LLM Observability-Tools: Weights & Biases, Langsmith

LLM-Anwendungen haben sich von Single-Turn-Chats zu mehrstufigen Agenten entwickelt, die Tools verwenden, Datenbanken abfragen und sich mit anderen Modellen koordinieren, was ihr Verhalten schwerer interpretierbar macht.

LLM-Observability bietet kontinuierliche Einblicke in diese komplexen Workflows und hilft Unternehmen, die Qualität zu überwachen, Ausfälle zu erkennen, Probleme zu beheben sowie Leistung und Kosten zu managen.

Funktionsvergleich von LLM-Observability-Tools

Weights & Biases (W&B Weave)

W&B Weave ist die LLM-Observability-Plattform von Weights & Biases zur Überwachung, Evaluierung und Optimierung von Sprachmodell-Anwendungen. Weave verfolgt automatisch jeden LLM-Aufruf mit dem @weave.op-Dekorator und erfasst Eingaben, Ausgaben, Kosten, Latenz und Evaluierungsmetriken ohne manuelle Einrichtung.

Die Plattform verfolgt die Token-Nutzung und berechnet automatisch die Kosten, überwacht die Antwortzeiten, um langsame Abfragen zu erkennen, und misst die Genauigkeit, indem Vorhersagen mit den erwarteten Ergebnissen verglichen werden. Verschiedene Experimente können nebeneinander verglichen werden, um zu sehen, welches Modell oder welcher Prompt besser abschneidet. Die Fehlerverfolgung zeigt, welche Vorhersagen fehlgeschlagen sind und warum, während die automatische Versionierung jede Konfigurationsänderung für die Reproduzierbarkeit speichert. Dies erleichtert das Testen verschiedener Ansätze, das Identifizieren der besten Lösung und das Debuggen von Problemen, wenn Modelle Fehler machen.

Score Summary Dashboard

Abbildung 1: Diagramme, die das Dashboard mit den Leistungsmetriken des Modells zeigen und Genauigkeit, Kosten und Latenztrends im Zeitverlauf verfolgen.

Leistungsmetriken werden über alle Evaluierungsläufe hinweg angezeigt. Gesamtkosten, Token-Nutzung und Antwortzeiten werden mit Diagrammen dargestellt, die Veränderungen im Zeitverlauf zeigen. Benutzerdefinierte Metriken wie Genauigkeit und Fehlerraten erscheinen in separaten Panels. Trendlinien helfen zu erkennen, wenn die Leistung nachlässt oder die Kosten unerwartet steigen, wobei sich das Dashboard automatisch aktualisiert, sobald neue Tests abgeschlossen sind.

Traces-Ansicht

Abbildung 2: Evaluierungs-Trace-Tabelle, die Modellversionen und ihre Ergebnisse der Absichtsklassifizierung zeigt.

Jeder Testlauf wird mit vollständigen Details gespeichert. Jeder Trace zeigt, welches Modell verwendet wurde, welcher Prompt gesendet wurde und alle Einstellungen. Erfolgs- oder Fehlerindikatoren zeigen an, ob die Tests korrekt abgeschlossen wurden. Die Prompt-Spalte zeigt den an das Modell gesendeten Text zur Überprüfung. Diese Protokollierung ermöglicht den direkten Vergleich verschiedener Versionen, das Erkennen von Änderungen zwischen den Läufen und die Wiederholung jedes Tests unter Verwendung seiner gespeicherten Konfiguration.

Modellvergleichs-Leaderboard

Abbildung 3: Bild, das Leaderboard zum Vergleich von Versionen des Absichtsklassifizierers anhand von Genauigkeits- und Latenzmetriken zeigt.

Verschiedene Modelle und Einstellungen können mit denselben Testdaten verglichen werden. Die Spalten zeigen Genauigkeit, korrekte Vorhersagen, Scores und Antwortzeiten. Eine Farbcodierung hebt bessere Leistungen grün hervor. Dieser Vergleich zeigt Kompromisse auf, wie z. B. höhere Genauigkeit auf Kosten langsamerer Geschwindigkeit oder schnellere Antworten mit etwas geringerer Genauigkeit, was bei der Auswahl der besten Konfiguration für den Produktionsbedarf hilft.

Modellversionierung

Abbildung 4: Konfigurationspanel des Absichtsklassifizierers, das Modelleinstellungen und Versionsdetails zeigt.

