面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。

基于 OpenTelemetry 的开源可观测性平台，把日志、指标和链路追踪集中到一处，提供 APM、分布式追踪和基础设施监控，帮团队快速定位线上问题。

开源可观测性与 APM 平台，整合指标、日志、链路追踪、持续剖析和 SLO 告警，借助 AI 自动定位故障根因。

Python SDK，用于监控 AI 智能体运行、追踪 LLM 调用成本并做基准评测，兼容 CrewAI、LangChain、AutoGen 等主流智能体框架。

CNCF 出品的分布式追踪平台，采集服务调用链路并做可视化分析，帮你在微服务和 LLM 应用里定位延迟与故障根因。

Zipkin 是一个分布式追踪系统，用于收集和查看微服务间的调用链路与耗时，帮助定位跨服务延迟和故障。

分布式系统的应用性能监控平台，支持链路追踪、指标采集和日志分析，帮你在微服务架构下快速定位性能瓶颈。

服务网格平台，为微服务提供流量管理、安全认证、策略控制和可观测性，常与 Kubernetes 和 Envoy 配合使用。

面向大规模分布式系统的应用性能管理工具，通过分布式追踪和监控，帮你定位跨服务调用中的性能瓶颈。

开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。

微软推出的多智能体开发框架，支持 Python 和 .NET，用于构建、编排和部署 AI 智能体及多智能体工作流。

基于大模型的软件工程智能体，能自动完成编码、调试、重构等通用开发任务，把自然语言需求直接转成可执行代码改动。

OpenTelemetry 的可观测性数据收集器，统一接收、处理和导出指标、日志、链路等遥测数据，帮你在不同后端之间解耦采集与上报。

把浏览器日志直接接入 Cursor 等支持 MCP 的 IDE，让 AI 编程助手能实时看到页面报错和网络请求，排查前端问题时不用来回切窗口。

基于 eBPF 的 Kubernetes 原生可观测性平台，无需改代码即可自动采集集群内应用的指标、日志和追踪数据。

面向 AI Agent 和 MCP 服务器的下一代代理网关，用 Rust 编写，把 Agent 与模型、工具之间的流量统一接入、路由和管控。

可扩展的插件化 HTML5 网页媒体播放器，支持 HLS、DASH、MP4 等格式，方便在网页中嵌入并定制视频和音频播放。

一行代码接入的 LLM 可观测性平台，能监控大模型调用、追踪成本与延迟，并支持评估和实验对比，方便排查线上问题。

基于 OpenTelemetry 的 LLM 应用可观测性工具，能追踪调用链、采集指标并监控模型表现，帮你在生产环境定位 GenAI 应用的性能与质量问题。