12热销品 AI 2026 年可观测性工具:像专业人士一样追踪模型

最棒的 AI 可观察性工具

此 AI 可观测性市场正在蓬勃发展,预计 的美元10.7亿元 到 2033 年 22.5%的年增长率。 如 AI 系统变得越来越复杂,对监控其健康、性能和行为的工具的需求也从未如此强烈。

2026 年, 78%的公司 现在使用 AI 至少在一个业务职能领域,这一比例比两年前仅 55% 有所上升。这种快速增长带来了独特的挑战——数据漂移、概念漂移以及一些意料之外的行为。 标准监控工具 根本就不是为处理而生的。

本指南全面探讨了 12 个最佳 AI 当今可用的可观察性工具。无论您是 管理传统机器学习模型、复杂的法学硕士,或混合 AI 应用程序,这些工具将帮助您 保持可靠性,提高绩效,并确保合规。

什么是 AI 可观察性?

AI 可观察性为工程师和 数据科学家的可见性 行为、表现和健康 AI 系统。它超越了基本的监控,能够洞察's 发生在你的 AI 模型、它们为何以某种方式表现、以及当问题出现时如何解决。

的关键方面 AI 可观察性包括:

模型性能跟踪 涵盖各种指标
漂移检测 当模型变得不那么准确时
可解释性特征 这使 AI 决策更加透明
偏见监测 确保公平且合乎道德的人工智能

顶部比较 AI 可观察性工具

AI 可观察性工具最适合起始价
阿里泽完成: AI 生命周期$ 50 /月
提琴手人工智能可解释性和安全性定制化
Datadog全栈监控$15/主机/月
dynaTrace可企业自动化$ 69 /月
为什么实验室注重隐私的需求免费
格拉法纳可视化专家$ 49 /月
超明智漂移检测免费套餐
中间件经济有效的解决方案免费+按需付费
AppDynamicsAPM 集成定制化
IBM Instana复杂企业$ 200 /月
农历LLM特定监控免费套餐
兰·史密斯Langchain 集成免费套餐

现在让's 详细探索每个工具:

1. 阿里泽:完整版 AI 生命周期解决方案

阿里泽

Arize 成立于 2020 年, AI 凭借 131 亿美元的融资迅速成名,其中包括 70 百万美元 2026 年 XNUMX 月进行 C 轮融资。该平台为 Uber、DoorDash 和美国海军等知名公司提供服务。

主要特征:

端至端 AI OpenTelemetry 仪器的可见性
使用 LLM-as-a-Judge 功能进行持续评估
阿里兹 AI 副驾驶为 故障排除帮助
支持传统 ML、LLM 和 AI 中介代理

定价: 3 个用户、2 个型号、10,000 个跨度,起价为每月 50 美元。

其优点: 阿里兹 AI 因为它是专门为 AI 监控,而不是改编自传统工具。其 性能追踪 让团队快速找出模型故障,而其强大的合作伙伴 生态系统无缝集成 与各大云平台合作。


2. 提琴手人工智能:可解释性先驱

提琴手人工智能

Fiddler 已获得 68.6 万美元融资(包括 18.6 年底的 2024 万美元 B 轮 Prime 融资), AI 成为 AI 可观察性和安全性。

主要特征:

实时监控模型性能和数据漂移
行业领先的可解释性工具
全面的公平性和偏见评估
适用于 LLM 应用程序的 Fiddler 信任服务
企业级安全性(符合 SOC 2 Type 2 和 HIPAA 标准)

定价:提供定制化定价方案,满足从个人从业者到企业客户的各种需求。

Fiddler 的优势: Fiddler 最强大的地方在于其全面的可解释性功能,以及基于 Trust Service 的尖端 LLM 可观测性。对于具有严格合规性要求的组织而言,其企业级安全特性使其成为首选。


3. Datadog:基础设施整合之王

Datadog

Datadog 已从经典 云监控 平台成为综合 AI 可观察性 帮助团队监控、改进和保护的解决方案 法学硕士申请.

