在人工智能浪潮席卷千行百业的今天，大型语言模型（LLM）正以前所未有的深度重塑应用架构。然而，这种技术变革也带来了新的运维挑战。现代 AI 应用，尤其是基于 LLM 的应用，其内部结构日益复杂，往往由多个业务服务、AI 框架和模型调用链交织而成，形成了一个难以捉摸的“黑盒”。开发者和运维团队也面临着前所未有的观测挑战：

智能应用的"不可预测性"：

• 大模型推理结果的随机性让传统的确定性监控失效

• Token 消耗波动、推理延迟抖动、会话上下文丢失等问题频发

• 智能体决策链路复杂，问题溯源如同在迷宫中寻路

多层架构的"可见性盲区"：

• 从用户输入到智能体决策，再到模型推理，链路跨越多个系统边界

• LangChain、OpenAI SDK、MCP 协议等框架调用深度嵌套，调用关系错综复杂

• 推理引擎（sglang、vllm、dynamo）内部状态不透明，性能瓶颈难以定位

运维成本的"指数级增长"：

• 传统 APM 工具无法理解 AI 应用的语义，只能提供基础的 HTTP/RPC 监控

• 手动埋点成本高昂，且难以覆盖快速迭代的 AI 框架

• 问题排查需要跨越业务逻辑、框架调用、模型推理三个层面，效率低下

这些挑战并非某个产品的缺陷，而是 AI 原生时代的共性难题——当应用逻辑从确定性转向概率性，当系统架构从单体演进为智能体+推理引擎的分布式协作，传统监控方法论已然力不从心。

如何让 AI 应用的运行状态透明化？如何快速定位智能应用的性能瓶颈？火山引擎可观测平台推出 AI 应用监控产品，为这个时代的技术挑战给出了答案。

火山引擎 AI 观测解决方案

火山引擎推出的 AI 应用监控产品，聚焦破解 AI 应用“黑盒”难题，提供从代码到模型的全链路监控。除传统指标（QPS、延迟、错误率）外，聚焦 AI 特有指标（Token 消耗、TPOT、TTFT），并整合 Metrics、Trace、Log 数据，实现一体化监控：

• AI 监控看板

  • 模型视角：监控模型调用次数、耗时、Token 使用排行等。

  • 服务视角：展示 LLM 性能（耗时、TPOT、调用排行）及 Token 用量（总量、单次消耗）。

• AI Trace 分析

  • 链路追踪：支持 Trace 列表查询与单链路详情分析，标记 LLM 调用类型（如 tool、task），展示 Token 消耗。

  • 多维视图：提供调用列表、服务拓扑图、火焰图、Span 详情，精准定位性能瓶颈。

• MTL 一体化关联

  • 打破数据孤岛，实现 Metrics、Trace、Log 联动查询。例如：日志关联 TraceID、Trace 反向查询日志、Span 关联实时指标。

• 端到端全链路观测

  • 覆盖从用户终端（App/Web）→网关→后端服务→AI 框架（如 LangChain）→推理引擎（如 vLLM）的全链路追踪。

  • 通过自动化注入（字节码增强等）和 OpenTelemetry 标准，实现零代码侵入式监控。

• AI 框架与推理引擎深度支持

  • 兼容 Python/Java/Node.js 等语言，支持 LangChain、OpenAI 等框架，自动识别 Chain/Agent 调用。

  • 监控推理引擎（如 vLLM）核心指标（QPS、TTFT、TPOT）及运行时数据（CPU、内存）。

• LLM 会话观测

  • 以会话为单位追踪全生命周期，支持按会话 ID、用户等维度检索，关联每轮对话的 Token 消耗与调用链路，实现下钻分析。

通过全链路、多维度、低侵入的监控能力，AI 应用监控可以助力用户精准洞察 AI 应用性能，优化资源消耗与用户体验。下面，我们以两个客户场景为例，介绍其在生产场景的具体表现。

AI 观测在实际业务中的价值体现

案例一：Agent 应用性能问题诊断与优化

某客户在火山上搭建了一个智能体应用，应用部署在火山引擎的 veFaaS 上，同时开启了应用监控（需开启 APMPlus 服务），推理引擎使用的是火山引擎提供的推理引擎镜像，自带了 APMPlus 埋点信息，客户无需做任何改造就实现了零开发成本接入。

发现问题 - 告警洞察，即时响应

在晚高峰时段客户突然收到 AI 应用监控通过飞书发出的告警，发现该智能体应用耗时 P99 大于 5 秒。告警信息不仅清晰地指出了问题服务和异常指标，还附带了直达监控面板的链接，让客户无需任何手工查找，第一时间进入了“战场”。

