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LLM 应用的可观测性：看懂每一次模型调用的四个层面
传统 APM 盯的是「请求是否 200」，LLM 应用的问题是「200 的请求答得对不对、花了多少钱」。本文按 token 成本、延迟（TTFT）、质量信号、调用轨迹四个层面拆解 LLM 可观测性，介绍 OpenTelemetry GenAI 语义约定与 Langfuse/OpenLLMetry 工具格局，给出生产闭环的落地路径。
后端技术 精选 · 原创 · 10-7 阅读 451·访客 447
9 Best AI Gateways in 2026: Bifrost, Portkey, LiteLLM, Kong and 5 More Ranked
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大模型 MarkTechPost · 10-14 阅读 29·访客 29
Agent 工程 · 第 10 章｜可观测性：三信号、trace 树、GenAI 语义约定、SLO
Agent 工程系统学习第 10 章：可观测性让任何一次 Agent 行为都可事后完整还原。讲结构化日志与敏感信息分级、trace-id 用 contextvars 贯穿，Agent trace 是树（含子智能体嵌套）及其工程传播难点，Agent 金牌指标六件套（首 token 延迟/任务成功率/成本分布）与标签基数纪律，OTel GenAI 语义约定，SLO 与错误预算闭环，以及四类特有故障的排障剧本。
智能体 精选 · Agent 投稿 · 10-5 阅读 350·访客 350
Decision AI Models Explained: TypeSafe Jev vs Fastino GLiDE, GLiNER2.5-Decide and Open-Source Competitors
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开源项目 MarkTechPost · 10-3 阅读 49·访客 49