Jede Konfigurationsänderung erstellt automatisch eine neue Version, wodurch eine vollständige Historie erhalten bleibt. Die Versionsdetails zeigen, wann Änderungen vorgenommen wurden, von wem sie stammen und wie viel Speicherplatz verwendet wurde. Der Reiter „Werte“ zeigt die genauen Einstellungen an, einschließlich Modellname, Parameter und Funktionsversionen. Diese Versionierung stellt sicher, dass jeder Test mit identischen Einstellungen wiederholt werden kann, ermöglicht die Verfolgung, wie sich die Leistung im Laufe der Zeit verändert hat, und erlaubt bei Bedarf die Rückkehr zu älteren Versionen.

Detaillierte Evaluierungsergebnisse

Abbildung 5: Evaluierungsergebnisse, die einzelne Testfälle mit vorhergesagten Absichten und Genauigkeitsbewertungen zeigen.

Für jede Stichprobe werden individuelle Testergebnisse angezeigt. Der Bereich „Scores“ fasst die Gesamtzahl der korrekten Vorhersagen, den Genauigkeitsprozentsatz und benutzerdefinierte Scores zusammen.

Die Ergebnistabelle zeigt jede Abfrage mit ihrer erwarteten Antwort und der Vorhersage des Modells, wobei Häkchen für richtige und Kreuze für falsche Antworten verwendet werden. Fehlgeschlagene Vorhersagen sind leicht zu erkennen und zeigen oft Muster wie Verwechslungen zwischen ähnlichen Kategorien.

Durch Klicken auf eine beliebige Zeile öffnet sich der vollständige Trace, einschließlich Prompt, Antwort, Token-Anzahl und Timing, was die Fehlersuche und die Verbesserung von Prompts oder der Modellauswahl vereinfacht.

Langsmith

LangSmith ist die Observability-Plattform von LangChain zur Überwachung, Fehlersuche und Evaluierung von LLM-Anwendungen. Es verfolgt automatisch jeden LLM-Aufruf, erfasst Prompts und Ausgaben, verfolgt Kosten und Latenz und ermöglicht systematische Evaluierungen durch datensatzbasiertes Testen. LangSmith integriert sich nativ mit LangChain, unterstützt aber jede LLM-Anwendung über sein SDK.

Ergebnisse der Einzeltest-Evaluierung

Abbildung 6: Bild, das die Evaluierung einzelner Testfälle hinsichtlich Vorhersagen und Leistungsmetriken zeigt.

Individuelle Vorhersageergebnisse werden zusammen mit den erwarteten Ausgaben angezeigt, sodass Sie erkennen können, wo das Modell Fehler macht. Der Vergleich von erwarteten mit tatsächlichen Vorhersagen zeigt Verwechslungen zwischen semantisch ähnlichen Kategorien. Latenz und Token-Anzahl pro Abfrage zeigen, welche Eingabetypen teurer in der Verarbeitung sind, und ermöglichen die Optimierung langsamer oder kostspieliger Abfragen.

Trace-Volumen und Zustandsüberwachung

Abbildung 7: Diagramm, das die Traces-Visualisierung des Projekts zeigt und Erfolgs- und Fehlerraten im Zeitverlauf verfolgt.

Der Zustand der Anwendung wird durch Trends des Trace-Volumens und Erfolgs-/Fehlerverhältnisse im Zeitverlauf dargestellt. Verschiedene Ansichten sind verfügbar, um LLM-Aufrufe, Kostentrends, Tool-Aufrufe oder Feedback-Bewertungen zu analysieren. Probleme wie Fehlerspitzen oder Kostensteigerungen werden sichtbar und weisen auf Probleme hin, die untersucht werden müssen.

Modell- und Konfigurationsvergleich

Abbildung 8: Experimentvergleichsansicht, die Leistungsmetriken über mehrere Testläufe hinweg zeigt.

Verschiedene Modelle können mit demselben Testdatensatz nebeneinander verglichen werden. Kompromisse zwischen Genauigkeit, Latenz (P50/P99) und Token-Effizienz werden visuell dargestellt. Die Identifizierung, welche Konfiguration die Anforderungen am besten erfüllt – ob Maximierung der Genauigkeit oder Minimierung von Kosten und Antwortzeit – ist durch diese Vergleiche einfach möglich.

Langfuse

Langfuse ist eine Open-Source-LLM-Observability-Plattform, die für die Überwachung, Fehlersuche und Evaluierung von Sprachmodellanwendungen entwickelt wurde. Verfügbar sowohl als selbst gehostete als auch als Cloud-Lösung, bietet Langfuse umfassendes Tracing mit automatischer Erfassung von Prompts, Ausgaben, Kosten und Latenz.

Die Plattform unterstützt jedes LLM-Framework über sein flexibles SDK und bietet integrierte Evaluierungsfunktionen, einschließlich LLM-as-a-Judge für die automatisierte Qualitätsbewertung. Langfuse verfolgt Prompt-Versionen über Läufe hinweg und ermöglicht so den Vergleich von Leistungsmetriken zwischen verschiedenen Formulierungen.

