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适合开始评估的团队
- 已经有面向客户或内部运维的 LLM / Agent 应用
- Agent 会调用工具、API、知识库或自动化脚本
- 团队需要解释响应慢、调用失败、成本异常或动作风险
基础设施
统一观测主机、容器、网络与云资源,快速定位资源健康和性能问题。
日志分析
面向日志采集、查询、治理与分析,让团队从海量日志中更快发现问题。
用户体验
从访问体验、会话回放到可用性探测,完整还原端到端体验。
智能运维
聚合告警、事件和异常追踪能力,帮助团队更快响应和复盘故障。
平台能力
提供数据可视化、权限、集成与开放能力,支撑团队构建统一观测平台。
安全分析
关联日志、事件和威胁线索,帮助安全团队持续识别风险和响应处置。
AI
面向 AI 应用、智能体与研发工具链,提供自主行动的观测 Agent,Agent 可观测等能力。
行业
面向典型行业场景沉淀可观测实践,缩短从业务目标到监控落地的路径。
场景
围绕监控、日志、体验、AI 与运维流程,组合产品能力解决关键业务问题。
技术栈
覆盖主流云厂商、云原生和开放标准,快速接入既有技术体系。
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业务咨询邮箱:sales@guance.com
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Agentic Observability
面向正在建设 AI Agent、LLM 应用和自动化运维工作流的团队,解释 Agentic Observability 应该如何连接模型调用、工具执行、业务服务和传统可观测数据。

让 Agent 在授权范围内引用真实可观测资源,并把分析与执行过程留在可复核证据链中。
概念说明
Agentic Observability 关注的不只是模型接口是否成功,还包括 Prompt、工具调用、检索、业务 API、权限、成本、延迟、错误和最终动作。它需要把 AI 调用链路与日志、Trace、指标、RUM、告警和事件上下文关联起来,帮助团队判断 Agent 为什么做出某个响应或动作。
评估标准
是否能采集模型调用、Prompt、Token、延迟、错误和工具调用链路
是否能把 Agent 调用与业务 API、日志、Trace、指标和告警事件关联
是否支持权限、审计、审批和高风险动作追踪
是否能分析成本、失败率、响应质量和下游业务影响
是否允许 AI Agent 读取授权范围内的可观测上下文并生成可复核结论
决策视角
此对比表可在较小屏幕上横向滚动。
一次 Agent 响应可能涉及用户请求、Prompt 拼装、向量检索、模型调用、工具执行、业务 API 和数据库查询。只看模型耗时无法解释完整问题。
Agent 可以辅助排障,但结论必须能回到证据。可观测平台应提供授权数据、查询结果、事件上下文和操作记录,避免黑盒自动化。
LLM 可观测解决模型调用和成本问题,Agentic Observability 进一步关注工具调用、业务动作、协作流程和长期记忆如何影响系统稳定性。
资料来源
以下页面用于核验产品范围与实施细节。 最后核验日期:。
评估路径
常见问题
LLM Observability 关注模型调用、Token、延迟和错误;Agentic Observability 还要观察 Agent 的工具调用、业务动作、权限、审计和可复核证据链。
通常需要模型调用、Prompt、Token、工具调用 Trace、业务 API、日志、指标、告警事件、权限记录和执行结果。
观测云通过 Obsy AI、OWL CLI、MCP Server 和 Agent Teams 为 AI Agent 提供授权范围内的可观测数据与诊断入口,分析结果可以继续回到日志、指标、链路和事件证据中复核。
下一步
带上现有工具、遥测数据量、事故流程、运行约束和验收标准,我们会协助界定可控的评估范围与可回滚的采用路径。