FailproofAI Observability 是 FailproofAI 的企业级产品。 想亲眼看看它的效果?申请演示,请发邮件至 nikita@befailproof.ai。

实际效果演示
以下两个简短视频展示了团队最常用的两项功能:追踪单次运行,以及自动发现故障。 智能体追踪:逐步跟随单次运行,从目标到工具调用,直至最终答案。 Failproof Audit:让 FailproofAI Observability 跨会话挖掘日志,告诉您哪里需要修复。为什么团队选择使用它
- 清晰了解智能体的实际行为。 每次运行都会转化为可读的 git 风格执行图:哪些工具并行运行、哪些子智能体分支出去、在哪里卡住,以及消耗了什么。
- 自动捕获质量回归。 接入一个小型评分服务,FailproofAI Observability 便会对每次已完成的运行打分,帮助性下降或幻觉激增等问题将自动浮现。
- 发现没有预设规则的故障。 定期审计会跨会话挖掘日志,找出错误集群、延迟异常值、低分运行和卡住的任务,并为您提供经过排名、有证据支撑的调查发现。
- 在关键时刻收到通知。 针对错误率、延迟、成本或评估得分设置阈值规则,触发后自动创建事件,您可以确认、分配和解决。
- 用自然语言提问。 仪表板内置 AI 助手,可以基于您自己的数据回答”本周生产环境的质量趋势如何?“等问题。它所做的任何变更都需要审批。
- 数据自主可控。 FailproofAI Observability 采用自托管模式:事件、提示词和分析数据均保存在您控制的基础设施中。
您将获得什么
FailproofAI Observability 围绕三个核心理念组织:观测(observe)、分析(analyze)和管理(admin),在仪表板左侧边栏中均有对应入口。 观测(原始事实,记录发生了什么):- 事件流:每次运行的实时逐步记录(工具调用、模型调用、hook、错误)。
- 会话:将这些事件汇总为每次运行的一行记录,每行均可评分,并附带 git 风格执行图。
- 性能指标:针对模型、工具和 hook 的按维度延迟热图及 p50/p95/p99 关键指标,让尾部延迟峰值从中位数中凸显出来。
- 错误追踪:一个统一的分诊界面,汇总所有出错情况,点击一次即可跳转至触发告警。

- 查询 和 仪表板:基于事件和评估数据的已保存 SQL,可绘制成组织范围内的共享仪表板。
- 评估:由您自己的评估服务生成的质量得分,附带每项得分的推理说明。
- 审计:跨会话定期运行的调查,用于浮现故障模式。
- 告警 和 事件:触发通知的阈值规则,以及用于分诊处理的事件工作流。
- API 密钥:为采集器、仪表板和助手分别设置范围限定的令牌。
- 用户:基于邮件的无密码登录,支持允许列表。
- 设置:按组织维度的配置,包括模型上下文窗口覆盖。
各组件如何协同工作
数据沿单一方向流动,从您的智能体代码流向仪表板:您的智能体(通过 Python SDK)将事件发送至 agenteye-collector,后者将事件传输至服务器,服务器再提供仪表板界面。另有两个可选服务作为补充——评分服务(评估)和 AI 助手服务(仪表板内对话)。- Python SDK:在智能体中添加少量
agenteye.event.*调用;事件在本地缓冲。 - agenteye-collector:每台智能体机器上的轻量守护进程,批量收集事件并发送至服务器。
- 服务器:接收事件并将运营状态保存在您自己的数据库中。
- 仪表板:您探索所有内容的地方。
- 可选服务:评分服务(评估)和 AI 助手服务(仪表板内对话)。

