# 可观测性
61 个相关产品 · 中文解读 · 按热度排序
截至 2026-09-11,KanonAgent 库内有 61 个带「可观测性」标签的 AI agent 与工具,本页按真实热度排序。标签由中文拆解自动归纳,不是人工打的;数据可经公开 API 复核。
AgentX
AgentX 为AI代理提供测试、评估与可观测性能力，帮助团队在生产前发现潜在问题，实现AI代理的全生命周期质量管控
AI Observability by OpenObserve
专为 AI 代理和大模型设计的 OpenTelemetry 原生可观测性工具，帮助开发者追踪、调试和优化 AI 工作流的性能与行为。
Progress AI Observability
AI 代理生产环境可观测性平台，可追踪、评估并优化 AI 代理在真实场景中的表现。
Grafana agent observability for Hermes Agent
为Hermes Agent提供可观测性支持的代理工具，用于监控和调试AI代理的运行状态与行为。
AgentSight – eBPF observability for AI agents, no code changes
为AI代理提供eBPF可观测性能力的工具，无需修改代码即可监控AI代理行为，适用于AI系统运维与调试。
Telemetry Tracker
为开发者提供轻量级生产环境监控工具，通过自定义SDK收集错误、事件与会话数据，并在多租户仪表盘中可视化分析。
Wide Events – Rails telemetry for agents and humans in a DB you own
Rails 应用的可观测性系统，为人类和 AI 代理提供可自有的数据库级 Telemetry 数据追踪
Observability for Coding Agents and LLM Applications
为代码代理和大模型应用提供可观测性工具，帮助开发者追踪、调试和优化AI工作流的运行状态，解决LLM应用难以追踪和调试的痛点，面向AI工程团队和开发者
TraceLogicAI: AI Architecture Evaluation
AI架构评估工具，可对比分析Plain、RAG、MCP、Agent等不同AI推理管道的性能，评估准确性、引用可信度、成本与安全性
WeaveScope – Elixir native observability for AI agents
专为 AI Agent 设计的 Elixir 原生可观测性工具，用于监控和调试 AI Agent 的运行状态，支持日志、性能和行为追踪，适合 Elixir 开发者构建复杂 Agen
Cortex — Robotics Observability
Cortex 是为机器人车队设计的可观测性监控工具，通过轻量级代理在 Raspberry Pi 上部署，实时展示 CPU、内存、温度与 ROS2 节点状态，适合机器人开发与运维团队
Telemetry.dev – OpenTelemetry-native tracing for LLM apps and agents
专为 LLM 应用和 AI 代理设计的 OpenTelemetry 原生追踪工具，帮助开发者监控和调试 AI 工作流。
MCPulse
在服务器中嵌入两行代码，即可监控 AI Agent 调用外部工具时的失败、空返回或未调用情况，帮助优化 Agent 工具链。
Cortex
一个统一平台，用于构建、部署和监控AI应用，特别支持对外部AI代理的行为、性能和故障进行深度可观测性分析。
RELIASTRA
RELIASTRA 是一款 SaaS 工具，用于监控应用及第三方依赖项，自动分析故障来源，判断宕机是自身系统问题还是供应商（如 Stripe、Cloudflare）导致。
Zalanx
Zalanx 帮助SaaS团队统一监控云、身份、支付、可观测性等多工具中的异常行为，提升安全与运维效率。
ACE Sidecar
ACE Sidecar 是一个本地运行的开发者可观测性工具，用于监控 Claude Code 和 Antigravity 的使用行为，如 token 消耗、缓存命中率、空闲/活跃时
JAMP
JAMP 是一个网站可观测性层，可追踪网站从基础分析到错误堆栈的全部行为数据，并通过 MCP Server 与 AI Agent 集成，让 Agent 能读取数据、定位错误、识别性
AI Observability by OpenObserve
基于 OpenTelemetry 的 AI 可观测性平台，用于监控大模型与 AI 代理的运行状态
Revinho
整合Google Analytics、Stripe与Search Console数据的统一分析平台，通过MCP框架实现跨源洞察
axonpush
CI/CD流水线中的智能故障回放工具，可重现生产环境代理失败场景并阻断合并，提升系统可靠性
TraceGen – realistic OpenTelemetry traces, incl. AI-agent, one binary
