Если вы оцениваете инструменты наблюдаемости LLM, вы уже знаете, почему он вам нужен. Ваша команда запускает ИИ-агенты или функции на базе LLM в продакшене, и когда что-то идет не так (галлюцинация в ответе, непредвиденно высокий счет за токены или агент, который вызывает не тот инструмент три раза подряд, прежде чем сдаться), вам нужно быстро узнать почему.

Настоящий вопрос перед вами заключается не в том, стоит ли добавлять наблюдаемость. Вопрос в том, привлечь ли специализированный инструмент, изначально созданный для ИИ, предназначенный специально для трассировки LLM и агентов, или распространить уже используемую платформу наблюдаемости на уровень LLM. Оба подхода работают. Но они имеют разные компромиссы в отношении времени настройки, текущего обслуживания и того, сколько панелей мониторинга вашей команде приходится проверять во время инцидента.

В этом руководстве сравниваются восемь ведущих инструментов наблюдаемости LLM для производственных систем ИИ, чтобы вы могли оценить, что каждый из них делает хорошо, в чем его недостатки и какой команде он подходит лучше всего.

Лучшие инструменты наблюдаемости LLM для производственных систем ИИ

Прежде чем сравнивать инструменты по функциям, полезно определиться с критериями, по которым каждый из них оценивается. Это руководство сосредоточено на следующих критериях:

Трассировка и глубина спанов: насколько детальную информацию вы получаете о каждом вызове LLM, вызове инструмента и этапе извлечения данных

Оценка и оценка качества: может ли инструмент автоматически оценивать результаты (LLM-как-судья, семантическое сходство, автоматические оценщики) и поддерживать проверку человеком

Отслеживание затрат: насколько наглядно вы можете видеть использование токенов и расходы в разрезе моделей, функций или пользователей

Усилия по интеграции: сколько работы по инструментированию требуется и поддерживает ли инструмент OpenTelemetry и такие фреймворки, как LangChain, LangGraph или LlamaIndex

Модель развертывания: SaaS, собственная инфраструктура (self-hosted) или оба варианта

Хотя приведенный ниже список охватывает восемь наиболее устоявшихся платформ, он не является исчерпывающим. Более легкие логгеры для самостоятельного развертывания, такие как Helicone, решают более узкую часть той же проблемы (логирование затрат и запросов), если вам нужна только видимость расходов.

New Relic

Мониторинг ИИ от New Relic расширяет существующую платформу наблюдаемости до уровня LLM и агентов, поэтому команды, которые уже используют New Relic для мониторинга инфраструктуры, приложений и логов, получают наблюдаемость ИИ без развертывания второго инструмента.

Основные функции:

Распределенная трассировка от промпта до ответа с автоматическим отслеживанием использования токенов и затрат

Карта сервисов агентов (Agents Service Map), которая визуализирует многоагентные рабочие процессы и зависимости в реальном времени

Панель производительности агентов (Agent Performance Dashboard), охватывающая объем запросов, задержку, пропускную способность и частоту ошибок для каждого агента

Проверки качества на предмет предвзятости, галлюцинаций и токсичности с обратной связью от пользователей, привязанной к трассировке, которая ее породила

Подключения к векторным базам данных, таким как Pinecone, для контроля извлечения данных

Нативная поддержка OpenTelemetry с автоинструментированием для LangChain, серверов MCP и агентских фреймворков, включая LangGraph, AutoGen и Bedrock

Запросы поведения агентов на естественном языке с помощью New Relic AI — встроенного ассистента платформы

Подробную информацию об инструментировании агентов с помощью OpenTelemetry см. в руководстве New Relic по трассировке ИИ-агентов с помощью OpenTelemetry и Strands. О том, как это работает в полноценной многоагентной системе, читайте в статье «За черным ящиком: мониторинг агентного ИИ нового поколения». А пошаговое руководство по переходу агента от демоверсии к продакшену задокументировано New Relic в тематическом исследовании готового к продакшену ИИ-турагента.

Компромисс: инструменты оценки не так глубоки, как у платформы, созданной исключительно для экспериментов с промптами, и наибольшую выгоду получают команды, уже инвестировавшие в экосистему New Relic.

Лучше всего подходит для: Команд, которые уже используют New Relic или хотят объединить наблюдаемость ИИ с мониторингом инфраструктуры и приложений без добавления второго стека мониторинга.

