DeepSeek 大热背后，不容忽视的 AI 应用体验挑战

在 AI 服务日益成为业务核心的今天，传统监控体系在应对 SSE 这类流式传输协议时暴露出明显短板——当数以万计的异步消息在客户端与服务端间持续流动时，如何捕捉每个微小的异常波动？如何在复杂的对话场景中保障用户体验？

一场突如其来的“假死”危机

AI 应用体验差的影响

(1) 服务异常难定位，团队交付受质疑

场景一：凌晨三点，研发负责人小李盯着屏幕上的对话框，焦急地点着“重新生成”，心里反复祈祷能够尽快复现问题场景。

数周加班加点部署的在线 DeepSeek-R1 满血版刚刚上线，原本信心满满的团队却被用户反馈炸开了锅——AI 助手在关键时刻“卡住”，长达 30 秒没有任何响应。客户的留言刺耳又无奈：“换了XX竞品，终于能正常用了！”小李心里清楚，这不仅仅是技术问题，更是整个团队的生存危机。

(2) 最终体验无保障，巨额投入难见效

场景二：某企业耗资 800 万搭建 AI 咨询助手，嵌入其付费软件内。客户使用 AI 助手日常咨询中多次出现无法对话的情况，引发投诉，单日工单量激增 210%。次日续费率暴跌 19%，“XX品牌 AI 客服没法用”的关键字登上热搜，竞品趁机推出"永不掉线的 AI 服务"，并在市场宣传中暗指该企业的技术短板，成功吸引了大量用户。

技术团队倍受挑战：“你们的技术决策，800万换来的是客户流失和市场口碑的滑坡？”

(3) 资源错配难量化，业务损失无预警

场景三：某金融科技公司斥资千万部署 384 张 A100 显卡，运维看板显示"GPU 利用率稳定在 35%"，却持续收到客户投诉："关键业务咨询时回答突然中断"。市场部门追踪发现高净值客户流失率骤升 11%，技术团队陷入两难困境——既无法证明"GPU 翻倍能否降低中断率"，也不敢缩减算力承担服务崩溃风险。

CFO 在董事会质问："技术投入已吞噬 28% 利润，决策依据只有利用率数字？"

场景与目标对象、核心痛点的关系

方案设计

无侵入兼容 SSE 协议，5 大核心指标实现 SSE 质量可观测

为了应对 AI 对话场景的卡顿、响应缺失等挑战，腾讯云可观测平台-前端/终端性能监控 RUM(以下简称 RUM) 团队推出了全新升级的监控能力——全面支持大模型在线对话 SSE 协议的性能数据采集与稳定性监控。

从 Android、iOS 到 Web 端，RUM 通过无侵入的 SDK 集成，精准捕获 SSE 协议交互的核心指标，帮助开发者实时掌控 AI 应用的运行状态。

SSE（Server-Sent Events）是单向实时通信协议，专为服务端向客户端持续推送事件设计。其通过长连接复用、事件级容错和智能心跳机制，在 AI 场景中支撑起高频率的细粒度交互（如每秒数十个推理节点）。

1. Token 吞吐率：衡量单位时间内 Token 的传输速率，直观反映生成内容的流畅性。

2. 首次消息时延：从用户发起请求到收到首个消息的耗时，用于度量首次消息的的用户体验。

3. 错误率：当触发 SSE 协议的 error 事件，会采集到一个网络错误的数据，可以用来定位网络波动问题。

4. 卡死率：发现长耗时“假死”问题，避免用户流失。监控的是间隔的 Token 之间的耗时，如果大于 60 秒则认为是 Token 回复卡死了，这意味着在后台的资源可能满了，需要扩容。

5. 流畅度指标：综合反映交互的流畅性，为体验优化提供清晰指引。

采集原理：我们观察到一次 AI 对话可能有几百上千次的 Token 返回，这个和客户端上的页面卡顿的数据很相似，因此沿用了客户端卡顿监控的计算方案。

AI 对话的每次 Token 耗时都会在 SDK 记录下来，并采用分桶的方式，分到 0～500 毫秒、500 毫秒～1 秒、1 秒～3 秒、3 秒～10 秒、10 秒～60 秒、60 秒以上这几个区间，使用指数递减的方式来计算出流畅度。

公式：[0ms, 500ms)视为 1 分，[500ms, 1000ms)为 1/2 分，[1000ms, 3000ms)为 1/4 分，[3000ms, 10000ms)为 1/8 分，[10000ms, 60000ms)为 1/16 分。计算出流畅度指标：(v1 + v2/2 + v3/4 + v4/8 + v5/16)/(v1+v2+v3+v4+v5) 其中 v1~v5 为各个区间的 Token 数量。分数越高，说明对话越流畅。

体验效果

多维分析下钻，驱动体验优化

通过 RUM，开发者可快速使用以下数据分析定位问题。

1. 多种数据统计报表

趋势分析：实时监控 5 大指标变化趋势，快速发现异常波动。

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分位统计：P50/P75/P90/P99 分位值和平均值分析，精准识别性能瓶颈。

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分布分析：查看指标数据分布（如流畅度各区间占比），定位长尾问题。

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2. 多维度根因定位

支持按模型版本、Host IP、网络类型、运营商等维度交叉分析，例如：

● 发现某运营商下首次消息时延显著升高 → 定位网络链路问题。

● 特定模型版本错误率飙升 → 排查模型推理服务异常。

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为 AI 交互保驾护航

无论是智能客服、AI 助手，还是创作辅助工具，RUM 都能为您的 AI 应用提供全方位的体验保障。通过精准的监控与智能洞察，RUM 帮助企业实现：

● 用户满意度提升：流畅度指标显著提升。

● 运维效率飞跃：问题定位耗时从小时级缩短至分钟级。

随着 AI 技术的快速发展，用户对流畅、稳定的交互体验提出了更高的要求。RUM 团队将在近期持续迭代，为开发者提供更强大的监控能力，包括请求和响应的 message 参数信息、大模型版本、响应错误分类、流畅度区间等信息。

快速接入监控，分钟级落地

RUM 的另一个亮点在于其极简的接入体验。无需修改业务代码，SDK 即可自动识别 SSE 协议流量，快速生成分析报表。开发者只需几分钟，就能享受到 RUM SSE 监控的强大能力。

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优点

（1）无侵入集成：SDK 自动识别 SSE 协议流量，无需修改业务代码。

（2）全平台覆盖：Android、iOS、Web 端一站式支持。

（3）实时分析：数据自动上报，实时生成趋势与分布分析。

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关于腾讯云可观测平台

腾讯云可观测平台（Tencent Cloud Observability Platform，TCOP）基于指标、链路、日志、事件的全类型监控数据，结合强大的可视化和告警能力，为您提供一体化监控解决方案。满足您全链路、端到端的统一监控诉求，提高运维排障效率，为业务的健康和稳定保驾护航。功能模块有：

• Prometheus 监控：开箱即用的 Prometheus 托管服务；
• 应用性能监控 APM：支持无侵入式探针，零配置获得开箱即用的应用观测能力；
• 云拨测 CAT：利用分布于全球的监测网络，提供模拟终端用户体验的拨测服务；
• 前端/终端性能监控 RUM：Web、小程序、iOS、Android端等大前端领域的页面质量和性能监测；
• Grafana 可视化服务：提供免运维、免搭建的 Grafana 托管服务；
• 云压测 PTS：模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证系统可用性和稳定性；
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