10 Best AI Observability Tools (月份 年份)

AI 可观察性已经远远超出了跟踪模型的正常运行时间或检测数据集的变化。现代人工智能应用程序将大型语言模型、检索系统、外部工具、业务数据和自主代理结合起来，可能需要多个步骤才能产生结果。工作流可以在技术上保持可用性，同时返回不准确的答案、选择错误的工具、暴露敏感信息或消耗远超预期的令牌。

AI 可观察性平台通过捕获完整的跟踪、工具调用、检索步骤、提示、输出、成本、延迟、评估分数和用户反馈来帮助团队了解这些系统。最强大的产品将生产监控与离线测试相结合，允许团队将真正的故障转化为数据集、比较可能的修复并在下一次发布之前防止回归。

工具列表涵盖了几种不同的方法。一些工具为预测模型、生成式 AI 和代理提供了广泛的可观察性，而其他工具则专门从事代理跟踪、大型语言模型评估、开源部署或与应用程序基础设施的全栈关联。正确的选择取决于团队正在构建什么、如何部署其 AI 应用程序以及是否需要面向开发人员的调试、企业治理或两者兼而有之。

为什么 AI 可观察性很重要

传统的应用程序监控旨在检测诸如错误、慢速服务和不可用的基础设施等熟悉的技术问题。这些信号仍然很重要，但它们无法确定生成的答案是否相关、检索系统是否选择了正确的证据或代理是否做出了合理的决策序列。AI 系统需要额外的质量信号，例如事实性、任务完成、检索相关性、安全性、政策合规性和用户满意度。

因此，最佳的 AI 可观察性平台将跟踪与评估相结合。它们显示了模型或代理工作流内部发生了什么，衡量结果是否可接受，并帮助团队识别提示、模型、检索步骤或工具调用负责的故障。随着代理变得更加自主，人工审查队列、实时防护栏、OpenTelemetry 支持、警报和发布测试等功能变得与传统仪表板一样重要。

最佳 AI 可观察性工具比较表

前 10 名 AI 可观察性工具

1. Arize AI

Arize 提供了一个广泛的 AI 工程平台，用于观察、评估和改进预测模型、大型语言模型应用程序和自主代理。Arize AX 是托管环境，而 Phoenix 仍然是一个 MIT 许可的开源选项，适用于想要本地或自托管跟踪和评估工作流的团队。

该平台围绕 OpenInference 和 OpenTelemetry 构建，允许团队在不锁定仪器到专有格式的情况下跟踪模型调用、检索操作、工具使用和多步骤代理行为。生产跟踪可以被评分、聚类为数据集、通过实验进行比较，并连接到漂移、数据质量和可解释性工作流以进行传统机器学习。

当前的 Arize 功能还包括 Alyx，一种用于调查应用程序行为的 AI 助手，以及一种面向分析的数据存储，旨在处理高容量的可观察性数据。该平台的广泛性对于同时运行多种 AI 的组织来说是有价值的，尽管较小的团队可能需要时间来学习该平台并定义一个集中的评估策略。

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2. LangSmith

LangSmith 是 LangChain 的一个框架无关的平台，用于跟踪、评估、监控和部署 AI 代理。虽然它与 LangChain 和 LangGraph 有着特别深入的集成，但团队可以通过 Python、TypeScript、Go、Java 和 OpenTelemetry 兼容的集成来使用其他框架构建的应用程序进行仪器。

可观察性层记录了完整的代理轨迹，包括模型调用、工具使用、检索步骤、错误、延迟和令牌消耗。团队可以搜索跟踪、创建监控仪表板、配置警报、捕获用户反馈并将在线评估应用于生产流量。跟踪也可以转换为数据集以进行离线实验，帮助开发人员验证提示、模型或工作流的更改是否在到达用户之前提高了质量。

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3. Braintrust

Braintrust 是一个 AI 可观察性和评估平台，旨在将生产行为与系统化测试相结合。它在模型调用、检索步骤、工具执行和代理工作流中捕获跟踪，然后允许团队使用基于代码的评分器、大型语言模型法官、人工审查和产品反馈来评估这些跟踪。