Langfuse

Langfuse — это платформа проектирования LLM с открытым исходным кодом, созданная специально для трассировки, оценки и управления промптами.

Основные функции:

Полные структурированные трассировки, охватывающие промпт, ответ, использование токенов, задержку, вызовы инструментов и этапы извлечения данных

Оценка и скоринг с помощью LLM-как-судьи

Централизованное управление промптами с версионированием и песочницей (playground) для тестирования изменений перед их выпуском

Нативные интеграции с OpenAI, LangChain и LlamaIndex

Развертывание на собственном сервере (полностью с открытым исходным кодом) или в управляемом облаке

Компромисс: самостоятельное размещение означает, что ваша команда сама управляет инфраструктурой, и она не соотносится с данными инфраструктуры или APM так, как это делает единая платформа.

Лучше всего подходит для: Инженерных команд, которым нужен специализированный инструмент с открытым исходным кодом, полностью контролируемый ими от начала до конца, и которым не требуется его привязка к более широкой платформе наблюдаемости.

LangSmith

LangSmith — это собственная платформа наблюдаемости и оценки LangChain, созданная специально для поддержки LangChain и LangGraph.

Основные функции:

Нативная трассировка для популярных агентских фреймворков и OpenTelemetry

Отслеживание затрат, качества и производительности инструментов в реальном времени

Онлайн- и офлайн-оценки с помощью LLM-как-судьи и на основе кода

Автоматизированная аналитика, которая группирует шаблоны сбоев без ручной разметки

SmithDB, специально созданная бэкенд-система со скоростью выполнения запросов менее секунды для миллионов трассировок

Поддержка OpenAI, Anthropic, Vercel AI SDK и LlamaIndex

Управляемое облако, развертывание в собственном облаке (bring-your-own-cloud) или полностью самостоятельное развертывание в VPC

Компромисс: инструменты наиболее адаптированы для стеков на базе LangChain и LangGraph, и это отдельная система, которую нужно проверять наряду с мониторингом инфраструктуры.

Лучше всего подходит для: Команд, создающих агентов на LangChain или LangGraph, которым нужна нативная для фреймворка трассировка и оценка.

Arize

Arize создана командой разработчиков OpenInference — открытого стандарта, на который теперь ориентируются многие инструменты наблюдаемости LLM. Она делится на два продукта: Arize Phoenix, бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для трассировки и оценки на собственном сервере, и Arize AX, управляемая корпоративная платформа.

Основные функции:

Оценка на уровне спанов, трассировок и сеансов в масштабе

Alyx, ИИ-агент (только в Arize AX), который проводит оценки, выполняет анализ первопричин и предлагает исправления

Проприетарное хранилище данных и онлайн-оценки (Arize AX)

Более 40 интеграций, включая LangGraph, LangChain, LlamaIndex и CrewAI

Компромисс: это широкая платформа со сложной кривой обучения, а переход с бесплатного уровня Phoenix на корпоративные тарифы AX является значительным.

Лучше всего подходит для: Команд, которым нужна систематическая масштабная оценка и которые готовы начать с бесплатного инструмента с открытым исходным кодом Arize Phoenix, прежде чем переходить на управляемую платформу.

Braintrust

Braintrust — это платформа с приоритетом оценки, которая связывает отслеживание затрат напрямую с оценкой качества в рамках одного рабочего процесса.

Основные функции:

Стоимость токенов, отнесенная к конкретным трассировкам по пользователю, функции или модели

Оценки, выполняемые на тех же производственных трассировках, которые выявили затраты

Действие GitHub (GitHub Action), которое блокирует слияния (merges), когда качество падает ниже заданного порога

Песочница для отслеживания экспериментов, где вы можете тестировать варианты промптов и моделей бок о бок с реальным производственным трафиком

Loop, ИИ-ассистент, который предлагает изменения промптов на основе выявленных им паттернов сбоев

Компромисс: Braintrust работает в основном как SaaS, а самостоятельное развертывание зарезервировано для корпоративных планов, и он больше склоняется к рабочим процессам оценки, чем к корреляции с инфраструктурой.

Лучше всего для: команд, которые хотят не просто отслеживать стоимость вызовов LLM, но и реально снижать ее в рамках единого рабочего процесса, связанного с CI/CD.

Datadog

Функция Agent Observability от Datadog расширяет существующий пакет APM на отслеживание LLM и агентов, используя тот же базовый подход, что и New Relic.