TraceGen 是一个生成真实 OpenTelemetry 调用链的工具，支持 AI Agent 场景，单二进制文件即可运行，适合测试和调试分布式系统。
Agent-Field/agentfield
基于Go语言构建的AI代理框架，支持AI代理的可观测性、可审计性和身份认证，可像微服务一样部署与扩展，适合企业级AI应用开发者。
langfuse/langfuse
开源AI工程平台，提供LLM评估、可观测性、指标监控、提示管理、数据集与沙盒环境，与LangChain、OpenTelemetry等深度集成，YC孵化项目
The MCP Census – 15,382 MCP servers, health-checked
The MCP Census 是一个对全球 MCP（Model Control Protocol）服务器的普查项目，已发现并健康检查超过 15,000 台服务器，为 AI 模型控制
Oodle.ai – $10 per million agent traces
Oodle.ai 是一个按使用量计费的智能代理追踪平台，每百万次代理轨迹仅需10美元，适合AI代理开发者快速观测和优化复杂决策流程。
iii-hq/iii
用 Rust 编写的实时服务编排与可观测平台，允许开发者轻松组合、扩展并实时监控所有服务，首次实现全链路服务的动态观察与交互。
AI-Powered Deep Observability
基于AI的网络可观测性工具，将复杂的网络数据转化为IT团队可快速理解的实时指导建议。
Neat, Static code and OTel fused into one graph for agents (OSS)
开源项目：将静态代码分析与 OpenTelemetry 指标融合成统一可观测性图谱，赋能 AI Agent 的行为理解。
OSS Cross-Harness self hosted registry and analytics for AI Agents
一个自托管的AI代理注册与分析平台，帮助开发者追踪、管理AI代理行为并分析其性能，适合AI工程团队和研究者使用，亮点是集成了可观测性与安全管控。
Observability for Coding Agents and LLM Applications
该工具为代码生成代理和 LLM 应用提供可观测性能力，支持追踪代理行为、调试推理过程、监控性能与错误，是构建生产级 AI 工具链的基础设施。
TokenTelemetry
开源工具，可实时监控和可视化AI编程助手的思考过程、调用成本与执行行为，帮助开发者理解并优化AI代理的工作逻辑。
Veritrix AI
Veritrix AI 是专为AI代理设计的可观测性平台，帮助开发者监控、调试和优化AI代理的行为与性能，确保其在生产环境中稳定可靠。
comet-ml/opik
用于调试、评估和监控大模型应用、RAG系统与智能体工作流的全链路可观测平台，提供自动评估与生产级仪表盘。
Aimeterly – Per-user cost dashboards from Claude Code's built-in OTel
Aimeterly 基于 Claude Code 内置的 OpenTelemetry，为每个用户生成成本可视化仪表盘，实现精细化资源消耗追踪。
Wide Events – Rails telemetry for agents and humans in a DB you own
Wide Events 是一个由开发者自建数据库的 Rails 应用可观测性工具，为 AI 代理和人类开发者提供实时的运行时监控与调试能力。
Progress AI Observability
面向SaaS企业的AI代理可观测性平台，支持追踪、评估与优化生产环境中的AI行为
seakee/CPA-Manager-Plus
自托管的CPA/CLIProxyAPI管理面板与AI网关可观测性仪表盘，用于监控请求、用量、成本、配额、失败和账户健康状态，适合开发者与企业运维团队。
agent-observability
开源的智能体可观测性工具，帮助开发者复现智能体失败场景而无需重复付费，提升调试效率与系统可靠性。
Tracebox
Tracebox 是一款 SaaS 工具，可可视化 AI 代理在执行任务时所“看到”的信息，帮助开发者调试和理解 AI 决策过程。
ACE Sidecar
ACE Sidecar 是开源的本地可观测性工具，专为 Claude Code 与 Antigravity 等AI开发环境提供日志、性能监控支持。
Grafana agent observability for Hermes Agent
Grafana Agent 为 Hermes Agent 提供可观测性支持，实现轻量级指标、日志与追踪数据采集，适用于边缘或分布式环境的监控需求。
bitdrift.ai
全球首个基于智能体的移动应用可观测性平台，自动分析和诊断移动端性能与异常
OneUptime