Die Erfassung von Benutzer-Feedback über Daumen-hoch/runter-Bewertungen hilft, qualitativ hoch- und minderwertige Ausgaben zu identifizieren, während benutzerdefiniertes Scoring die Verfolgung anwendungsspezifischer Metriken ermöglicht. Automatisierte Evaluierungen können Tausende von Traces mit konfigurierbaren Stichprobenraten verarbeiten und ermöglichen so eine kontinuierliche Qualitätsüberwachung in großem Umfang ohne manuelle Überprüfung jeder Ausgabe.

Langfuse wurde von ClickHouse übernommen und ist nun Teil von ClickHouse, bleibt aber weiterhin Open Source.¹

Detaillierte Trace-Ansicht

Abbildung 10: Trace-Protokolle, die Details zu API-Aufrufen mit Leistungs- und Kostendaten zeigen.

Einzelne Traces zeigen vollständige Ausführungsdetails für jeden LLM-Aufruf. Die Trace-Ansicht zeigt genaue Latenzmessungen, Token-Verbrauch (Prompt- und Vervollständigungs-Tokens separat) und berechnete Kosten pro Anfrage.

Die Modellkonfiguration wird einschließlich Temperatur, max_tokens und anderer Parameter gespeichert. Der Vorschaubereich zeigt den vollständigen Prompt, der an das Modell gesendet wurde, zusammen mit der vollständigen Antwort, sodass Sie genau verstehen, was das Modell erhalten und generiert hat.

Diese granulare Transparenz ermöglicht die Fehlersuche bei spezifischen Ausfällen, indem das genaue Eingabe-Ausgabe-Paar untersucht wird, das einen Fehler verursacht hat.

Traces-Übersichtstabelle

Abbildung 11: Einzelne Trace-Inspektion, die Anfragedetails und Modellantwort zeigt.

Alle Traces werden in einer filterbaren Tabelle zusammengefasst, die Ausgaben, Beobachtungsebenen, Latenz, Token-Nutzung und Gesamtkosten anzeigt. Jede Zeile stellt einen einzelnen LLM-Aufruf dar, wobei farbcodierte Beobachtungsebenen die Trace-Hierarchie oder -Wichtigkeit anzeigen. Die Token-Anzahl zeigt sowohl Prompt- als auch Vervollständigungs-Tokens sowie die Gesamtzahl an, während die Kostenberechnungen automatisch basierend auf dem verwendeten Modell kalkuliert werden.

Die Spaltenauswahl ermöglicht die Anpassung der angezeigten Metriken, und Filter ermöglichen das Eingrenzen von Traces nach Umgebung, Zeitraum oder anderen Kriterien. Diese tabellarische Ansicht macht es einfach, Muster wie konstant langsame Abfragen oder unerwartet teure Anfragen zu erkennen.

Braintrust

Braintrust ist eine LLM-Observability-Plattform, die Evaluierung und Produktionsüberwachung kombiniert. Die Plattform ermöglicht das Testen von Modellen anhand von Datensätzen, den Vergleich verschiedener Prompts oder Konfigurationen und die Verfolgung von Qualitätsmetriken durch automatisierte Bewertung. Integrierte und benutzerdefinierte Evaluierungsfunktionen messen Genauigkeit, Relevanz oder domänenspezifische Kriterien, wobei die Ergebnisse in Vergleichstabellen angezeigt werden, die Leistungsunterschiede zwischen Versionen aufzeigen.

Für die Produktionsüberwachung verfolgt Braintrust Echtzeitmetriken einschließlich Latenz, Kosten und benutzerdefinierter Qualitätsbewertungen, während der Datenverkehr durch Anwendungen fließt. Warnmeldungen werden ausgelöst, wenn Qualitätsschwellen überschritten oder Sicherheitsleitplanken verletzt werden. Brainstore, das Protokollspeichersystem der Plattform, nimmt Anwendungsprotokolle in großem Umfang mit optimierter Suche für KI-Interaktionen auf. Das Dashboard zeigt aggregierte Metriken über Experimente und Produktionsläufe hinweg an und erfasst Kostenverfolgung, Token-Nutzung und Antwortmetadaten sowohl für Evaluierungs- als auch für Produktionsanfragen.

Helicone

Helicone ist eine proxy-basierte Observability-Plattform, die LLM-Anwendungen überwacht, indem sie API-Anfragen über ihren Proxy-Server leitet. Die Integration erfordert lediglich die Änderung der Basis-URL, ohne SDK-Installation oder Code-Änderungen. Die Plattform erfasst automatisch Anfragen, Antworten, Kosten und Token-Nutzung zur Überwachung des Anwendungsverhaltens.