Ключевые возможности:

Сквозное отслеживание от промпта до этапов извлечения данных (retrieval) и вызовов инструментов

Корреляция спанов LLM с сервисами APM и сигналами инфраструктуры

Встроенные и пользовательские оценщики, которые выявляют галлюцинации, инъекции промптов и утечки данных

Тарификация только по спанам LLM, поэтому затраты зависят от фактического использования моделей, а не от объема трейсов

Компромисс: это отличный вариант для команд, которые уже стандартизировали свои процессы вокруг Datadog, но менее привлекательный в качестве отправной точки при отсутствии текущих расходов на Datadog.

Лучше всего для: команд, которые уже используют Datadog для APM и инфраструктуры и хотят получить наблюдаемость ИИ в том же месте.

Comet (Opik)

Opik — это платформа наблюдаемости и оценки LLM с открытым исходным кодом от компании Comet, представляющая собой более легкую и бесплатную альтернативу полностью коммерческим инструментам.

Ключевые возможности:

Полное отслеживание и визуализация каждого действия агента

Более 30 метрик LLM-as-a-judge (релевантность, точность, обнаружение галлюцинаций, выполнение задач)

Эталонные наборы данных для обнаружения ошибок в тысячах трейсов одновременно

Алгоритмы оптимизации промптов

Отслеживание расходов на модели

Защитные барьеры (guardrails) для обеспечения соответствия требованиям и защиты персональных данных (PII)

Бесплатный набор базовых функций с возможностью самостоятельного развертывания, в то время как функции корпоративного масштаба и комплаенса доступны в платном тарифе

Компромисс: поскольку модель с открытым исходным кодом возлагает большую часть настройки на вашу команду, она требует больше усилий по сравнению с платформами, созданными под конкретный готовый рабочий процесс.

Лучше всего для: индивидуальных разработчиков и команд, которым нужна бесплатная отправная точка с открытым исходным кодом и возможностью дальнейшего перехода на платные тарифы по мере роста.

Confident AI

Confident AI — это коммерческая платформа от команды, создавшей DeepEval, фреймворк оценки с открытым исходным кодом, который многие команды используют для локального тестирования и тестирования на базе CI.

Ключевые возможности:

Трейсинг, фиксирующий входные данные, выходные данные, вызовы инструментов, задержку и стоимость токенов

Автоматическое формирование наборов данных на основе производственного трафика

Симуляция многошагового чата

Версионирование промптов на основе Git с защитными барьерами оценки (eval gates), которые блокируют слияние, если метрики качества не соответствуют норме

Более 20 интеграций, включая OpenAI, LangGraph, LangChain и OpenTelemetry

Управляемое облачное развертывание или полностью автономное размещение (self-hosted)

Компромисс: платформа сильнее всего отличается строгостью оценки, а не корреляцией с инфраструктурой или единой унифицированной панелью управления.

Лучше всего для: регулируемых отраслей и команд, которым требуется стандартизированная, проверяемая оценка в нескольких командах, а не только трейсинг.

На что обратить внимание в инструменте наблюдаемости LLM

Чек-листы функций дают лишь поверхностное представление. Вот как каждый критерий проявляет себя во время реального инцидента в продакшене.

Трейсинг и глубина спанов

Когда агент дает сбой, вам нужна полная последовательность: какой вызов инструмента сработал, что вернул шаг извлечения данных, сколько времени занял каждый шаг и что именно модель получила на входе. Поверхностный трейсинг, фиксирующий только промпт и финальный ответ, скрывает шаги извлечения и вызовы инструментов, которые обычно и вызывают сбои в многошаговых агентных рабочих процессах и RAG-пайплайнах (RAG — генерация, дополненная поиском). Глубина здесь — это разница между знанием о том, что что-то сломалось, и пониманием того, почему это произошло. Именно так вы диагностируете узкие места производительности, а не гадаете на кофейной гуще.

Оценка и подсчет качества

Автоматизированные оценщики (включая подход LLM-as-a-judge, оценку семантического сходства и проверки на основе правил) быстро выявляют очевидные регрессии, но они не могут полностью заменить людей. Отчет LangChain «State of Agent Engineering» за 2026 год показал, что 59,8% команд по-прежнему полагаются на экспертную оценку человека, даже несмотря на то, что популярность подхода LLM-as-a-judge выросла до 53,3%. Команды, сочетающие автономную оценку (тестирование на фиксированном наборе данных перед развертыванием) с оценкой в реальном времени (анализ живого производственного трафика), выявляют больше режимов отказов, чем при использовании любого из методов по отдельности. Ищите инструмент, метрики оценки которого охватывают связность, фактическую точность и завершенность задач, а не только технический успех вызова.

