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特邀作者：奥尔·希勒尔。绿色灯人工智能系统已不再是实验性的，它们已嵌入到影响数百万人的日常决策中。然而，随着这些模型延伸到实时供应链路由、医疗诊断和金融市场等重要领域，诸如隐秘的数据转移或未被发现的异常等简单情况，都可能将自信的自动化转变为代价高昂的故障或公众尴尬。
这不仅是数据科学家或机器学习工程师的问题。如今，产品经理、合规官员和企业领导者意识到，人工智能的价值不仅取决于构建高性能模型，还取决于深入理解这些模型在暴露于现实世界的混乱后为何、如何以及何时以特定方式运行。
进入人工智能可观测性领域，这已不再是可选的附加组件，而是致力于可靠、可辩护和可扩展的人工智能驱动产品的团队的日常现实。
2025 年最佳人工智能可观测性工具：
1. Logz.io：通过提供开放的云原生平台，为现代机器学习和人工智能系统的复杂性量身定制，在人工智能可观测性领域脱颖而出。其架构将遥测、日志、指标和跟踪融合到一个可操作的界面中，使团队能够可视化和分析人工智能生命周期的每个阶段。关键功能包括：人工智能驱动的根本原因分析，自动化异常检测和智能引导故障排除，加速问题解决；嵌入式人工智能代理能够呈现趋势，主动检测问题，并以自然语言提供解释。广泛的集成，与主要云提供商、容器编排和流行的机器学习框架无缝连接，灵活性确保混合和多云模型的可观测性无摩擦。工作流增强，平台的交互式工作流通过引导初级工程师进行有效的故障排除，促进更快的调查。成本优化，智能数据管理工具允许团队优化监控成本并优先考虑有价值的业务洞察。
2. Datadog：已从经典的基础设施监控工具发展成为企业人工智能可观测性的强大工具。该平台利用集成的遥测捕获、实时分析和机器学习特定的仪表板，在整个人工智能生命周期中提供高级和细粒度的视角。关键功能包括：全面的遥测，捕获日志、跟踪、指标和模型性能，实现异常检测和快速识别训练和部署中的瓶颈；机器学习监控，专门工具跟踪推理中的数据漂移、预测偏差和资源消耗，警报和仪表板针对以模型为中心的用例量身定制。统一界面，工程师、数据科学家和 SRE 都从共享仪表板操作，简化跨团队的故障排除和协作。快速集成，Datadog 支持数十种人工智能和数据科学平台，如 TensorFlow、PyTorch、MLflow、Kubeflow 等，开箱即用。
3. EdenAI：通过提供与供应商无关的可观测性平台，满足使用多个人工智能提供商的企业的需求。该工具聚合遥测流，监控人工智能服务健康，并提供统一的响应中心，无论模型、API 或数据的来源如何。关键功能包括：集中式仪表板，从一个界面监控所有人工智能模型、API 和端点，非常适合混合公共 API、私有模型和开源服务的组织。跨平台漂移和异常检测，人工智能驱动的监控揭示数据漂移、延迟和部署的性能问题。自动化审计，内置日志和报告功能，便于满足监管要求和支持企业治理。与供应商无关的集成，新模型的快速上线，与主要人工智能云的连接器。