LLM Observability Pocket Guide

LLM 智能体追踪采样：通过采样有价值的追踪，而非随机追踪来削减成本

由于每次用户交互会生成大量的 Span，捕获 AI 智能体的详细追踪可能会变得非常昂贵。本文提出了一种基于尾部采样的解决方案，该方案在追踪完成后进行分析，以识别并仅保留最有价值的追踪，例如涉及错误或复杂工具使用的追踪。作者解释了为什么传统的头部采样对于智能体来说是不够的，并提供了实现有效尾部采样以管理成本的数学推理和 OpenTelemetry 配置示例。