> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Dashboards > Documentación de los paneles de observabilidad de FailproofAI. Convierte los datos en vivo de tus agentes en una imagen compartida que todo tu equipo puede consultar. Fija las consultas importantes como gráficos y todo el mundo verá los mismos números de un vistazo, sin necesidad de volver a ejecutar una sola consulta. Un panel construido a partir de consultas guardadas: una línea de eventos por hora, una barra de errores por tipo, un gráfico de área de latencia y tokens por modelo *Un panel, cuatro consultas guardadas: eventos por hora, errores por tipo, latencia y tokens por modelo.* ## Todos ven la misma verdad Deja de pegar capturas de pantalla en el chat y de volver a ejecutar la misma consulta cinco veces al día. Un panel es un tablero compartido a nivel de organización que cualquier miembro del equipo puede abrir para ver exactamente la misma vista. Cuando los datos subyacentes cambian, los gráficos se actualizan con ellos, así que el tablero siempre está al día y nadie discute sobre números desactualizados. El panel de flota anterior es una buena estructura de partida para las operaciones diarias: * una línea de **eventos por hora**, para visualizar el rendimiento y detectar una caída repentina * una barra de **errores por tipo**, para que las categorías de fallos más frecuentes salten a la vista * un gráfico de área de **latencia**, para que las ralentizaciones sean visibles antes de que los usuarios se quejen * un desglose de **tokens por modelo**, para mantener los costes bajo control Encontrarás tus paneles en `//dashboards`. ## Fija las consultas que ya guardaste Cada mosaico comienza como una consulta guardada. Crea y guarda la consulta que te interesa en la biblioteca de [Queries](/es/agenteye/queries) (preajustes integrados más los tuyos propios, sobre tus eventos y evaluaciones) y luego fíjala en un panel como el tipo de gráfico que mejor se adapte a los datos: una **línea** para tendencias a lo largo del tiempo, una **barra** para comparar categorías, un **área** para volumen o un **pastel** para ver distribuciones proporcionales. Dado que un mosaico es simplemente tu consulta guardada representada como un gráfico, no hay nada que mantener sincronizado manualmente. Actualiza la consulta una vez y todos los paneles que la utilizan se actualizarán también. ## Supervisa la calidad, no solo el volumen El volumen te dice que los agentes están ocupados. La calidad te dice que realmente están haciendo el trabajo. Apunta un panel a tus [puntuaciones de evaluación](/es/agenteye/evaluations) y obtendrás un tablero que rastrea el desempeño de las ejecuciones a lo largo del tiempo, de modo que una regresión de calidad aparezca como una caída en un gráfico en lugar de ser una sorpresa de un cliente. Un panel orientado a la calidad construido a partir de consultas de evaluación guardadas *Un panel de calidad mantiene tus puntuaciones de evaluación en primer plano, justo junto a los números operativos.* Mantén un panel de operaciones y un panel de calidad uno al lado del otro y tu equipo tendrá un único lugar para responder tanto a «¿está funcionando?» como a «¿está funcionando bien?», sin que nadie tenga que volver a ejecutar una consulta. ## Relacionado * [Queries](/es/agenteye/queries): crea y guarda las consultas que se convertirán en tus mosaicos. * [Evaluations](/es/agenteye/evaluations): puntúa tus ejecuciones para poder graficar la calidad a lo largo del tiempo. * [Alerts](/es/agenteye/alerts): convierte un umbral en cualquiera de estas métricas en una notificación.