AI Agent 监控与可观测性:2025 生产实践指南
2025 年 AI Agent 监控与可观测性实践指南,覆盖成功率、延迟、Token 成本、错误率、业务结果、结构化日志、分布式追踪、告警设计和生产故障排查。
汇总 Flashcat 博客中与 监控 相关的文章,方便按主题连续阅读实践、案例、选型和产品更新。
2025 年 AI Agent 监控与可观测性实践指南,覆盖成功率、延迟、Token 成本、错误率、业务结果、结构化日志、分布式追踪、告警设计和生产故障排查。
系统介绍 SRE 四大黄金指标 Latency、Traffic、Errors、Saturation,并结合 RED、USE 与 Prometheus 示例说明如何监控服务健康、设置告警和支撑 SLO。
梳理 Telegraf、Categraf、Prometheus Exporter、Datadog Agent、OpenTelemetry、Grafana Alloy、Zabbix agent 等监控数据采集器的定位、优缺点和选型思路。
可观测性建设不是越早越好。本文从覆盖完备性和能力完备性两个维度说明:如果业务监控、应用监控、组件监控、资源监控、网络监控和端监控还没打牢,先补监控体系通常比直接上可观测性项目 ROI 更高。
CPU steal time 表示虚拟 CPU 等待宿主机真实 CPU 的时间比例。本文说明如何用 top 查看 st 指标,什么时候需要关注,以及如何区分自身负载高和宿主机资源争抢。
Flashcat 的设计初衷是实现从数据、平台到故障处理场景的一体化统一监控,解决采集、兼容、告警、定位路径和稳定性保障落地问题。