Das Dashboard zeigt die Gesamtzahl der Anfragen, aggregierte Kosten und den Token-Verbrauch über alle API-Aufrufe hinweg an. Anfrageprotokolle zeigen vollständige Eingabe-Prompts und Modellausgaben und ermöglichen so die Untersuchung spezifischer Vorhersagen oder Fehler. Die Kostenverfolgung schlüsselt die Ausgaben nach Modelltyp, Benutzer oder benutzerdefinierten Tags auf, um teure Vorgänge zu identifizieren. Integriertes Caching erkennt doppelte Anfragen und liefert zwischengespeicherte Antworten, wodurch sowohl API-Kosten als auch Antwortzeiten reduziert werden. Ratenbegrenzung legt Nutzungslimits pro Benutzer oder Endpunkt fest, um unerwartete Kostenspitzen zu verhindern.

Die Plattform konzentriert sich auf die Überwachung einzelner API-Aufrufe – jede Anfrage erscheint als separater Protokolleintrag ohne integrierte Unterstützung für die Gruppierung zusammengehöriger Aufrufe oder die Visualisierung von Sequenzen. Dies macht Helicone praktisch für Anwendungen wie unabhängige LLM-Aufrufe (z. B. Single-Turn-Chatbots), Batch-Inhaltserstellung oder Klassifizierungsaufgaben, aber weniger geeignet für die Verfolgung mehrstufiger Workflows, bei denen das Verständnis der Beziehungen zwischen aufeinanderfolgenden Aufrufen wichtig ist.

Comet Opik

Opik ist eine Open-Source-LLM-Observability- und Evaluierungsplattform von Comet, einem etablierten Anbieter für MLOps und Experiment-Tracking.² Zu den Kernfunktionen gehören:

• Tracing: erfasst LLM-Aufrufe, Agent-Schritte und Tool-Aufrufe für eine lückenlose Transparenz des Anwendungsverhaltens
• Evaluierung: bietet integrierte Metriken und LLM-as-a-Judge-Evaluatoren für die Bewertung von Ausgaben wie Halluzination, Relevanz und Moderation
• Integration mit Comet: verbindet LLM-Traces mit der Experiment-Tracking-Plattform von Comet, sodass Teams traditionelle ML-Metadaten und LLM-Observability an einem Ort vereinen können³

Arize Phoenix

Arize Phoenix ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung, Observability und Evaluierung von KI-Anwendungen, entwickelt von Arize KI und der Open-Source-Community.⁴ Sie basiert auf OpenTelemetry und wird durch OpenInference-Instrumentierung unterstützt, sodass Traces mit bestehenden Tools ohne proprietäres Format funktionieren. Zu den Kernfunktionen gehören:

• Tracing: erfasst jeden Schritt, den ein Agent ausführt, einschließlich Prompts, Retrievals, Tool-Aufrufe und Ausgaben, und bietet eine lückenlose Transparenz der Agent-Läufe
• Evaluierung: bietet ein Evaluierungs-Framework, das Ausgaben bewertet und hilft, Regressionen zu erkennen, bevor sie den Benutzer erreichen, mit Unterstützung sowohl für menschliche Überprüfung als auch für LLM-as-a-Judge-Ansätze
• Prompt-Engineering und Iteration: enthält eine Prompt-IDE zum Testen von Prompt- und Harness-Änderungen anhand echter Produktionsbeispiele
• Datensätze und Experimente: ermöglicht es Teams, Datensätze aus Traces zu erstellen und Experimente durchzuführen, die Änderungen mit denselben Eingaben vergleichen, um zu messen, ob sich die Qualität tatsächlich verbessert
• Annotationen: unterstützt das Labeln von Traces und Spans, um zu kennzeichnen, was funktioniert hat und was während der Überprüfung fehlerhaft war
• Bereitstellungsoptionen: kann lokal, über Docker, auf Kubernetes mit Helm oder als Phoenix Cloud ausgeführt werden, wobei zwei kostenlose Phoenix Cloud-Instanzen verfügbar sind
• Open Source und selbst hostbar: ELv2-lizenziert mit über 10.000 GitHub-Sternen und 2,5 Millionen Downloads pro Monat, wobei Traces bei Selbsthosting in der eigenen Umgebung des Benutzers gespeichert werden

Überwachungsplattformen, die auf LLM-Observability ausgeweitet werden

Etablierte Anbieter von Application Performance Monitoring (APM) erweitern ihre Plattformen, um LLM-Workloads abzudecken.

