AI 可观测是腾讯云可观测平台面向 AI 应用推出的专项可观测产品。通过自研的融合型探针，在同一条调用链路中同时采集传统微服务与 AI Agent 的观测数据，覆盖 LLM 调用、工具执行、RAG 检索、会话交互等 Agent 核心环节。支持多种 AI 应用接入方式，提供链路追踪、会话分析、用量统计、模型性能分析等能力，帮助开发团队快速定位 Agent 质量问题、掌控 Token 成本、优化端到端性能。
计费规则
产品优势
AI 与传统链路一体化追踪：打破 AI 可观测与传统 APM 的割裂。同一条 TraceID 下完整呈现从 API Gateway、鉴权服务到 LLM 调用、工具执行、RAG 检索的全链路细节，排障时不再需要跨平台拼凑信息，一条链路看到底。
融合型探针，一次接入全覆盖：Python 探针同时支持 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、OpenAI SDK 等十余种 AI 框架和 FastAPI、Django、MySQL、Redis 等数十种传统组件。Java 探针在原有微服务监控基础上新增 Spring AI、LangChain4j 覆盖。一个探针搞定混合形态应用，接入半天完成。
多种接入方式灵活组合：提供 Python 探针、Java 探针、Langfuse SDK 兼容接入等多种接入方式。同一条链路中的不同服务可分别使用不同方案，通过 OpenTelemetry 协议标准自动关联，适配各类技术栈组合。
完整的 Agent 运营分析体系：内置会话分析、用量统计、模型性能分析、工具调用分析、RAG 分析五大专项能力。从对话质量、Token 成本、响应延迟、工具健康度等多维度持续监控 Agent 运行状态，而非仅在出问题时才被动排查。
模型性能精细化度量：按 P50/P95/P99分位展示首 Token 耗时和模型调用耗时，支持按模型、应用、时间维度下钻对比，精准定位哪个模型在哪个场景下影响用户体感，为模型选型和调优提供数据依据。
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