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方案簡介
AI Agent 可觀測關注的不只是模型接口是否成功，而是一次智能體會話中 Prompt、Completion、模型、工具、檢索、Guardrail 和業務鏈路之間的關係。觀測雲把 Session、Trace、Span、Token、耗時和風險事件放進同一視角，幫助團隊看清 AI Agent 每一步發生了什麼。
AI Agent 可觀測覆蓋的智能體工作流
圍繞多輪對話、模型調用、工具執行、Token 成本和風險事件建立觀測上下文，覆蓋 OpenClaw 等 Agent / LLM 接入框架、工具調用型 AI Agent 工作流和企業自定義智能體應用。
OpenClaw
愛馬仕 Hermes
Claude Code
Codex
其他 AI Agent場景挑戰
智能體執行過程黑盒：一次回答可能經過多輪推理、工具調用、檢索和 Guardrail，傳統鏈路很難解釋每一步發生了什麼。
Token 成本和延遲難控制：模型、上下文長度、工具重試和多輪調用都會影響成本與響應時間，缺少細粒度數據就難以優化。
風險事件難以定位：敏感詞、內容審核、工具超時和異常輸出需要和具體 Session、Trace、Span 放在一起看。
AI 應用和業務系統脱節：智能體調用只是業務流程的一部分，必須和日誌、指標、鏈路和用戶行為一起分析。
觀測雲方案
Session 與 Trace 追蹤：按會話、輪次和調用鏈路還原智能體執行過程，快速定位慢、錯、貴發生在哪一步。
模型與工具調用分析：統一觀察模型請求、工具執行、檢索、耗時、狀態和風險等級。
Token 與性能成本監控：持續分析 Token 消耗、Span 數、Trace 耗時和模型調用佔比，支撐成本優化。
風險事件關聯定位：把敏感詞、Guardrail、內容審核和異常狀態關聯到具體調用上下文。
方案亮點
用戶一次對話發生了什麼？從 Session 和 Trace 列表快速收斂範圍
查看器支持按應用、風險等級、Token 區間、Session ID 和 Trace ID 篩選數據。團隊可以先看會話總數、高風險數量、平均 Trace 數、Token 消耗和風險事件，再下鑽到具體會話或單條 Trace。
不只看成功失敗，還要看工具執行、風險事件和狀態變化
調用分析視圖把工具執行記錄、風險事件、規則命中、狀態和風險等級放在同一面板中。遇到敏感內容、輸出異常、工具超時或 Guardrail 命中時，團隊可以直接定位到關聯 Span 和調用上下文。
模型慢、工具慢還是檢索慢？用瀑布圖看清調用路徑
Trace 詳情以瀑布圖展示模型請求、工具調用、檢索、格式化和其他 Span 的耗時與順序。對於多輪推理、工具鏈編排或 RAG 場景，團隊能看到瓶頸發生在哪個環節，並繼續查看輸入、輸出和屬性信息。
接入 Agent 或 LLM 應用後，先讓每一次調用有身份
通過 Agent 監測應用和 LLM 監測應用，團隊可以為智能體應用生成應用 ID、服務地址和 Client Token。應用創建後，鏈路、日誌、指標和調用數據可以按應用維度歸集，後續排障不再只靠零散日誌。
更多內容
常見問題
AI Agent 可觀測和 LLM 可觀測有什麼區別？
LLM 可觀測更關注模型調用、Prompt、Token、響應耗時和大模型應用鏈路；AI Agent 可觀測進一步圍繞智能體會話、多輪 Trace、工具執行、風險事件和調用分析展開，適合有工具編排、檢索、Guardrail 或多步驟推理的 AI 應用。
AI Agent 可觀測可以看哪些關鍵指標？
常見指標包括 Session 數、Trace 數、Trace 耗時、Span 數、Token 消耗、模型調用佔比、工具執行佔比、風險事件數量、風險等級和調用狀態。團隊可以用這些指標判斷體驗、穩定性、成本和安全風險。
AI Agent 可觀測如何接入智能體應用？
團隊可以在觀測雲創建 Agent 監測應用或 LLM 監測應用，獲取應用 ID、服務地址和 Client Token，並按接入說明文件完成配置。數據上報後，可在查看器中按 Session、Trace、Token、風險等級和應用維度分析智能體運行過程。
AI Agent 可觀測適合哪些團隊？
它適合研發、算法、AI 平台、SRE 和安全治理團隊，尤其適合已經上線智能體、客服助手、運維 Agent、RAG 應用或工具調用型 AI 工作流的團隊。
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