主要特征:

LLM 链的端到端追踪
用于提示/响应分析的高级聚类
与现有基础设施无缝集成
内置安全功能

定价:提供免费版本;专业版套餐:每主机每月 15 美元;企业版套餐:每主机每月 23 美元

其优点: Datadog's 突出的特点是它如何与你现有的 基础设施监控,让团队能够连接 AI 性能与底层系统指标。 

这种全面的可视性方法可确保您可以跟踪从应用程序性能到 AI 在单个仪表板中模拟行为。


4. dynaTrace可:企业自动化专家

dynaTrace可

Dynatrace 提供由 Davis 提供支持的统一可观察性和安全性平台 AI 引擎,它结合了预测、因果和 生成式人工智能 功能。

主要特征:

Davis AI 智能自动化引擎
使用自然语言解释进行自动根本原因分析
端至端 拓扑映射
先进的预测能力

定价:全栈监控,约 69 美元/月/主机;基础设施监控,约 21 美元/月/主机

其优点: dynaTrace可's 超模态 AI 该方法通过结合多种 AI 方法整合到一个可以预测、解释和 产生见解. 其自动化根本原因分析 自然语言解释 通过 Davis CoPilot 帮助团队快速识别和解决问题。


5. 为什么实验室:开源隐私捍卫者

为什么实验室

WhyLabs 提供 AI 可观察性和安全性工具将于 2 年 2025 月根据 Apache XNUMX 许可证开源。

主要特征:

隐私优先架构
Gen 的实时护栏AI 应用
内建的 及时注射 和越狱检测
可定制的威胁检测规则

定价:根据 Apache 2 许可证免费提供

WhyLabs 的优势在于其开源特性,使企业能够完全掌控自身的监控基础设施,同时确保隐私合规性。凭借低于 300 毫秒的低延迟威胁检测能力,它非常适合需要将敏感数据存储在本地的企业。


6. 格拉法纳:可视化强国

格拉法纳

Grafana Labs 提供了一个开源平台 可视化和分析数据, AI 专为监控生成性而设计的可观察性功能 AI 领域广泛应用,提供了卓越的解决方案。

主要特征:

GPU性能监控
代币使用情况追踪
成本监控
可定制的仪表板
灵活的部署选项

定价:免费套餐包含 10k 个指标、50GB 日志、50GB 跟踪数据;专业版每月 49 美元,限制范围更广。

其优点: 格拉法纳's 可视化优先的方法使团队更容易理解 AI 系统性能一览。其 模块化架构 允许团队为特定项目创建定制的监控解决方案 AI 工作量。


7. 超明智:漂移检测专家

超明智

Superwise 在数据质量监控和管道验证方面表现出色,能够全面检测各种数据类型的漂移。

主要特征:

100 多个预建指标
智能事件关联可减少警报疲劳
偏见和公平监控
细分级别的性能洞察
行业专用 AI 解决方案

定价:社区版免费,最多支持 3 个模型和 3 个用户;扩展版和企业版按使用量计费。

其优势在于:该平台因其智能事件关联功能而闻名,该功能可显著降低警报疲劳。其偏差和公平性监控功能可确保符合监管要求。


8. 中间件:经济高效的解决方案

中间件

中间件提供了一个全栈云可观测性平台,将指标、日志、跟踪和事件统一到一个时间线中。

主要特征:

统一的时间线视图
AI 用于异常检测和错误解决
单命令安装
GPT-4 集成

定价:永久免费计划(功能有限);按需付费(按使用量计费)。

它的优势在于:中间件经济高效,对于希望优化可观测性预算的组织来说极具吸引力。其统一的时间线方法有助于团队更直观地了解导致问题的事件顺序。


9. AppDynamics:APM 集成冠军

AppDynamics

AppDynamics(被思科收购) 将应用程序性能监控与 AI 可观察性能力。

主要特征:

Business iQ:将技术指标与业务成果联系起来
自动发现应用程序拓扑
机器学习用于异常检测

定价:定制企业定价

其优点: AppDynamics 擅长将应用程序性能与 业务指标帮助组织了解现实世界的影响 AI 系统性能。由于最近被思科收购,'s 成为更广泛的 IT监控解决方案.


