Opik

活跃
GitHub Python Apache-2.0

简介

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。

核心特性

  • 全面的 LLM 可观测性，深度追踪调用、对话和 Agent 活动
  • LLM-as-a-judge 指标，用于幻觉检测、内容审核和 RAG 评估
  • 生产就绪的监控仪表板，支持每天 4000 万+ 追踪的规模
  • Opik Agent Optimizer SDK，实现自动化提示词和工具优化
  • 广泛的第三方框架集成，包括 Google ADK 和 Autogen
  • Prompt Playground 用于交互式提示词工程和实验

适用场景

💡 实时监控和调试生产环境 LLM 应用
💡 在 CI/CD 流水线中自动化评估和测试 AI Agent 系统
💡 优化 RAG 聊天机器人和代码助手的提示词和工具
💡 为企业级 Agent 系统部署扩展可观测性

标签

observability llm-evaluation tracing prompt-testing python

分类

📊 可观测性

快速开始

pip install opik && python -c "import opik; opik.configure()"
访问 GitHub 访问官网

相关项目

相关文章

RAGhallucination-detectionagent-evaluation

Agent 幻觉防御：超越护栏的实用缓解模式

LLM Agent 为什么会产生幻觉？本文从根本原因出发，系统梳理检索增强、置信度评分、多智能体交叉验证、来源强制回溯等实用缓解模式，并介绍如何用 UpTrain、Giskard、RagaAI Catalyst、Comet Opik、NVIDIA Garak 等工具构建可观测的幻觉防御体系。

阅读全文 →
安全Prompt InjectionOWASP

Agent 提示词注入防御：OWASP LLM01 七层纵深防护

基于 OWASP LLM Top 10 工程实践，系统讲解 Agent 提示词注入的七层纵深防御：输入清洗、指令隔离、最小权限、输出审计、护栏框架、持续红队评估和 Kill Switch，给出可落地的代码与工具链。

阅读全文 →
rate limitingcost controlprompt injection

Agent 速率限制与成本攻击防御：Token 配额、滑动窗口、攻击向量实战

系统讲解 LLM Agent 在生产环境中的速率限制（Rate Limiting）与成本攻击（Cost Attack）防御：从单用户 Token 配额、多租户滑动窗口、Prompt 注入放大成本，到 DDoS 防护与 LangChain/CrewAI/AutoGen 框架的集成。

阅读全文 →