当大模型与 AI Agent 全速驶入业务生产环境，当AI 应用从 PoC走向生产环境，“黑盒”痛点也随之而来：
- Token 成本失控：调用量激增，账单成倍翻倍，却不清楚哪个 Prompt 或工具在疯狂消耗。
- Agent 链路黑盒：决策逻辑不可见，多轮对话与 Tool Call 路径断层，定位问题全靠猜。
- 推理延迟难定位：响应变慢，到底卡在 Infra 资源、向量检索，还是大模型 API 响应。
- 质量评估无从下手：缺乏量化手段，提示词优化与模型版本迭代的效果难以闭环。
这些问题在 Demo 里藏得很好，一上生产就原形毕露。
AI 应用要走向生产，先得让 Agent 从「黑盒」变得看得见、管得住。
8 月 8 日，AI 可观测 Meetup 落地北京
这一次，阿里云携手 Apache Doris 社区，把 Agent-Native 的可观测能力带到线下，邀请做大模型、Agent、AI 应用与数据分析的朋友齐聚一堂，用一个下午一起探索面向 Agent 时代的下一代可观测底座。
打开 Agent 观测黑盒，洞察数据潜在价值。
Agent 时代，可观测的命题变了
过去我们说可观测，指的是「监控系统还活着吗」：CPU、内存、QPS、错误率。但 Agent 时代，命题变成了「理解 Agent 到底在想什么、做什么」：它为什么选了这个工具？这一步幻觉从哪来？这轮对话值不值这么多 Token？
更棘手的是数据本身。Agent 既是新的数据消费者，也是新的数据生产者。Prompt、Tool Call、Trace、Token 这些运行数据爆发式增长，且天然海量、Free Schema、文本和大字段占比极高。用传统 ELK 自建一套观测链路，往往写入扛不住、存储成本高、检索又慢，最后「观测」本身反而成了新的负担。要接住这波数据，需要的不再是零散工具的拼装，而是一套面向 Agent 的统一可观测底座。
解法：把 Trace + Cost + Eval 用一个引擎跑通
面对这套命题，我们给出的答案是把 Agent 可观测拆成三件事，用一个引擎跑通：
- Trace（全链路追踪）：完整还原 Agent 的每一次调用链路，多轮会话、Tool Call、检索路径，从「靠猜」变成「看得见」；Cost（成本归因）：把 Token 消耗拆解到每个 Prompt、每个工具、每一步，账单花在哪一目了然；Eval（质量评测）：用量化手段评估推理与输出质量，让提示词优化、模型版本迭代真正形成闭环。 在方案层面，你会看到 Litefuse —面向 Agent 场景的可观测与评估平台，已在阿里云 SelectDB 上提供服务。它把 Trace 的采集、存储、分析、评估与数据集管理能力一体化整合，让开发者用更低成本、更低运维复杂度就能把可观测体系搭起来。
几个值得现场细聊的能力点：
- 原生接入 Langfuse / OpenTelemetry，兼容 Langfuse SDK，并保留对 OpenAI SDK、Anthropic SDK、LangChain、Dify 等 100 余个 AI 生态组件的支持，接入几乎零改造；
- 相比 Langfuse，存储空间最高可节省 88%；
- 文本检索做到秒级响应，比传统 LIKE 查询快 5～10 倍。
目前 Litefuse 已经开源，构建 Agent Observability 平台的门槛被进一步拉低。
底座：撑起可观测的引擎能力
方案能不能扛住生产级压力，最终取决于底层引擎。SelectDB / Apache Doris 面向 Agent 场景做了系统性演进，几个维度和可观测直接相关：
- 极速：Agent 场景下一个问题可能触发数十次查询，延迟被放大 10 倍甚至 50 倍，亚秒级响应不再是优化项、而是底线。在 ClickBench、SSB、TPC-H、TPC-DS 等权威测试中均有领先表现，足以承载 Agent 推理链路的高吞吐、低延迟查询。
- 统一多模：Trace 数据里混杂着 JSON 半结构化、Text 全文、向量等多种形态，一套引擎统一管理结构化与非结构化数据、支持混合检索，不用再为不同数据形态各搭一套系统。
- Serverless 弹性：Agent 请求天然随机、突发，资源需求难以预估。阿里云数据库 SelectDB Serverless 版已于 2026 年 3 月正式商业化，基于存算分离与秒级弹性，低峰自动缩容、高峰自动扩容、按量计费，让观测资源成本从「固定预留」转向「按需付费」。
- Agent Native：引擎不只是被 Agent 连接，而是能被 Agent 直接调用——让可观测数据本身也成为 Agent 可以查询、分析和优化的对象。
这些能力叠加起来，指向的是同一个方向：让数据库演进为面向 Agent 的可观测与实时分析底座。
现场三场硬核分享
议题一｜Litefuse：Agent 可观测与评估平台
分享人：姜磊 · 飞轮科技资深研发专家
深入 Litefuse 采集、存储、评估一体化的设计取舍，以及开源之后的落地方式。
议题二｜Agent 时代的黑盒解析：SelectDB Serverless 驱动的可观测方案
分享人：艾乐强 · 阿里云数据库高级技术专家
拆解 Serverless 弹性架构如何撑起可观测负载，以及成本与运维复杂度是怎么降下来的。
议题三｜当 AI 进入数据库内核：Apache Doris 的下一次智能跃迁
分享人：李佳鹏 · Apache Doris PMC
从 AI 应用之上走进数据库内核，看 Apache Doris 如何把 AI 能力沉到引擎层。
现场还准备了充足的交流时间，你可以带着自己的可观测难题来，与阿里云技术专家、Apache Doris 社区专家及业内 AI 开发者面对面，碰撞思想火花。
活动信息
? 时间：2026 年 8 月 8 日（周六）13:30—16:30
? 地点：阿里巴巴·北京朝阳科技园 B 区访客中心 313 会议室
? 福利：精美茶歇与丰厚的互动好礼（polo衫/水杯/帽子/颈枕等）
?名额有限，点击报名链接即可报名
报名链接：https://page.aliyun.com/form/act1221884960/index.htm
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这个周六下午，北京见。
