近期亚马逊云科技推出的CloudWatch Omni平台，聚焦AI优先的可观测性，通过统一环境监控、评估及排查，精准识别传统应用及智能体问题。传统应用依赖延迟、错误等指标识别运维问题，而AI智能体因非确定性，即使技术层面成功仍可能产生错误，如错误工具调用、信息检索质量不佳或路径选择成本过高，导致手动审查日志难以定位根本原因。CloudWatch Omni可捕获端到端追踪数据，评估正确性、连贯性、检索效果及工具选择，支持提示词对比、生产流量数据集构建、实验运行及回归检测，兼容LangChain、LangGraph、CrewAI等主流智能体框架，对接OpenInference及AWS分布式标准，并与Amazon Bedrock AgentCore集成，并集成Braintrust、DeepEval等评估器。该平台以统一可观测性整合微服务、云基础设施及生成式AI、智能体工作负载，原生支持Open接入，实现遥测数据零配置复用。支持双工作区，运维可经SSO访问传统AWS管理控制台外的独立Web体验，开发者可使用支持VS Code和Kiro的免费本地IDE扩展，兼具灵活性。此外，平台支持AI驱动的调查功能，能通过自然语言查询日志、指标及追踪数据，定位拓扑问题根源。该平台被定义为主动发现问题、追踪原因、挖掘智能体、应用及基础设施改进空间的核心工具，为AI可观测与智能体评估提供了新的实践路径，但市场上仍有LangChain LangSmith等同类工具侧重智能体应用评估，具备差异化优势。
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CloudWatch Omni 还支持 AI 驱动的调查功能，允许用户通过自然语言查询日志、指标和追踪数据，从而识别拓扑问题并定位根本原因。
亚马逊云科技副总裁 Chet Kapoor 在 LinkedIn 上这样概括这款新工具：它“可以帮助你主动发现问题、追踪其根本原因，并在同一个平台中找出智能体、应用程序和基础设施的改进空间”。亚马逊云科技前首席安全顾问 Jorg Huser 同样指出：“能够解释智能体为何采取某项行动的统一视图，是在大规模应用中维持信任的唯一方式。”
最后，德意志银行 DevOps 主管工程师 Florin Lungu 强调，CloudWatch Omni“支持开放标准，并提供用于质量保证的内置评估器”。
虽然 CloudWatch Omni 可能最适合运行在亚马逊云科技上的应用程序，但还有多种其他可观测性工具和平台将追踪、评估、提示词实验和数据集结合起来，重点面向智能体应用。其中包括 LangChain LangSmith、LangFuse、Arize AI Phoenix 等。
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