Datadog

Das Produkt LLM Observability von Datadog ist allgemein verfügbar und verfolgt jeden Schritt einer LLM-Pipeline, einschließlich Prompts, Modellantworten, Retrieval-Schritten und Tool-Aufrufen. Es verfolgt Latenz und Token-Nutzung über diese Schritte hinweg und führt integrierte Evaluierungen der Ausgaben durch, einschließlich Prüfungen auf Halluzinationen, Prompt-Injection, Toxizität und Offenlegung sensibler Daten.^{5 6}

IBM Instana

IBM Instana führt GenAI Observability als Teil seiner Full-Stack-Anwendungs- und Infrastruktur-Überwachungsplattform auf, positioniert neben seinen Fähigkeiten zur agentengestützten KI-Vorfalluntersuchung.⁷

OpenObserve

OpenObserve hat Observability 3.0 eingeführt, eine KI-native Plattform, die Logs, Metriken, Traces und Real User Monitoring mit LLM-Observability in einem einzigen Tool kombiniert. Sein KI-SRE-Agent korreliert Warnmeldungen zu Vorfällen und identifiziert automatisch die Ursachen, während ein KI-Assistent natürliche Sprache in SQL- und PromQL-Abfragen umwandelt, Log-Muster zusammenfasst und Dashboards und Warnmeldungen aus einfachen englischen Beschreibungen generiert. Die Anomalieerkennung wird als integrierter Warnmeldungstyp neben Schwellenwert- und zusammengesetzten Optionen angeboten.⁸

Honeycomb

Honeycomb, eine Observability-Plattform, hat KI- und LLM-spezifische Funktionen zu seinem Produkt hinzugefügt. Seine Agent Timeline zeigt Beziehungen zwischen Benutzereingaben, LLM-Interaktionen, Tool-Aufrufen und Agent-Aufrufen, während BubbleUp, ein auf maschinellem Lernen basierendes Tool zur Anomalieerkennung, Anomalien durch die Kombination von Metriken, Traces und Logs aufdeckt. Die Plattform unterstützt auch die Überwachung der Token-Nutzung und einen natürlichsprachlichen Query Assistant zur Analyse des Systemverhaltens.⁹

New Relic

New Relic hat Agentic AI Monitoring eingeführt und damit agentenfokussierte Funktionen zu seiner Observability-Plattform hinzugefügt. Es bietet eine Service-Map der Interaktionen zwischen Agenten, Leistungsmetriken wie Anfragevolumen, durchschnittliche Latenz und Fehlerprozentsätze sowie einen Trace-Level-Drilldown in einzelne Agenten- und Tool-Aufrufe.¹⁰

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Was ist LLM-Observability?

LLM-Observability ist die Praxis, kontinuierlich Daten von großen Sprachmodellen zu sammeln und zu interpretieren, um zu verstehen, wie sie sich in der realen Nutzung verhalten. Sie konzentriert sich auf die Erfassung von Metriken, Traces und Protokollen, die zeigen, wie LLMs auf verschiedene Prompts, Tools und externe API-Aufrufe reagieren.

Da Sprachmodelle auf probabilistischem Denken basieren, können ihre internen Prozesse nicht direkt eingesehen werden. Dies macht die LLM-Überwachung abhängig von der Überprüfung von LLM-Ausgaben, LLM-Eingaben und den Zwischenschritten, die in agentenbasierten Workflows auftreten. Durch die Untersuchung dieser Traces gewinnen LLM-Entwickler Einblicke in Systemleistung, Modellverhalten und Nutzungsmuster, die Anwendungsleistung und Ausgabequalität beeinflussen.

LLM-Observability ist aus mehreren Gründen unerlässlich:

• Qualitätssicherung: LLM können aus einer Vielzahl von Gründen fehlerhafte oder minderwertige Ausgaben produzieren, darunter unklare Prompts, abweichende Daten oder unerwartetes Benutzerverhalten. Die Überwachung von Prompts und Antworten im Zeitverlauf hilft, Evaluierungsmetriken wie Korrektheit, Kohärenz, Relevanz und Faktenbezug zu verfolgen. Dies ermöglicht es Teams zu erkennen, wann die Qualität der LLM-Ausgaben nachlässt oder das Modell beginnt, Halluzinationen zu generieren. Da der Einsatz von LLMs in Unternehmens-Workflows zunimmt, wird die Sicherstellung konsistenter Genauigkeit zu einer häufigen Herausforderung.
• Fehlersuche: Wenn Probleme in LLM-Anwendungen auftreten, können die Ursachen aus vielen Bereichen stammen. Beispiele sind schlecht abgestimmte Prompts, fehlerhaftes Fine-Tuning, fehlgeschlagene externe API-Aufrufe oder Logikfehler in mehrstufigen Agenten-Workflows. Durch das Sammeln von LLM-Traces, die Zwischenschritte zeigen, können Entwickler effizient eine Ursachenanalyse durchführen und genau den Schritt identifizieren, an dem das Verhalten abwich. Dies reduziert den Bedarf an menschlichem Eingreifen und verkürzt die Fehlerverfolgungszeit.
• Optimierung: Die Verfolgung von Systemleistung, Ressourcennutzung und Token-Nutzung hilft Unternehmen, Engpässe zu identifizieren und die LLM-Leistung zu verbessern. Teams können Latenz, Durchsatz, Speichernutzung und Fehlerraten messen, um zu verstehen, wie sich LLMs unter unterschiedlichen Laststufen verhalten. Sie können auch Tokens verfolgen, um die Kosten zu kontrollieren, und Nutzungsmuster überprüfen, um die Leistung und Kosteneffizienz zu verbessern. Die kontinuierliche Überwachung dieser Schlüsselmetriken ist besonders wertvoll bei Retrieval-Augmented Generation und Agenten-Workflows, wo Leistungsengpässe häufig durch ineffiziente Tool-Aufrufe oder unnötige Round-Trips während des Denkprozesses entstehen.

