可观测性
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Agent 慢在哪里：用 OpenTelemetry 追踪大模型多轮推理与工具调用
单次大模型调用可以用日志记录，但 Agent 涉及多轮推理、工具调用和外部依赖，需要更结构化的观测方式。OpenTelemetry 通过 Trace / Span 树记录层级、因果和耗时，并结合 Metric 与日志形成排障链路。
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LangSmith 上手指南：给 RAG 与 Agent 加一套可观测系统
LangSmith 的意义不只是调试工具，而是让 RAG 与 Agent 的执行过程、成本消耗和评估基础变得可见、可控、可追踪。
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给 AI 代理补上“行车记录仪”：生产环境必须记录哪些日志
一次夜间 Agent 任务只留下一个未跟踪文件，暴露出生产环境自动化中最容易被忽视的问题：当 AI 代表用户行动时，日志必须独立于 Agent 自身存在。
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审计 Claude Code：从用量、会话到文件变更的可观测实践
文章介绍如何通过用量指标、会话回放和文件变更记录，对 Claude Code 的实际执行过程进行审计，为团队建立 AI 编码工具的可观测能力。
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MCP 协议更新强化规模化基础设施安全，推动 AI 智能体从试点走向生产
由 Anthropic 创建的开源项目 —— 模型上下文协议（MCP）发布首年即推出修订版更新。该协议得到亚马逊云服务（AWS）、微软、谷歌云等巨头支持，通过新增长期工作流支持与更…
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从日志到洞察：AI突破重塑可观测性的核心价值
在数字化业务高速发展的今天，企业IT架构正从传统单体系统向云原生、微服务、Serverless等分布式架构演进，业务链路的复杂度呈指数级增长。可观测性作为保障系统稳定运行、提升运维…
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微软宣布停用 AutoGen，推出全新 Agent Framework：实现智能体的统一构建与治理
在 AI 智能体（Agent）开发领域，框架的碎片化与企业级治理难题长期制约着技术落地 —— 不同智能体工具间兼容性不足、多场景协作逻辑混乱、生产环境中的安全与合规风险难以管控。2…
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从试点到回报：如何将AI投资转化为真实商业价值
2025年7月，谷歌云高管Gus Kimble在VentureBeat发表专题文章，指出企业若忽视自主智能体（Agentic AI）的潜力，尤其是其对现代化数据基础设施的需求，将面…
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代理式AI与企业安全及可观测性的未来
随着技术的飞速发展，企业面临着日益复杂的数字化挑战。在这个背景下，代理式AI（Agentic AI）作为一种新兴技术，正逐步展现出其在重塑企业安全及可观测性方面的巨大潜力。 代理式…
