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最佳可观测性 Top 20

精选 20 个最受欢迎的开源可观测性项目,按 GitHub Stars 排名。

1

Kong

43.7k Stars

云原生 API 和 AI 网关,支持 LLM 请求路由、速率限制、负载均衡和可观测性,是 AI Agent 应用的关键基础设施。

observabilityapiagentlua
2

Prompt Optimizer

31.6k Stars

一款 AI 提示词优化工具,帮助用户编写更高质量的提示词,从而获得更好的 AI 输出效果。

prompt-engineeringevaluationllmtypescript
3

Langfuse

30.2k Stars

开源 LLM 可观测性平台,提供追踪、评估、提示管理和数据集管理功能,支持 LangChain、OpenAI、Anthropic 等主流框架的集成。

observabilitytracingllm-evaluationprompt-management
4

Langfuse

30.2k Stars

开源 LLM 可观测平台,跟踪、评估、提示管理一体化。 项目生态活跃,社区支持完善。

langfuseobservabilitytracingevals
5

Langfuse

30.2k Stars

Langfuse 是开源 LLM 可观测性平台,支持 trace、评估、提示词版本管理与成本分析。

observabilitytracingllmanalytics
6

MLflow

26.8k Stars

MLflow 是开源 AI 工程平台,为 Agent 和 LLM 应用提供调试、评估、监控和优化能力,支持模型与数据访问管理。

mlflowllmopsevaluationobservability
7

12 Factor Agents

23.9k Stars

探讨构建生产级 LLM 驱动软件的核心原则,总结出使智能体应用达到生产可用标准的十二个关键要素。

agentframeworkevaluationobservability
8

Promptfoo

22.8k Stars

LLM prompt 测试与红队一体化 CLI 工具。 项目生态活跃,社区支持完善。

promptfootestingred-teamcli
9

Promptfoo

22.8k Stars

LLM 提示和 Agent 测试评估工具,用于测试提示词、Agent 和 RAG 管道,内置红队测试和安全评估功能。

testingevaluationred-teamingprompt-testing
10

Promptfoo

22.8k Stars

Promptfoo 是面向 LLM 应用与 Agent 的评测与回归测试工具,可批量比较提示词、工具调用结果与模型输出,适合为 Agent 工作流建立持续评测基线。

evaluationtestingpromptstypescript
11

Agents Towards Production

20.9k Stars

端到端的代码优先教程,教授如何构建生产级 GenAI 智能体,涵盖从原型到企业级部署的完整流程。

agentframeworkevaluationobservability
12

Opik

20.2k Stars

Opik 是一个开源的 LLM 应用可观测性平台,提供 Agent 追踪、评估测试、提示词实验管理等功能,帮助开发者监控和优化 AI Agent 系统。

observabilityllm-evaluationtracingprompt-testing
13

openobserve

19.6k Stars

OpenObserve 是面向日志、指标、追踪、LLM 可观测性的开源平台,单二进制部署,是 Agent 与 RAG 系统的高性价比数据后端。

observabilitylogsmetricstracing
14

OpenAI Evals

18.8k Stars

OpenAI 推出的 LLM 评估框架,提供标准化的基准测试注册表和工具集,用于系统评估大语言模型和 LLM 系统的性能表现。

llm-evaluationbenchmarkevalsred-teaming
15

ccusage

16.7k Stars

ccusage 是一个用于分析编码 Agent CLI Token 使用量和成本的轻量工具,通过读取本地数据帮助开发者监控和优化 LLM API 消费。

token-usagecost-analysisclirust
16

DeepEval

16.6k Stars

DeepEval 是一个用于 LLM 应用的开源评估框架。提供丰富的评估指标和工具,支持单元测试、集成测试,帮助开发者构建可靠的 LLM 应用。

llmevaluationtestingrag
17

RagaAI Catalyst

16.1k Stars

RagaAI Catalyst 是面向 Agent AI 的可观测性、监控与评估框架,支持 Agent/LLM/工具链追踪、多 Agent 系统调试及自托管仪表盘分析。

observabilitytracingevaluationagent-monitoring
18

Ragas

14.6k Stars

Ragas 是一个用于评估 RAG(检索增强生成)系统的框架。提供多种评估指标,包括忠实度、答案相关性、上下文精确度等,帮助开发者优化 RAG 应用性能。

ragevaluationllmtesting
19

OpenMetadata

14.4k Stars

OpenMetadata 是面向数据和 AI 的统一元数据平台,提供数据资产发现、血缘、治理与 Agent 上下文检索能力。

observabilitymetadatadata-governancelineage
20

LM Evaluation Harness

13.1k Stars

EleutherAI 推出的大语言模型评估框架,提供标准化的少样本评测流水线,支持数百项基准任务,是 LLM 社区广泛采用的核心评测工具。

llm-evaluationbenchmarkevaluation-frameworklanguage-model

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