KLA vs Langfuse
Langfuse is a strong open-source LLM engineering platform for traces, evals, and prompt management. KLA adds decision-time workflow governance + auditor-ready evidence exports.
Tracing is necessary. Regulated audits usually ask for decision governance + proof: enforceable policy gates and approvals, packaged as a verifiable evidence bundle (not just raw logs).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
Dernière mise à jour: 17 déc. 2025 · Version v1.0 · Pas d'avis juridique.
À qui s'adresse cette page
Un cadrage côté acheteur (pas un dunk).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
À quoi sert réellement Langfuse
Fondé dans leur travail principal (et où il se chevauche).
Langfuse is built for LLM engineering: tracing, prompt management, and evaluation workflows. It is open source and self-hostable; some enterprise admin features (SSO/RBAC/audit logs) depend on edition.
Chevauchement
- Both provide run histories and telemetry you can use for debugging and analysis.
- Both support human review workflows: Langfuse for evaluation/annotation, KLA for decision-time approvals in regulated actions.
- Both can coexist: Langfuse for prompt iteration and eval loops, KLA for enforceable workflow controls and evidence bundles.
Les points forts de Langfuse
Reconnaître ce que l'outil fait bien, puis le séparer des produits livrables de la vérification.
- Open-source, self-hostable tracing for LLM/agent workflows.
- Prompt management and collaboration for versioned iteration.
- Evaluation workflows and human annotation for labeling/review.
- Enterprise-grade administration features (e.g., SSO/RBAC/audit logs), depending on edition.
Lorsque les équipes réglementées ont encore besoin d'une couche séparée
- Decision-time workflow gates that block business actions until the right role approves (with escalation and override procedures).
- A clear separation between platform audit logs (who changed settings) and workflow decision records (who approved an agent action).
- Evidence packs mapped to Annex IV deliverables (oversight records, monitoring outcomes, manifest + checksums) rather than raw trace exports.
- Integrity + retention posture suitable for long-lived compliance records (verification drills, redaction rules, retention policies).
Out-of-the-box vs build-it- yourself
Un juste partage entre ce qui expédie comme le workflow primaire et ce que vous assemblez à travers les systèmes.
Clé en main
- Tracing and metrics for LLM/agent runs (self-hostable).
- Prompt management/versioning workflows.
- Evaluation tooling and human annotation for labeling and review.
- Exports of run data and (where applicable) platform audit logs.
- Enterprise controls like SSO/RBAC (edition-dependent).
Possible, mais vous le construisez
- A policy checkpoint that can block a high-risk workflow action until a reviewer approves (not just annotate after execution).
- Role-aware approval queues and escalation tied to business actions (send email, submit a report, approve a payout).
- A deliverable-shaped evidence export (Annex IV mapping + manifest + checksums) for auditor handoff.
- Retention, integrity, and redaction posture aligned to your compliance program (often 7+ years).
Exemple concret de workflow réglementé
Un scénario qui montre où chaque couche correspond.
Claims triage + payout recommendation
An agent summarizes claim evidence and proposes a payout or denial recommendation. The high-risk action is paying out or denying coverage, which should be blocked until an adjuster approves.
Où Langfuse aide
- Trace and debug the run to understand inputs, outputs, and failure modes.
- Evaluate recommendations over time and label outcomes for quality improvements.
- Manage prompt changes and compare performance across versions.
Où KLA aide
- Enforce a checkpoint that blocks payout/denial until an authorized approver signs off.
- Capture approvals, escalations, and overrides with reviewer context as audit evidence.
- Export an Evidence Room-style bundle mapped to oversight + Annex IV documentation.
Décision rapide
Quand choisir (et quand acheter les deux).
Choisissez Langfuse lorsque
- Your primary goal is prompt management + eval loops for improving LLM output quality.
- You want a self-hosted observability stack for engineering teams.
Choisissez KLA lorsque
- You need workflow governance: who can approve, override, or stop an agent action, with evidence.
- You need to generate Annex IV-ready exports and evidence bundles for audits.
- You want sampling and near-miss tracking positioned as controls, not only metrics.
Quand ne pas acheter KLA
- You only need traces, prompt management, and annotation for non-regulated workflows.
- You already have approval gates and evidence assembly handled across existing systems.
Si vous achetez les deux
- Use Langfuse for experimentation, prompt versioning, and evaluation labeling.
- Use KLA to govern production workflows and export audit-ready evidence bundles.
Ce que KLA ne fait pas
- KLA is not a full prompt management and experimentation suite.
- KLA is not trying to replace open-source observability stacks used for debugging and iteration.
- KLA is not a request gateway/proxy layer for model calls.
La boucle de commande de KLA (Gouvern / Mesure / Prouve)
Qu'est-ce que « preuve de qualité d'audit » signifie dans les produits primitifs.
Gouverner
- Les points de contrôle qui bloquent ou exigent un examen des mesures à haut risque.
- Files d'attente d'approbation contextuelles par rôle
Mesure
- Examens d'échantillonnage selon le degré de risque (base + éclatement pendant les incidents ou après les changements).
- Suivi des quasi-incidents (étapes bloquées / presque bloquées) comme signal de contrôle mesurable.
Prouvez
- Piste d'audit infalsifiable, en append-only, avec horodatage externe et vérification de l'intégrité.
- Les paquets d'exportation Evidence Room (manifest + checksums) permettent aux vérificateurs de vérifier indépendamment.
Remarque : certains contrôles (SSO, examen workflows, fenêtres de rétention) dépendent du plan. Voir / prix.
Liste de contrôle de la DP (téléchargeable)
Un artefact d'achat partageable (contenu de référence).
# Liste de contrôle de la DP : KLA vs Langfuse Utilisez ceci pour évaluer si l'outillage « observabilité / passerelle / gouvernance » couvre réellement les produits livrables de la vérification pour l'agent réglementé workflows. ## Doit avoir (produits livrables de la vérification) - Cartographie des exportations de type Annex IV (champs de documentation technique -> preuves) - Dossiers de surveillance humaine (attentes d'approbation, escalade, interventions) - Plan de surveillance après la mise en marché + politique d'échantillonnage en fonction du risque - Histoire de vérification évidente (vérifications d'intégrité + rétention longue) Demandez Langfuse (et votre équipe) - Can you enforce decision-time controls (block/review/allow) for high-risk actions in production? - How do you distinguish “human annotation” from “human approval” for business actions? - Can you export a self-contained evidence bundle (manifest + checksums), not just raw logs/traces? - What is the retention posture (e.g., 7+ years) and how can an auditor verify integrity independently? - If you rely on platform audit logs, how do you produce workflow decision records (approvals/overrides) for regulated business actions?
Sources & références
Références publiques utilisées pour garder cette page exacte et équitable.
Remarque : les capacités du produit changent. Si vous remarquez quelque chose de désuet, veuillez le signaler via /contact.