AI Observability от OpenObserve обеспечивает нативную трассировку OpenTelemetry, воспроизведение сессий и автоматическую оценку для ИИ-агентов и LLM в едином стеке наблюдаемости.
Назначение продукта и его официальное позиционирование
AI Observability от OpenObserve — это решение для мониторинга LLM и агентов, принимающее нативную телеметрию OpenTelemetry для отслеживания вызовов моделей, работы инструментов и процессов субагентов.
Платформа сопоставляет трассировки ИИ-приложений с системными метриками, логами и хранилищами данных, позволяя оценивать качество ответов и диагностировать сбои агентов с помощью SQL и PromQL.
Сценарии, подтверждённые официальными источниками
Инженерные команды могут визуализировать деревья вызовов агентов и воспроизводить сессии для выявления циклов выполнения, сбоев инструментов и узких мест по задержке.
Команды могут оценивать рабочие запросы к LLM на релевантность, галлюцинации, предвзятость и токсичность с помощью LLM-as-judge или внешних сервисов оценки.
OpenObserve отслеживает работу агентных систем, формируя граф агентов (Agent Graph), который визуализирует взаимодействия между субагентами, базовыми моделями, внешними инструментами и хранилищами данных. Цветовая индикация границ отображает уровень ошибок и проблемные пути среди зависимостей.
Интерфейс отладки сессий позволяет инженерам воспроизводить многошаговые взаимодействия. Пользователи могут анализировать распределение токенов, результаты вызова инструментов, пиковые задержки и сразу переходить к соответствующим распределенным трассировкам.
Проверки на собственных материалах и рабочих процессах
Какие источники и когда были проверены
Ответы на основе карточки продукта с проверенными источниками
Повторная инструментизация не требуется, если приложения уже генерируют стандартные спаны OpenTelemetry gen_ai или следуют соглашениям OpenInference. Поддерживаются фреймворки LangChain, CrewAI и LlamaIndex.
Задачи онлайн-оценки анализируют входящие спаны, трассировки или сессии целиком с помощью удаленных HTTP-оценщиков или метода LLM-as-judge с выбранным провайдером моделей, сравнивая результаты с заданными порогами.
OpenObserve можно развернуть как полностью управляемый облачный сервис в четырех регионах, запустить локально в виде единого бинарного файла на Rust или настроить с хранением данных в собственных бакетах объектного хранилища клиента.
Телеметрию в OpenObserve, включая трассировки LLM, инфраструктурные метрики и логи, можно запрашивать через единый движок корреляции с помощью SQL и PromQL.
Рабочие трассировки можно направлять в очереди разметки для ручной оценки параллельно с автоматическими алгоритмами, а проверенные данные — преобразовывать в тестовые датасеты для последующих проверок.