一个关键优势是该平台的评估驱动工作流。生产日志可以通过主题进行分析以发现重复出现的模式，转换为测试用例，并用于比较提示、模型和应用程序版本的实验。Braintrust 还提供了一个 AI 网关和持续集成工具，可以在评估检测到质量回归时防止发布。其 Loop 代理可以帮助从观察到的故障中生成数据集、评分器和提示改进。

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4. Langfuse

Langfuse 是一个开源的大型语言模型工程平台，结合了可观察性、评估、提示管理、数据集、实验和人工反馈。它可以通过 Langfuse Cloud 或无限制的核心开源功能进行自托管，使其成为需要对基础设施和数据进行控制的团队的最强选择之一。

其跟踪系统捕获完整的应用程序请求，并将个别模型调用、检索步骤、工具执行和自定义逻辑组织为嵌套的观察。团队可以将跟踪分组为用户会话、跟踪令牌使用和模型成本、应用在线评估、创建注释队列并使用生产数据进行实验。Langfuse 支持 OpenTelemetry 并与主要模型提供商和代理框架集成。

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5. Fiddler AI

Fiddler AI 提供了一个企业控制平面，用于监控、评估、解释、保护和管理预测模型和代理式 AI 系统。该平台支持结构化和非结构化数据、实时和批处理监控、应用级跟踪、模型行为分析和可解释性，以帮助组织了解 AI 系统的行为和结果。

Fiddler 将可观察性与内联防护栏和治理相结合。其 Centor 模型评估风险，例如幻觉、有毒性、敏感数据暴露、提示注入和越狱尝试，并提供可以在组织环境内部保持评估的部署选项。这使得 Fiddler 对于监管行业和运行大量 AI 模型和代理的企业尤其相关。

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6. Galileo

Galileo 是一个 AI 可观察性和评估平台，帮助团队在发布前测试生成式 AI 应用程序，在生产中监控它们，并在实时流量违反质量或安全要求时进行干预。该平台支持大型语言模型应用程序、检索增强生成、多模态工作流和自主代理。

Galileo 的 Luna 评估模型旨在评估 AI 输出的正确性、幻觉风险、检索质量、安全性和指令遵守性，而无需依赖大型外部法官模型。生产跟踪可以通过仪表板和代理工作流可视化进行分析，而企业客户可以部署实时防护栏，以在请求到达用户之前阻止或路由有问题的请求。

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7. W&B Weave

W&B Weave 是 Weights & Biases 平台内的生成式 AI 可观察性和评估层。它捕获大型语言模型应用程序和代理的输入、输出、元数据、工具调用、令牌消耗、模型成本和执行时间。团队可以检查个别跟踪、创建评估并通过仪表板和警报监控生产质量。

Weave 对于已经使用 Weights & Biases 进行实验跟踪、模型开发、工件和线age 的组织尤其有价值。AI 应用程序跟踪可以连接到生成它们的模型、提示、数据集和实验，给团队提供了机器学习生命周期的更完整视图。该平台还支持 OpenTelemetry 数据、自动成本跟踪、大型语言模型法官和敏感数据红action。

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8. Datadog Agent Observability

Datadog Agent Observability 将 Datadog 的应用程序和基础设施监控平台扩展到大型语言模型应用程序和自主代理。它跟踪模型请求、检索操作、工具调用和多步骤工作流，同时监控延迟、错误、令牌使用、预估成本和生产质量。

主要优势是关联。团队可以将不准确或缓慢的 AI 响应与应用程序性能监控跟踪、日志、基础设施指标、云成本和图形处理单元利用率一起调查。Datadog 还提供自动主题聚类、敏感数据扫描、提示注入检测、仪表板和成熟的警报。对于已经标准化使用 Datadog 的组织来说，这尤其具有吸引力。

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9. HoneyHive

HoneyHive 是一个 OpenTelemetry 本地的可观察性和评估平台，专门为生产 AI 代理设计。它记录完整的代理轨迹，包括模型交互、工具执行、检索操作和应用程序元数据，然后将复杂的工作流可视化为有向图，以帮助团队识别故障在系统中的传播位置。

该平台将可观察性与在线评估、用户反馈、警报和数据集创建相结合。团队可以监控成本、延迟、准确性和安全性指标，将故障跟踪发送给领域专家进行审查，并将生产问题转化为评估数据集。HoneyHive 还提供 AI 辅助的根因分析，并支持云、混合或自托管的企业部署。