10. IBM Instana:企业发现专家

IBM Instana

IBM Instana 为复杂的云环境提供自动实时可观察性。

主要特征:

自动发现 混合环境
以 1 秒为粒度的实时监控
根AI 运行时传感器
强大的 IBM 生态系统支持

定价:可观测性基础版约 20 美元/MVS/月;可观测性标准版约 75 美元/MVS/月

它的优势在于:该平台在复杂的企业环境中表现出色,在这些环境中,自动化发现和快速实现价值至关重要。

它的 GenAI 运行时传感器可以全面监控 AI 工作负载,同时维护 IBM's 安全性和合规性的高标准。


11. 农历: LLM 专用观察员

农历

Lunary 是一款与 Langchain 和 Open 兼容的独立于模型的跟踪工具AI 代理商。

主要特征:

与模型无关的 LLM 跟踪
用于对法学硕士 (LLM) 答案进行分类的雷达工具
兼容 Langchain 和 OpenAI 中介代理
用于评估模型和提示的云服务

定价:根据 Apache 2.0 许可证免费提供,免费套餐包含每日 1,000 条事件。

Lunary 的优势在于:它允许您根据期望的回复评估模型和提示。其 Radar 工具可根据预定义的标准对LLM 答案进行分类,使其成为专注于 LLM 应用的团队的理想之选。


12. 兰·史密斯: Langchain 集成专家

兰·史密斯

LangSmith 是 Langchain 推出的商业产品,Langchain 是发展最快的 LLM 编排项目之一。

主要特征:

使用 Langchain 进行内置追踪
手动或基于 LLM 的回复评级
与非区块链代理合作
成本分析 和 Open 的分析AI 用法

定价:免费套餐每月提供 5K 条跟踪记录;自托管仅适用于企业套餐。

它的优势在于:如果您正在使用 Langchain,LangSmith 可提供无缝集成,无需任何调整。它会将 LLM 通话的跟踪记录上传到云端,并允许您手动或使用 LLM 对回复进行评分,这对于 Langchain 用户来说堪称完美之选。

如何选择合适的 AI 可观察性工具

选择完美的 AI 可观察性工具需要仔细考虑几个因素:

1. 评估你的 AI 到期
在评估工具之前,先了解您的组织's 当前 AI 部署、关键风险、 法规要求以及技术能力。

2. 明确需求
确定要跟踪的具体指标,建立绩效基准, 确定警报优先级并明确利益相关者的报告需求。

3.评估技术兼容性
审查现有的技术栈并确定集成点。97% 的 IT 决策者积极 管理可观察性成本,选择能够与您的基础设施良好集成的工具,同时优化费用。

4. 考虑你的具体 AI 类型
不同的工具擅长监控不同类型的 AI 系统。Lunary 和 LangSmith 等 LLM 专用工具提供了专门的功能,用于生成 AI 应用程序,而像 Superwise 这样的工具擅长 传统机器学习监控.

结语

AI 可观察性已成为成功的关键组成部分 AI 部署正确的工具可以帮助您保持可靠性、优化性能、 确保合规并建立对你的信任 AI 系统。

从综合解决方案等 阿里泽 和 提琴手人工智能 像 Lunary 和 LangSmith 这样的专业工具's an AI 适合每个组织的可观察性平台's 需求和预算。

As AI 继续改变各行各业的企业,投资适当的可观察性不仅仅是良好的做法,它's 成为负责任的必需品 AI 部署。 

本指南中重点介绍的工具代表了 AI 监控技术,每个都提供独特的方法来确保 可靠性、性能和合规性 AI 系统。

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