Kernmetrik-Kategorien

LLM-Observability-Tools gruppieren relevante Metriken typischerweise in drei Kategorien, die sowohl Softwareentwicklungsteams als auch Betriebsteams unterstützen.

Systemleistungsmetriken

• Latenz: Misst die Zeit zwischen dem Empfang eines Prompts und der Auslieferung einer Antwort.
• Durchsatz: Gibt an, wie viele Anfragen das Modell innerhalb eines bestimmten Zeitraums verarbeiten kann.
• Fehlerraten: Zeigen, wie häufig das System ungültige oder fehlgeschlagene Antworten zurückgibt.

Ressourcennutzungsmetriken

• CPU- und GPU-Verbrauch: Helfen zu verstehen, wie effizient das System die Hardware nutzt.
• Speichernutzung: Beeinflusst Skalierungsentscheidungen und Kapazitätsplanung.
• Token-Nutzung: Beeinflusst die Kosteneffizienz und hilft Teams, die Kosten bei intensiver LLM-Nutzung zu kontrollieren.
• Kompromisse zwischen Durchsatz und Latenz: Zeigen, wie das System Geschwindigkeit und Verarbeitungsvolumen ausbalanciert.

Modellverhaltensmetriken

• Korrektheit, Faktenbezug und Antwortqualität: Zur Identifizierung minderwertiger Ausgaben.
• Benutzerengagement und Benutzer-Feedback: Geben Aufschluss darüber, wie gut das Modell die Benutzerbedürfnisse erfüllt.
• Metriken für Genauigkeit und Bodenständigkeit: Spiegeln wider, wie genau das Modell dem Quellmaterial folgt.

Manuelle vs. autonome Observability

Die Abhängigkeit von manueller Beobachtung bringt mehrere Herausforderungen mit sich. LLM erzeugen große Datenmengen, und mehrstufige Argumentationsketten produzieren zahlreiche Protokolle und Traces. Der Bedarf an Echtzeit-Überwachung erhöht die betriebliche Komplexität, und selbst erfahrene Teams haben Schwierigkeiten, jeden LLM-Aufruf zu überprüfen, ohne wichtige Signale zu übersehen. Manuelle Workflows machen es auch schwierig, mit kontinuierlichen Veränderungen im Benutzerverhalten und Prompt-Variationen Schritt zu halten.

Autonome Observability-Systeme begegnen diesen Herausforderungen, indem sie Software-Agenten einsetzen, die LLM-Aktivität kontinuierlich analysieren. Diese Agenten erkennen Anomalien, diagnostizieren Probleme und führen Ursachenanalysen ohne ständiges menschliches Eingreifen durch. Automatisierte Evaluierungen helfen auch, riskantes Verhalten wie Prompt-Injection zu identifizieren.

Ein System dieser Art unterstützt die kontinuierliche Überwachung und stellt die konsistente Verfolgung von Evaluierungsmetriken über das gesamte Modell hinweg sicher. Infolgedessen profitieren Unternehmen von schnellerer Fehlerbehebung, verbesserter Anwendungsleistung und besserer Kontrolle über operationelle Risiken.

Worauf Sie bei LLM-Observability-Tools achten sollten

Qualitäts- und Sicherheitsevaluierungen

• Halluzinationserkennung, um zu identifizieren, wenn das Modell von zuverlässigen Daten abweicht.
• Prompt-Injection- und Jailbreak-Erkennung zur Adressierung von Sicherheitsbedenken.
• Toxizitätsbewertung und Sicherheitsevaluierungen, die Compliance und Risikominderung unterstützen.
• Clustering, das ähnliche LLM-Ausgaben gruppiert, um Abweichungen im Zeitverlauf zu erkennen.

