через API, чтобы увидеть полную картину происходящего.
В итоге агент сам разбирается, что сломалось, расставляет приоритеты в зависимости от влияния на бизнес и даже открывает pull requests. Вам больше не нужно вручную копаться в логах — Agentry превращает сырую телеметрию в конкретные инженерные задачи.
Как это работает на практике? Вы подключаете приложение, и оно начинает отправлять данные: ошибки, аналитику и метаданные деплоев. Agentry хранит их столько, сколько вам нужно (на платных тарифах — до 365 дней). Когда вы спрашиваете агента, например: «Почему после обновления онбординга упала конверсия в регистрацию?», он обращается к API Agentry, анализирует данные и возвращается к вам с разбором причин, предложением по исправлению и готовым черновиком PR.
В качестве примера: агент обнаружил, что из-за 15-минутного срока жизни токена пользователи триал-версий не могли войти в систему, если письмо с подтверждением приходило с задержкой. Решение оказалось простым — правка одной строки TTL, и агент сам открыл соответствующий PR. Кстати, встроенного интерфейса с графиками здесь нет — агент сам формирует отчет в любом удобном для вас формате: будь то сообщение в Slack, страница в Notion или тот же PR.
Кому это будет полезно? Любому разработчику или команде, которые используют AI-кодинг агентов и хотят сделать их более автономными и «осведомленными» о контексте проекта. Инструмент незаменим, когда нужно быстро поймать регрессии после деплоя, найти «дыры» в конверсии (например, отвалы пользователей при импорте CSV) или автоматизировать триаж багов.
Попробовать Agentry в реальном проекте можно бесплатно: в free-тире доступно 50k событий в месяц и хранение данных за последние 90 дней. Если вы уже пользуетесь AI-агентами, но до сих пор вручную скармливаете им контекст из логов — Agentry возьмет эту рутину на себя.
Ключевые возможности
Что выделяет инструментДля кого Agentry?
Кому подходит этот инструментЦены
Есть бесплатный тариф — можно начать без банковской картыFree
- 50к событий в месяц
- Хранение данных 90 дней
- Отличный вариант, чтобы протестировать Agentry на реальном проекте.
Pro
- 1М событий в месяц
- Хранение данных 180 дней
- Для активных продуктов с ежедневным использованием агентов.
Scale
- 10М событий в месяц
- Хранение данных 365 дней
- Для крупных команд и студий с высокими нагрузками.
Доверие и присутствие
Галерея
Нажмите на изображение, чтобы увеличитьАльтернативы в категории Инструменты разработчика
Автоматизируйте рутину в кодинге: просто задайте цель, и AI-разработчики напишут код, а независимый AI-критик проверит его и отправит на доработку до тех пор, пока результат не будет соответствовать вашим стандартам.
Облачные AI-агенты: запускайте долгоживущих ботов на любом фреймворке и с любой моделью, обеспечив им доступ из любого удобного канала.
Теперь Hermes, Claude Code и Codex могут обладать «бесконечной» памятью. Проект agentmemory сейчас на слуху в GitHub — у него уже более 5,000 Stars, и понятно почему. Смотрите сами: когда CLAUDE md закидывает в контекст более 22,000 токенов при 240 наблюдениях, agentmemory тратит всего 1,900 токенов на тот же объем. Это на 92% меньше! А когда наблюдений достигает 1,000, большая часть встроенной памяти обычных моделей просто становится «невидимой». agentmemory же сохраняет 100% данных доступными для поиска. Разработчики протестировали решение на 240 реальных сессиях кодинга, и цифры впечатляют: — Расход токенов за сессию сокращается до 95%. — Количество вызовов инструментов (tool calls) до достижения лимита контекста вырастает в 200 раз. — И самое главное: проект полностью open source.
Знакомьтесь, Agentspan — это open-source сервер и SDK, который превращает AI-агентов в надежные и долговечные воркфлоу. Суть в том, что вы описываете логику агентов программно, запускаете их на стороне сервера, а затем в удобном UI можете в любой момент проверить статус выполнения и заглянуть «под капот» каждого прогона. Agentspan не заменяет ваши любимые LLM или фреймворки, а дополняет их важными вещами: восстановлением после сбоев, системой подтверждений (human-in-the-loop), защитными барьерами (guardrails), историей использования инструментов и полноценным мониторингом. Все это доступно под лицензией MIT.
AI-агенты, которые автоматически исследуют и исправляют проблемы в Sentry — они сортируют оповещения, определяют первопричины и создают Pull Request'ы.
Это open-source платформа для бэкенда, с которой можно создавать, масштабировать и полноценно управлять сложными AI-системами на базе нескольких агентов.
Это платформа для команд, которые хотят создавать и запускать собственных AI-агентов для кодинга. Главная фишка в том, что агенты работают в изолированных «песочницах», используют ваши внутренние инструменты и строго придерживаются заданных компанией правил и ограничений.
Это своего рода «щит» для ваших LLM-агентов. Сервис работает как шлюз безопасности: он не дает утекать промптам, блокирует любые попытки несанкционированного доступа и автоматически вырезает конфиденциальные данные из переписки.