开源可观测性平台，内置 AI SRE（智能运维专家），能自动诊断并修复代码问题，适合运维与开发团队提升系统稳定性
AgentSight – eBPF observability for AI agents, no code changes
AgentSight 是基于 eBPF 的 AI 代理可观测性工具，无需修改代码即可监控 AI 代理的运行行为，适合运维工程师和 AI 系统开发者，亮点是实现无侵入式运行时追踪。
Traccia - Observability, Runtime Control & Audit for agents
Traccia 是一个无供应商锁定的可观测性与运行时治理工具，专为智能代理设计，提供行为监控、合规审计与运行时控制，适合AI系统运维与安全团队使用。
Observyze
Observyze 是一款 100% 免费的 LLM 实时可观测性工具，提供模型行为监控与安全防护（guardrails），保障 AI 应用稳定运行。
Conversation Explorer
Conversation Explorer 是面向 AI 代理的可观测性与强化学习平台，帮助开发者调试、监控和优化 AI Agent 的对话行为，适合 AI 团队；
Slaunt – Know what your agents are doing
Slaunt 是一个用于监控和可视化 AI 代理执行过程的工具，帮助开发者理解代理的决策路径与行为逻辑。
Atlas – observability for startup operations via self-building agents
Atlas 是一个为初创公司设计的自建可观测性系统，通过智能代理自动构建监控与分析体系，减少人工配置负担。
Watches user sessions, finds bugs that matter, and fixes them
实时监控用户会话，自动识别关键错误并定位根本原因，提升产品稳定性与用户体验。
Get real-time insights, AI anomaly detection, and complete data control. Monoscope offers enterprise-grade observability as a fully open source project.
Monoscope 是一个完全开源的企业级可观测性工具，提供实时数据洞察、AI异常检测和完整的数据控制能力，适合自托管的开发者与运维团队使用。
ReclaimLLM
AI使用可观测性平台，可追踪AI模型的使用情况、成本与安全风险，适合企业级AI团队。
Telemetry.dev – OpenTelemetry-native tracing for LLM apps and agents
专为LLM应用与智能体设计的OpenTelemetry原生追踪工具，实现可观测性增强
Snowglobe: a whole distributed system's OpenTelemetry, from one binary
Snowglobe 是一个单二进制分布式系统可观测性工具，集成 OpenTelemetry 功能，可一键部署并监控整个分布式系统，极大简化可观测性架构搭建。
Toby AI Agents
面向开发者的 AI 助手工具，能自动解析系统监控信号并执行修复动作，实现可观测性自动化
MCPulse
MCPulse 是为 MCP 服务器提供实时分析的开发者工具，帮助团队监控性能、流量与错误，提升 AI 服务可观测性。
Agent Board – a public observatory for autonomous agent activity
Agent Board 是一个公开的自主智能体活动观测平台，可追踪和可视化 AI Agent 的行为与决策过程。
AI Burn Clock – the cost of agents reading whole files
AI燃烧时钟可视化AI代理读取整个文件时产生的算力与成本，帮助开发者感知并优化大模型调用开销。
Logify360
LLM可观测性平台，仅需一行代码即可接入，帮助团队监控、分析和优化大语言模型的性能与行为
Stroq – a firewall that knows why your AI agent ran that command
一款能理解AI代理行为原因的防火墙，为AI自动化操作提供可解释的安全防护，适合AI系统管理者与安全工程师。
其他标签
常见问题
「可观测性」这个标签是怎么归的?
标签来自每个产品的中文拆解(解决什么场景、面向谁),由模型从产品自述里归纳,不是人工逐条打的,也不接受付费打标。
这里的排序依据是什么?
按库内真实热度:投票数 / MRR / 增速,取产品实际有的那个。不是编辑推荐,也不卖位置。
数据多久更新?
追踪持续进行(分钟级),本页于 2026-09-11 生成。全部数字可经公开只读 API 复核:https://kanonagent.com/data