CoreWeave 出了个 Agent Lens,专门查智能体哪些对话跑错了,还会把同类失败自动归组,做 agent 的可以看看。
#可观测性
Zip 把手搓的 LLM 调用和存储代码换成了 LangGraph,零代码接入 LangSmith 就能看全量 trace,做 agent 可观测性的可以参考。
LangChain 给 LangSmith 加了个 Trajectories 功能,能把智能体的执行过程画出来,团队里不懂技术的人也能看明白,调试智能体的可以试试。
AlphaSignal 和 TigerDatabase 开课,教你怎么用 Postgres 做智能体监控,把延迟、成本、报错这些数据真正管起来。
AI Engineer 纽约大会拉来 22 家赞助商,从基础设施到安全观测全覆盖,想看生产级 AI 工具栈全貌的可以关注下。
OpenRouter 发了个可观测性教程,讲清了 Logs、Activity、Broadcast 三个功能怎么用,还附了每个 destination 支持字段的完整对照表和取数 API,做应用监控的可以照着配。
LangChain 把 Jev-as-a-judge 接进了 LangSmith,生产 trace 全量打分、不用抽样、成本不涨,做 LLM 评估的可以上手。
亚马逊发布OpenSearch Service新功能,MCP Apps让智能体分析更直观,提升开发效率,值得一试!
AWS官方教程,教你用SageMaker AI和Bedrock AgentCore搭多智能体流程,还能拿到token级监控,比Strands Agents默认的细致。
智能体跑在 AWS 外也能用 AgentCore 监控,ADOT 加 IAM 就能把 trace 和 token 用量接到同一仪表盘。
想看清团队里Codex用得多不多、稳不稳?这篇教程教你用OpenTelemetry把数据接到CloudWatch,按人、按团队拆开看。
如果你有智能体从demo上线后变慢,这篇AWS官方教程教你怎么用CloudWatch和AgentCore找瓶颈、查内存问题,实用。
搞语音 agent 的兄弟别瞎猜了,LangSmith 直接帮你盯住 pipecat、livekit、OpenAI 和 Gemini 的调用,生产排障省大事。
做语音智能体怕出问题?LangSmith 直接帮你追踪 pipecat、livekit、OpenAI Realtime 和 Gemini 这四个框架的生产数据,调试延迟和错误就靠它了。
AWS博客教你用Bedrock AgentCore内置观察功能排查生产智能体故障,比如无限循环和工具调用失败,省去自己搭建监控的麻烦。
Claude Code吃token太猛?Latitude实时监控还能捉住重复失败的bug,免费开源,省心省钱!
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如果你在用 LangGraph 做 agent,这招能帮你从 demo 变成可交付的系统——关键是 LangSmith 的 trace 和 eval。
做智能体应用的开发者终于不用靠猜来排查问题了——LangSmith Observability 让实时性能追踪变得直观,建议用 LangChain 的团队直接试试。
做 LLM 应用开发的团队终于不用在网关、护栏和可观测性之间来回切换了——LangSmith 用户可以直接在平台内完成监控和策略执行,建议点开看看具体怎么整合。
智能体可观测性是当前 AI 工程化的核心痛点,做智能体应用开发的团队值得关注——SmithDB 可能解决你调试和监控智能体行为的头疼问题。
做 AI 代理开发的团队都会遇到这类成本失控风险,LangChain 这个案例直接点出了「事后监控 vs 事前策略」的痛点,建议在部署前就加上请求层限制。
做 AI 智能体工程化的团队终于有了一个兼顾灵活性和合规性的部署方案——Cosmos 支持自选模型和完整审计,适合需要将智能体落地到生产环境的企业开发者直接评估。