Интеграция с вашим текущим стеком

Усилия по инструментированию — это тот аспект, где компромиссы становятся очевидными. Ручное оборачивание каждого шага агента пользовательским кодом требует гораздо больших усилий, чем опора на встроенную поддержку OpenTelemetry или автоинструментирование для используемых вами фреймворков. И если ваша команда уже использует платформу наблюдаемости для инфраструктуры и производительности приложений, подумайте, находится ли трейсинг LLM в рамках этой платформы или же во время инцидента вам потребуется второй логин.

Один инструмент или два: расширение стека или добавление нового

Списки функций рассказывают лишь часть истории. Реальное решение сводится к архитектуре.

Инструменты с нативной поддержкой ИИ, такие как Langfuse, LangSmith, Arize и Braintrust, специализируются на глубокой оценке и экспериментах. Это проявляется в версионировании промптов, кураторстве наборов данных и CI-пайплайнах с контролем качества на основе оценок. Но внедрение отдельного инструмента означает необходимость поддерживать вторую систему: еще одну панель мониторинга, еще один набор учетных данных, еще одно место, куда нужно заглядывать, когда инцидент затрагивает как уровень приложения, так и уровень ИИ.

New Relic применяет другой подход. Отслеживание LLM и агентов работает в рамках той же платформы, что и APM, инфраструктура и мониторинг логов, не требуя нового инструментирования для текущих пользователей New Relic. Когда вызов агента замедляется, инженеры могут проследить его путь от первоначального запроса через инфраструктурный уровень до вызова модели и обратно в рамках единого представления, что исключает необходимость сопоставлять временные метки в двух разных системах. Это позволяет объединить проверки качества и защитные барьеры от инъекций промптов напрямую с мониторингом инфраструктуры, вместо того чтобы изолировать их в параллельном инструменте.

Такой архитектурный выбор представляет собой прагматичный компромисс. Командам, выполняющим сложную оценку промптов — например, запускающим большие пакеты версий промптов против тестового набора перед каждым релизом, — все равно может понадобиться специализированный ИИ-инструмент в дополнение к платформе наблюдаемости. Ключевое решение зависит от того, заключается ли ваша текущая задача в обеспечении базовой видимости уровня ИИ или в добавлении продвинутых рабочих процессов оценки.

Выбор подходящего решения для вашей команды

Правильный инструмент зависит от того, какую именно проблему вы решаете, а не от того, у какого вендора самый длинный список функций.

Если вы не видите, что делают ваши ИИ-агенты в данный момент (нет трейсинга, нет видимости использования токенов и нет способа определить, какой именно вызов инструмента вызвал сбой), самый быстрый путь вперед — это распространить существующую платформу наблюдаемости на уровень ИИ. Решение AI Observability от New Relic работает параллельно с данными APM и инфраструктуры, поэтому трейсинг агентов, показатели ошибок и отслеживание затрат отображаются вместе со всем остальным, что мониторит ваша команда.

Если ваша главная проблема — глубина оценки, например проведение масштабных экспериментов с различными версиями промптов или блокировка развертываний на основе баллов качества, то ИИ-инструменты вроде Langfuse, LangSmith, Arize или Braintrust оправдывают затраты на поддержание второй системы. Многие команды выбирают гибридный подход: интегрированную платформу для повседневного реагирования на инциденты в сочетании со специализированным инструментом для глубокой настройки промптов и логики с течением времени.

Gartner прогнозирует, что более 40% проектов в области автономного ИИ будут отменены к концу 2027 года, зачастую из-за неясной окупаемости инвестиций и недостаточного контроля рисков. Наблюдаемость не является универсальным решением, однако сложно обосновать масштабирование агента, работу которого ваша команда не может четко отслеживать.

Узнайте, как New Relic объединяет трассировку больших языковых моделей и агентов с вашим APM и мониторингом инфраструктуры. Запросите демоверсию, чтобы увидеть работу системы наблюдения за ИИ на вашем собственном стеке.