技术

Long-horizon Agent next prompt工程——skill 从chatbot到clawbot typescript学习 Agent前端 Agent调优 Agent评估 OS Agent Agent与软件开发 提升Agent能力——上下文工程 llm评测 rl微调 分布式Agent与A2A deepresearch梳理 mcp学习 SSE 和 WebSocket 是什么？ AutoGen学习 Python ioc 从0到1构建一个db 上下文记忆——AI Agent native 的任务存储机制 线性RAG的进化——agentic rag 图数据库的一些考量 推理LLM梳理 Agent演进 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 另一种微服务架构Multi-Agent Python虚拟机 LangGraph工作流编排 Python实践 增强型LLM——Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬谈LLM LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办？ 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办？ Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用？ 串一串一致性协议 当我在说PaaS时，我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂？ 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践（二） Thrift基本原理与实践（一） 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring（八） 支持AOP 自己动手写spring（七） 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring（六） 支持FactoryBean 自己动手写spring（九） 总结 自己动手写spring（五） bean的生命周期管理 自己动手写spring（四） 整合xml与注解方式 自己动手写spring（三） 支持注解方式 自己动手写spring（二） 创建一个bean工厂 自己动手写spring（一） 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

rl与sft 大模型infra综述 OpenTelemetry及生态 大模型可观测性 grpo演进 rlhf演进 agent框架 reward演进 大模型RLHF框架 大模型rl后训练系统 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与post-train rl入门 从Transformer到DeepSeek bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 语言模型的发展 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 对序列建模——从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 7

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 105

Long-horizon Agent next prompt工程——skill 从chatbot到clawbot Agent前端 Agent调优 Agent评估 OS Agent rl与sft 大模型infra综述 Agent与软件开发 提升Agent能力——上下文工程 llm评测 大模型可观测性 rl微调 grpo演进 rlhf演进 agent框架 分布式Agent与A2A reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 大模型rl后训练系统 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与post-train rl入门 AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆——AI Agent native 的任务存储机制 线性RAG的进化——agentic rag bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent演进 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 另一种微服务架构Multi-Agent LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 增强型LLM——Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬谈LLM LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 语言模型的发展 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 对序列建模——从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 15

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 9

CPP 2

Mesh 12


大模型可观测性

2025年06月21日

简介（未完成）

AI时代的可观测性跟以前不同了，也更重要了，因为LLM带来了非确定性的决策逻辑，系统的行为比以前更难以预测了。可观测性的侧重点不同了，但思路和原则并没有发生颠覆性的变化。以前的系统，复杂度集中体现在分布式服务的调用关系上；而在AI智能体开发中，复杂度来源于如何理解智能体内部的自主行为上，也包括多智能体之间的调用关系上。这种复杂度跟分布式没有直接关系，而是跟LLM的生成行为和推理轨迹有关。在以前的可观测性系统中，span一般对应一次微服务的调用；而现在，span可能对应一次LLM调用、一次工具调用、一次subagent的handoff，或者其他关键逻辑的调用。

与传统微服务应用所关注的黄金三指标（请求数，错误，耗时）类比，我们认为 AI 应用的黄金三指标可能是 Token，Error，Duration。

  1. 耗时主要关注的是模型推理延迟，也就是在推理过程中我们通常需要关注模型的首包延迟，即 TTFT(Time to first token)，这个指标反映了相应的速度，还有像 TPOT (Time Per Output Token) 反映生成的效率和流畅度。另外一个比较重要的指标就是吞吐率。吞吐率可以衡量我们这个模型本身，能够同时去支撑多少个推理请求。所以这几个指标是需要进行一些平衡的，三个指标不可能同时满足得特别好。
  2. Token 可能是 AI 应用最重要的一个指标，所以每次请求会记录 Token 的消耗情况，甚至我们需要精确地区分 Input Token 和 Output Token 的消耗，因为大家知道模型的定价里面 Input Token 和 Output Token 是不一样的，我们在成本核算的时候，会将输入 Token 和输出 Token 分别进行统计。

AI系统的错误往往源于上下文缺失或工具调用顺序不当，而非代码逻辑错误。传统系统能靠日志/指标等追踪定位；Agent则需要还原“它为什么这么推理、调用了什么、依据是什么”。

  1. “真相来源”从代码（Code）转移到了轨迹（Traces），仅通过查看代码来了解应用实际行为的可见性就越来越低。没有端到端追踪、记录与回放，就无法快速定位与修复；
  2. 调试变成轨迹分析。当用户报告“智能体失败了”时，你不会打开代码寻找 bug。你会打开轨迹，查看推理哪里出了问题。智能体是否误解了任务？调用了错误的工具？陷入了死循环？ “Bug”不再是你代码中的逻辑错误。它是智能体实际行为中的推理错误。不必要的工具调用、冗余的推理、低效的路径。瓶颈在于智能体的决策，而这些只存在于轨迹中。
  3. 你无法在推理中设置断点
  4. 测试变成评估驱动（Eval-Driven）。既然逻辑的真相来源在于轨迹，你需要测试这些轨迹。你需要一个管道将轨迹添加到你的测试数据集中。随着智能体的运行，你捕获轨迹并将它们添加到一个可以进行评估（Eval）的数据集中。
  5. 监控从“在线时间”转向“质量”。一个智能体可能“在线”且 0 错误，但表现极其糟糕，在错误的任务上成功、以 10 倍的成本低效地成功、或者给出正确但无用的答案。 你需要监控决策的质量，而不仅仅是系统健康状况，任务成功率、推理质量、工具使用效率。如果不采样和分析轨迹，你就无法监控质量。 以“轨迹（Trace）”为中心的可观测性体系：过去你用代码做的一切，调试、测试、优化、监控、协作，现在你都要用轨迹来做。为了实现这一点，你需要良好的可观测性。结构化的轨迹，你可以搜索、过滤和比较。
  6. 没有“刹车”策略（HITL、阈值等），错误更会被放大。

耗时耗在哪？ ==> 全链路追踪

业务/应用层，还是推理引擎层？

问答质量

我们要解决模型回答得好不好，每次模型的升级和优化，都需要建立一个基线，并且确保模型的迭代满足这个基线，否则回答的质量会导致用户体验受损。为此，我们把模型的 input/output 全部都采集到日志平台中，接下来我们可以筛选出一批记录，通过数据加工，引用外部的裁判员模型，对当前这个模型回答的输入输出结果进行一个评估。