你的 AI 系统上线了，用户反馈「有时候好用，有时候不好用」。 你想排查问题，却发现： Prompt 是什么？不知道，没记录 调了哪些工具？不知道，没日志 完整调用链路？不知道，黑盒 Token 花了多少钱？月底账单才知道 这不是个例。这是 2026 年大多数 AI 系统的现状。 传统软件有成熟的监控体系（APM、日志、指标、链路追踪），但 AI 系统——特别是基于 LLM 的系统——有其独特的复杂性： 不确定性 ：同样的输入，可能产生不同的输出 多步骤 ：一个用户请求可能触发 10+ 次 LLM 调用 工具链 ：Agent 会调用外部 API、数据库、搜索引擎 成本不透明 ：Token 消耗、API 调用费用难以预估 这就是为什么我们需要 AI 可观测性（AI Observability）。 什么是 AI 可观测性？ AI 可观测性不是简单的日志记录。它是理解 AI 系统内部状态和行为的完整能力。 类比传统软件： 传统 APM：监控 HTTP 请求 → 数据库查询 → 响应 AI 可观测性：监控用户输入 → Prompt → LLM...
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