AI 可观测_AI 应用监控_Agent性能监控- 腾讯云

我们的优势

自研融合型探针同时覆盖 AI 框架与传统微服务组件，在同一 TraceID 下关联业务入口、模型调用、工具执行和底层依赖。减少重复接入与跨平台排查，让复杂混合架构中的问题更容易发现和定位。

将链路、会话、性能与 Token 用量关联分析，进一步结合效果评估能力建设，让模型选型、提示词调整与 Agent 流程优化建立在可追踪、可对比的数据依据之上。

为 WorkBuddy 企业版提供内置的可观测能力，将内部实践积累的技术能力与使用经验沉淀为标准化产品，帮助企业更高效地开展 Agent 运行分析、问题排查与持续优化。

融合接入

提供多语言探针接入，并兼容 Langfuse SDK 数据上报，适配主流 AI 框架。基于 OpenTelemetry 标准统一采集模型调用、工具执行与检索数据，帮助不同技术栈的 AI 应用快速建立可观测能力。

全链路追踪

完整还原 AI Agent 从请求入口、任务编排到模型调用、工具执行与 RAG 检索的执行过程，关联传统微服务调用链路。通过 Agent 视角，查看各步骤输入输出、耗时及异常信息，快速定位慢调用、工具失败与链路瓶颈。

性能分析

围绕请求量、错误率、模型调用耗时和首 Token 耗时等关键指标，持续掌握 AI 应用运行状态。支持按模型、应用和时间维度对比分析，结合 P50、P95、P99 分位识别长尾延迟，为模型选型、性能调优与用户体验改善提供数据依据。

用量分析

汇总输入、输出及总 Token 消耗，结合每请求、每用户用量与变化趋势，直观呈现 AI 应用的资源使用情况。支持多维度拆解消耗来源，辅助识别上下文膨胀、重复调用等潜在问题，为模型使用策略调整与成本优化提供依据。

会话洞察

以会话为单位串联多轮交互，关联用户请求、模型回复、工具调用与检索过程，帮助理解 Agent 的实际执行行为。结合会话时长、轮次和 Token 消耗定位异常会话，并下钻至具体链路，辅助复现用户问题、分析体验与优化交互流程。

效果评估

面向 Agent 输出质量与任务完成效果，引入大模型裁判、规则校验和人工标注等评估方式，覆盖回答相关性、事实一致性、工具调用合理性等维度。结合线上观测与离线实验，推动质量持续改进。

提供链路追踪、会话分析、用量统计、模型性能分析等能力，帮助开发团队快速定位 Agent 质量问题、掌控 Token 成本、优化端到端性能。

更多问题请查看帮助文档。