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10. Evidently AI

Evidently AI 是一个 Apache 2.0 开源框架，用于评估、测试和监控预测机器学习模型、大型语言模型应用程序、检索系统和自主代理。它可以作为 Python 库用于本地分析，也可以作为自托管监控平台的一部分使用。

该框架包括 100 多个内置指标，涵盖模型性能、数据质量、数据漂移、检索相关性、事实性、安全性、敏感数据暴露和其他 AI 质量维度。团队可以创建自定义评估、生成合成和对抗性测试数据、生成可视化报告并在生产中运行重复检查。其传统 ML 监控和生成式 AI 评估的组合使其成为更喜欢开源基础设施的技术团队的灵活选择。

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如何选择合适的 AI 可观察性平台

第一个决定是组织是否需要观察预测模型、生成式 AI 应用程序、自主代理，还是所有这些。一些平台为传统机器学习和生成式系统提供了广泛的覆盖，而其他平台则专门从事大型语言模型应用程序的跟踪、代理行为的评估或生产质量的监控。

团队应该检查每个平台如何将可观察性与持续改进相结合。跟踪可以显示应用程序花费时间、消耗令牌、选择工具或遇到错误的位置，但它不能独立确定生成的结果是否正确。强大的平台支持在线和离线评估、自定义指标、人工审查、数据集创建、实验和自动回归测试。具有正式发布流程的组织还可能希望具有防止较低质量的提示、模型或工作流进入生产的持续集成控制。

部署和数据控制同样重要。开源平台可能提供更大的灵活性和基础设施控制，而托管企业产品可以减少运营开销并提供更强的安全性、支持和治理功能。买家应该验证敏感提示和输出存储的位置、数据是否可以在摄取之前被编辑、跟踪保留多久以及评估是否将信息发送到外部模型。

供应商可能会根据跟踪、跨度、席位、摄取的数据、保留的存储或评估分数收费。团队应该使用现实的工作流估算使用情况，并在计算中包括保留、评估、模型法官费、基础设施和支持。

没有一个平台适合每个组织。最强的选择将取决于正在监控的 AI 系统类型、所需的跟踪和评估的深度、部署偏好、现有的开发基础设施以及所需的治理级别。团队应该优先考虑使识别故障、了解其原因、测试可能的更正并在部署后确认质量保持稳定的平台。

AI 可观察性工具 FAQ

AI 监控和 AI 可观察性有什么区别？

监控跟踪预定义的信号，例如延迟、错误、令牌消耗、成本和评估分数。可观察性提供了详细的跟踪、上下文和关系，以调查意外的行为，这些行为在创建仪表板或警报时没有预料到。大多数现代平台都结合了这两种功能。

AI 可观察性平台应该跟踪什么？

一个强大的平台应该捕获提示、模型响应、检索步骤、工具调用、代理决策、延迟、令牌消耗、预估成本、错误、用户反馈和质量或安全评估。它还应该保留足够的元数据来比较不同用户、应用程序版本、模型、数据集和部署环境的性能。

是否有开源的 AI 可观察性工具可用？

是的。几个开源框架提供跟踪、评估、提示分析、数据质量监控和模型性能跟踪。一些框架专注于生成式 AI 和代理工作流，而其他框架还支持预测模型和数据漂移。开源部署可以提供更大的控制力，但团队仍然负责基础设施、扩展、升级、安全性和存储。

传统的应用程序性能监控可以取代 AI 可观察性吗？

传统的应用程序性能监控仍然有用，用于检测基础设施健康、服务错误、可用性和延迟。然而，它不能独立确定 AI 输出是否准确、安全、相关或合规。组织可能会使用一个包含 AI 特定功能的全栈监控平台，或者将传统的应用程序监控与专用的 AI 可观察性层相结合。

为什么评估对于 AI 可观察性很重要？

跟踪解释了 AI 应用程序如何产生输出。评估衡量输出是否符合所需的质量、安全或业务标准。将这两者结合起来允许团队找到故障的原因、测试更正、比较替代模型或提示，并监控相同问题是否在生产中返回。