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// 怎么做 · 评估、监控 AI 质量

自建大模型可观测:记录每次调用和 agent 的 trace

把每次模型调用、工具调用的输入输出、耗时和 token 记录成 trace,出问题时才能复盘。开源方案可以自托管,数据不出内网。

核实于 2026-10-102 个官方来源

场景:评估、监控 AI 质量 →

现象

  • 多 agent、多步骤任务出错后不知道哪一步出了问题
  • 不知道哪个功能最耗 token

常见原因

  • 只记录了最终结果,没有中间步骤
  • 各服务日志格式不一,无法串起来

解决步骤

  1. 选择自托管平台:Langfuse(官方提供 Docker Compose 等部署方式)、Arize Phoenix 等
  2. 在应用里接入其 SDK,或用 OpenLLMetry 等基于 OpenTelemetry 的埋点
  3. 尽量遵循 OpenTelemetry GenAI 语义约定,方便以后换后端
  4. 已有 OpenTelemetry 体系的团队可以经 Collector 统一转发
  5. 注意 trace 里可能包含用户数据和密钥,设置脱敏和保留期限

官方参考

2026-10-10 根据官方文档和公开讨论整理,尚未在本站环境复现;与官方文档不一致时以官方为准。

数据更新于:常见问题 / 报错