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用户一次对话发生了什么？从 Session 和 Trace 列表快速收敛范围
查看器支持按应用、风险等级、Token 区间、Session ID 和 Trace ID 筛选数据。团队可以先看会话总数、高风险数量、平均 Trace 数、Token 消耗和风险事件，再下钻到具体会话或单条 Trace。
方案简介
AI Agent 可观测关注的不只是模型接口是否成功，而是一次智能体会话中 Prompt、Completion、模型、工具、检索、Guardrail 和业务链路之间的关系。观测云把 Session、Trace、Span、Token、耗时和风险事件放进同一视角，帮助团队看清 AI Agent 每一步发生了什么。
AI Agent 可观测覆盖的智能体工作流
围绕多轮对话、模型调用、工具执行、Token 成本和风险事件建立观测上下文，覆盖 OpenClaw 等 Agent / LLM 接入框架、工具调用型 AI Agent 工作流和企业自定义智能体应用。
OpenClaw
爱马仕 Hermes
Claude Code
Codex
其他 AI Agent场景挑战
智能体执行过程黑盒：一次回答可能经过多轮推理、工具调用、检索和 Guardrail，传统链路很难解释每一步发生了什么。
Token 成本和延迟难控制：模型、上下文长度、工具重试和多轮调用都会影响成本与响应时间，缺少细粒度数据就难以优化。
风险事件难以定位：敏感词、内容审核、工具超时和异常输出需要和具体 Session、Trace、Span 放在一起看。
AI 应用和业务系统脱节：智能体调用只是业务流程的一部分，必须和日志、指标、链路和用户行为一起分析。
观测云方案
Session 与 Trace 追踪：按会话、轮次和调用链路还原智能体执行过程，快速定位慢、错、贵发生在哪一步。
模型与工具调用分析：统一观察模型请求、工具执行、检索、耗时、状态和风险等级。
Token 与性能成本监控：持续分析 Token 消耗、Span 数、Trace 耗时和模型调用占比，支撑成本优化。
风险事件关联定位：把敏感词、Guardrail、内容审核和异常状态关联到具体调用上下文。
方案亮点
不只看成功失败，还要看工具执行、风险事件和状态变化
调用分析视图把工具执行记录、风险事件、规则命中、状态和风险等级放在同一面板中。遇到敏感内容、输出异常、工具超时或 Guardrail 命中时，团队可以直接定位到关联 Span 和调用上下文。
模型慢、工具慢还是检索慢？用瀑布图看清调用路径
Trace 详情以瀑布图展示模型请求、工具调用、检索、格式化和其他 Span 的耗时与顺序。对于多轮推理、工具链编排或 RAG 场景，团队能看到瓶颈发生在哪个环节，并继续查看输入、输出和属性信息。
接入 Agent 或 LLM 应用后，先让每一次调用有身份
通过 Agent 监测应用和 LLM 监测应用，团队可以为智能体应用生成应用 ID、服务地址和 Client Token。应用创建后，链路、日志、指标和调用数据可以按应用维度归集，后续排障不再只靠零散日志。
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常见问题
AI Agent 可观测和 LLM 可观测有什么区别？
LLM 可观测更关注模型调用、Prompt、Token、响应耗时和大模型应用链路；AI Agent 可观测进一步围绕智能体会话、多轮 Trace、工具执行、风险事件和调用分析展开，适合有工具编排、检索、Guardrail 或多步骤推理的 AI 应用。
AI Agent 可观测可以看哪些关键指标？
常见指标包括 Session 数、Trace 数、Trace 耗时、Span 数、Token 消耗、模型调用占比、工具执行占比、风险事件数量、风险等级和调用状态。团队可以用这些指标判断体验、稳定性、成本和安全风险。
AI Agent 可观测如何接入智能体应用？
团队可以在观测云创建 Agent 监测应用或 LLM 监测应用，获取应用 ID、服务地址和 Client Token，并按接入文档完成配置。数据上报后，可在查看器中按 Session、Trace、Token、风险等级和应用维度分析智能体运行过程。
AI Agent 可观测适合哪些团队？
它适合研发、算法、AI 平台、SRE 和安全治理团队，尤其适合已经上线智能体、客服助手、运维 Agent、RAG 应用或工具调用型 AI 工作流的团队。
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