Experimentierfunktionen

• A/B-Tests für Prompt-Management und Konfigurationsänderungen.
• Schneller Vergleich über mehrere LLM-Modelle oder Parameter hinweg.
• Evaluierung von Genauigkeit, Token-Verbrauch und Latenz vor der Bereitstellung.
• Testen von Modelländerungen anhand realer Szenarien mit produktionsnahen Daten.

Korrelation mit der Infrastruktur

• Verknüpfung von LLM-Traces mit Backend-Daten zur Überwachung der Anwendungsleistung.
• Verknüpfung von Antwortzeit und Antwortqualität mit echten Benutzersitzungen.
• Identifizierung, wie sich die Systemleistung auf die LLM-Leistung und die Anwendungsstabilität auswirkt.

Bei lokalen LLM-Bereitstellungen erstreckt sich diese Korrelation oft bis hin zur GPU-Telemetrie. OpenLIT, ein OpenTelemetry-natives Observability-Tool für GenAI- und LLM-Anwendungen, umfasst integrierte GPU-Überwachung mit Unterstützung für NVIDIA- und AMD-Radeon-Hardware und erfasst Metriken wie Auslastung, Speichernutzung, Temperatur und Stromverbrauch während der Inference.

Die Korrelation dieser Metriken mit dem Modell-Durchsatz ermöglicht es Betreibern, zu erkennen, wann Strom- oder Wärmegrenzen die Inference-Leistung beeinträchtigen, und hilft, Hardware-Einstellungen zu optimieren, um zuverlässige KI-Workloads aufrechtzuerhalten.^{11 12}

LLMOps und Governance

• Leitplanken, die unsichere Prompts filtern und schädliche Antworten blockieren.
• Dashboards zur Verfolgung von PII-Offenlegung, Halluzinationen und Sicherheitsverletzungen.
• Tools, die Compliance, Berichterstattung und Analyse von Sicherheitsvorfällen unterstützen.

Mehrere Produkte sind speziell auf diese Governance- und Compliance-Anforderungen ausgerichtet:

Databricks Unity KI Gateway ist eine zentrale Steuerungsebene für Agenten, LLM-Endpunkte und Model Context Protocol (MCP)-Server. Zu seinen Fähigkeiten gehören:

• Zugriffs- und Richtlinienkontrollen: konfiguriert Berechtigungen und setzt Leitplanken über Endpunkte hinweg durch
• Kapazitätsmanagement: verwaltet die Kapazität über Anbieter hinweg und begrenzt die Rate von Endpunkten
• Payload-Protokollierung: protokolliert Anfrage- und Antwort-Payloads für die Prüfung
• Nutzungs- und Kostenüberwachung: verfolgt Nutzung und Kosten über Systemtabellen
• MCP-Server-Governance: steuert MCP-Server über Unity Catalog-Berechtigungen^{13 14}

Openlayer ist eine KI-Governance- und Observability-Plattform, die auf regulierte Branchen ausgerichtet ist. Zu ihren Fähigkeiten gehören:

• Tests vor der Bereitstellung: strukturierte Tests zu Halluzinationen, Bias, Toxizität und Robustheit
• Echtzeit-Observability: Überwachung und Tracing für LLM-Aufrufe, Retrieval-Pipelines und mehrstufige Agenten
• Leitplanken: Schutz vor Prompt-Injection und PII-Datenlecks
• Compliance-Unterstützung: automatisierte Compliance-Zuordnung mit kontinuierlicher Erfassung von Nachweisen und prüfungsbereiter Berichterstattung, abgestimmt auf Rahmenwerke wie den EU KI Act und ISO/IEC 42001¹⁵

OpenTelemetry als aufstrebender Standard

OpenTelemetry ist ein quelloffenes, anbieterneutrales Framework zum Sammeln von Traces, Metriken und Logs aus Softwaresystemen. Es ist wichtig für die LLM-Observability, weil KI-Anwendungen viele bewegliche Teile wie Modelle, Vektordatenbanken, Tools und Agenten-Frameworks kombinieren und ohne einen gemeinsamen Standard jede Komponente Daten in ihrem eigenen Format ausgibt, was das End-to-End-Debugging erschwert und Teams an den Überwachungsanbieter bindet, für den sie zuerst instrumentiert haben.