定位问题 - 层层下钻，直抵根因

通过报警卡片信息，我们可以发现定位到耗时增加的服务，进入AI 应用监控对应服务的详情页，可以看到响应耗时的情况。

再通过 Trace 分析界面，查找对应 trace 的火焰图

火焰图里，不同服务对应的火焰图颜色会不一致。而客户此时发现，llm_request 这个 span 有感叹号标识，说明这个 span 有报错。切换到 列表页和拓扑图页，也能够同样看到这个 span 和感叹号标识

点击 llm_request span，在右侧可以看到这个 span 的详细信息，可以发现他是属于 dynamo 推理引擎的服务，切换到 Events 列，能够看到这个 span 所发生错误的详细堆栈信息。

根据错误堆栈信息，可以可以发现这个错误是因为 vllm 引擎内存分配出现问题。从而可以是推理侧引擎的问题导致了智能体响应耗时增加，至此，问题就定位到了。

解决问题 - 对症下药，闭环验证

根因明确，解决路径也变得清晰。客户立即联系开发团队，对推理引擎内存分配进行了优化。部署更新后，客户回到 AI 应用监控的服务监控大盘观察效果。根据观测大盘数据，服务响应的 P99 延迟迅速回落到 2s 以内，问题得到圆满解决。

最终成果

• 通过报警系统，及时发现异常。

• 通过快速筛选异常的推理 span，5 分钟内发现问题。治理问题能力大幅提升。

• 客户自助解决问题，节约 3 人力排查问题，排查时间大大缩短。

案例二：Token 消耗监控，成本优化

业务背景

某企业在火山引擎上部署了一款 AI 写作助手，该应用需要处理大量文本生成任务，Token 消耗量巨大。随着业务规模扩大，如何实现精准的成本控制成为客户面临的核心挑战。

解决方案

客户通过 AI 应用监控提供的 Token 监控能力，建立了完整的成本管理体系：

1. 实时监控：基于 AI 应用监控记录的 Token 消耗指标，设置了精细化报警规则，实现对 Token 使用的实时监控

2. 对比分析：利用 Token 用量看板，从模型类型、使用场景等维度进行多角度对比分析

3. 数据驱动：通过 Token 使用量排行功能，清晰识别不同模型在消耗量上的显著差异

实施效果

通过数据对比和成本分析，客户发现部分模型的 Token 消耗与成本效益存在明显差异。基于 AI 应用监控提供的精准数据支撑，客户最终选择了成本更优的模型方案，实现了：

• 成本显著降低：整体 Token 消耗成本下降 30%

• 监控体系完善：建立实时监控和预测机制，实现成本可控

• 决策效率提升：数据驱动的决策模式取代经验判断，优化效率大幅提高

这一案例表明，火山引擎 AI 应用监控不仅提供了基础监控能力，更通过深度数据洞察助力企业实现精细化的成本管控，为 AI 应用的大规模商业化落地提供了重要支撑。

小结

人工智能正在深刻改变世界，而这一变革的实现，离不开可观测、可预测、可控制的技术环境作为支撑。在这一背景下，火山引擎 AI 观测解决方案应运而生——它不仅是一套监控工具，更是 AI 时代不可或缺的技术基础设施：让每一个 Token 的消耗有据可查，每一次推理的延迟有迹可循，每一个智能决策有根可溯。

面向未来，火山引擎可观测团队将持续深耕 AI 观测领域，致力于成为 AI 原生时代的观测标准，具体从以下三个方向持续进化：

构建更深层的 AI 理解能力

• 持续扩展对 Dify、ADK 等主流及新兴 AI 框架的兼容支持

• 深化多模态 AI 应用的监控能力，实现对视觉、语音、文本等模态的统一观测

• 增强对 AI Agent 协作模式的监控，支持多 Agent 系统中复杂交互行为的分析与追溯

打造更智能的排障流程

• 提供覆盖典型 AI 场景的预置看板与报警规则，大幅降低用户使用门槛

• 基于实时可观测数据，在故障发生时自动进行根因分析，并主动推送诊断结论，辅助用户快速定位问题

推动更开放的生态建设

• 提供标准化的 AI 观测 API，支持与各类第三方工具和平台无缝集成

• 建立行业通用的 AI 观测数据标准格式，促进不同系统之间的互操作与数据共享

通过以上路径，火山引擎可观测团队将持续赋能 AI 技术落地，让智能系统的运行更透明、更可靠，真正推动人工智能在业务中创造价值。