本文主要是介绍活动回顾 ｜观测云 AI Agent 探索实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
亚马逊云科技“构建全球化软件和互联网新生态——ISV 行业”论坛上，观测云产品架构师刘锐发表了题为“AI Agent 可观测性探索与实践”的主题演讲，不仅展示了观测云在人工智能领域的前沿技术，更强调了在日益复杂的系统环境中，实现有效监控的必要性。
随着数字化转型的浪潮汹涌而来，传统监控系统已显得力不从心。刘锐指出，目前 90% 的企业监控系统正面临数据孤岛、标准不一致性以及资源成本高昂等挑战。为了应对这些挑战，观测云提出了“一套采集+一个平台”的创新解决方案，旨在统一并融合企业内分散的监控系统，实现 “All in One” 的监控观测能力，显著提升数据整合的效率与准确性。
观测云的全链路统一监控平台不仅能够兼容及纳管各种开源监控工具，还能将排查效率提升 100% 以上。统一的可观测性平台，能够迅速定位并理解模型出错的原因，加速模型迭代过程中的调整，快速优化性能，同时帮助企业降低资源与人力成本达 50% 以上。
刘锐展示了观测云的双重核心优势：统一的数据采集器 DataKit 和高效的数据查询引擎 DQL 。DataKit 提供全域数据采集，结合专为可观测性数据设计的 DQL 查询语言，能够灵活处理和分析海量数据。此外，多模存储引擎 GuanceDB 支撑了面向海量数据的智能一体化监控平台，确保了高性能与低成本的完美结合。
观测云的 AI 可观测性技术是刘锐此次大会上的重点介绍对象，展现了其在全链路追踪分析、智能问题定位及自动化问题解决方面的强大能力。AI Agent 不仅能实时监控系统状态，预测并防范潜在问题，比如说 AI 应用指标突增突降、异常调用频繁等，还能通过 AI 技术快速识别异常模式，自动化执行修复操作，极大地降低运维成本，提高系统稳定性。
刘锐指出，事实上，在 AI 模型的开发与调试过程中，了解模型的内部运行状态是至关重要的。通过分析输入和输出的参数，开发者可对模型进行精确的调整和优化，包括对模型的 prompt 输入进行细化调整等。为了实现这一目标，开发一套用于模型内部可观测性的工具显得尤为必要。
通过与国内 AI 开发者的深入交流，观测云发现，业界对于此类工具的需求极为迫切！然而，国内市场上尚未出现能够满足这一需求的平台。尽管 LangSmith 在国外市场已经取得了一定的成功，但国内缺乏相应的替代产品。于是，为了填补这一市场空白，观测云计划在今年 7 月推出新的功能——兼容 LangSmith 的 LLM tracing 功能，为 AI 开发者提供强大的模型开发和调试支持。
观测云的全球化布局同样值得关注。若 AI 模型需要在海外市场部署，观测云的 LLM tracing 将提供相应的海外站点选择，确保服务符合客户的合规与监控要求。
除此之外，观测云还展示了其强大的用户体验感知平台，支持包括 Web、小程序、Android、iOS 等在内的多个平台。通过视频回放技术，观测云能够深入了解用户实际操作情况，优化产品性能和用户体验。其技术栈的广泛兼容性，覆盖 400+ ，支持所有主流编程语言和前后端工程，使其在现代化云体系和主流开源技术栈中表现出色。
在 AWS 全球化论坛上，观测云的展示吸引了众多行业专家的目光。与会者对观测云能在多云环境中提供如此高效、灵活的监控解决方案表示高度认可。刘锐的演讲深入浅出，使得听众能够清晰理解 AI 可观测性在当今乃至未来科技发展中的关键作用。
通过这次在 AWS 全球化论坛的精彩亮相，观测云再次确立了其在全球 AI 可观测性解决方案领域的领先地位。随着技术的持续进步和市场的不断拓展，观测云承诺将继续引领行业创新，助力更多企业实现数字化转型的质的飞跃！
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