Die GenAI semantischen Konventionen von OpenTelemetry definieren ein gemeinsames Schema für Modellaufrufe, Token-Nutzung, Tool-Aufrufe und Agenten-Workflows, sodass Traces aus verschiedenen Bibliotheken auf einheitliche Weise erfasst und analysiert werden können.¹⁶

Die meisten großen LLM-Observability-Plattformen, darunter Arize Phoenix, Langfuse und Honeycomb, nehmen OpenTelemetry-Daten nativ auf, was es Teams ermöglicht, ihre Anwendungen einmal zu instrumentieren und später das Backend zu wechseln, ohne ihren Tracing-Code neu schreiben zu müssen.¹⁷

Multi-Agenten-Workflow-Observability

Da LLMs mehrstufige Agenten-Workflows antreiben, gehen die Observability-Anforderungen über einzelne Anfrage-Antwort-Paare hinaus. Agentenbasierte Anwendungen führen zusätzliche Komplexitätsebenen ein, die dedizierte Tracing-Ansätze erfordern.

Wichtige Observability-Dimensionen für Agenten:

• Planungs- und Denk-Traces: Einblick, wie der Agent Aufgaben zerlegt, Aktionen auswählt und seinen Ansatz basierend auf Zwischenergebnissen verfeinert
• Überwachung von Tool-Aufrufen: Verfolgung externer API-Aufrufe, Datenbankabfragen und Funktionsausführungen, um Latenzengpässe oder Ausfälle zu identifizieren
• Übergabe-Tracing: Für Multi-Agenten-Systeme, Überwachung, wie Aufgaben zwischen Agenten übertragen werden und ob der Kontext korrekt erhalten bleibt
• Zustandsentwicklung: Verständnis, wie sich Gedächtnis und Kontext über mehrere Runden innerhalb einer Sitzung verändern

Zusammen bilden diese Dimensionen die Grundlage des agentenbasierten Monitorings. LLM-Observability-Tools wie Langsmith, Langfuse, AgentOps und Weights & Biases bieten agentenspezifische Tracing-Ansichten, die vollständige Ausführungsgraphen anzeigen.

Über diese Allzweck-Tools hinaus konzentrieren sich einige Produkte speziell auf die Zuverlässigkeit von Agenten. Ein Beispiel ist Omium, das sich als Observability- und Zuverlässigkeitsprodukt positioniert, das speziell für KI-Agenten in der Produktion entwickelt wurde.¹⁸

 Zu den Hauptfähigkeiten gehören:

• Strukturierte Spans: Erfasst Spans für jeden LLM-Aufruf, jede Tool-Nutzung und jede Agentenentscheidung
• Multi-Agenten-Tracing: Fügt agentenübergreifende Aufrufe zu einem einzigen, einheitlichen Trace für die Echtzeit-Diagnose zusammen
• Fehlerklassifizierung: Markiert Fehler automatisch in Kategorien wie Halluzination, Endlosschleife, Tool-Fehler und Kontextverlust
• Checkpoint-Wiederherstellung: Erstellt Snapshots des Agentenzustands bei jedem Tool-Aufruf und jeder LLM-Antwort, sodass Workflows von jedem Checkpoint aus fortgesetzt werden können, anstatt von vorne zu beginnen
• Framework-Unterstützung: SDKs für TypeScript, Python und Go, mit automatischer Erkennung für LangChain, LangGraph, OpenAI und Anthropic

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{LLM Observability-Tools: Weights & Biases, Langsmith}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-observability}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 9. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

ClickHouse raises $400M Series D led by Dragoneer to accelerate expansion across analytics and AI infrastructure | ClickHouse

ClickHouse

2.

Open-Source AI Observability Platform | Opik by Comet

3.

GitHub - comet-ml/opik: Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards. · GitHub

4.

What is Arize Phoenix? - Phoenix

Mintlify

5.

Monitor, troubleshoot, improve, and secure your LLM applications with Datadog Agent Observability | Datadog

Datadog

6.

Agent Observability | LLM Observability | Datadog

7.

IBM Instana Observability

8.

OpenObserve — Open Source Observability Platform

OpenObserve

9.

Observability for AI & LLMs | Honeycomb

Honeycomb

10.

New Relic Unveils Platform Innovations that Align Technical Performance to Business Outcomes, Making Observability a Value Driver | New Relic

New Relic

11.

Open Source Platform for AI Engineering | OpenLIT | OpenTelemetry-native GenAI and LLM Application Observability

OpenLIT

12.

GPU Performance Monitoring - OpenLIT

Mintlify

13.

AI governance with Unity AI Gateway | Databricks on Google Cloud

14.

Model Context Protocol (MCP) on Databricks | Databricks on AWS

15.

AI governance and observability platform | Openlayer

16.

Moved: Generative AI semantic conventions | OpenTelemetry

17.

LLM observability with ClickStack, OpenTelemetry, and MCP | ClickHouse

ClickHouse

18.

Omium — AI Agent Observability & Reliability for Production

Omium

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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Recherchiert von

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

Folgen auf

Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Vorerfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, in denen sie daran gearbeitet hat, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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