LLM Observability-Tools: Weights & Biases, Langsmith

LLM-Anwendungen haben sich von Single-Turn-Chats zu mehrstufigen Agenten entwickelt, die Tools verwenden, Datenbanken abfragen und mit anderen Modellen koordinieren, wodurch ihr Verhalten schwieriger zu interpretieren ist.

LLM-Observability bietet kontinuierliche Transparenz über diese komplexen Workflows und hilft Unternehmen, die Qualität zu überwachen, Fehler zu erkennen, Probleme zu beheben sowie Leistung und Kosten zu verwalten.

LLM-Observability-Tools Funktionsvergleich

Weights & Biases (W&B Weave)

W&B Weave ist die Weights & Biases-LLM-Observability-Plattform zum Überwachen, Evaluieren und Optimieren von Sprachmodell-Anwendungen. Weave verfolgt automatisch jeden LLM-Aufruf mithilfe des @weave.op-Dekorators und erfasst Eingaben, Ausgaben, Kosten, Latenz und Evaluierungsmetriken ohne manuelle Einrichtung.

Die Plattform verfolgt die Token-Nutzung und berechnet Kosten automatisch, überwacht Antwortzeiten, um langsame Anfragen zu erkennen, und misst die Genauigkeit, indem sie Vorhersagen mit erwarteten Ergebnissen vergleicht. 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 aufbewahrt. Dadurch ist es einfach, verschiedene Ansätze zu testen, zu erkennen, was am besten funktioniert, und Fehler zu beheben, wenn Modelle Fehler machen.

Score-Zusammenfassungs-Dashboard

Abbildung 1: Graphen, die das Dashboard der Modellleistungsmetriken zeigen und Genauigkeits-, Kosten- und Latenztrends verfolgen.

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

Traces-Ansicht

Abbildung 2: Evaluierungs-Trace-Tabelle, die Modellversionen und deren Intent-Klassifizierungsergebnisse 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 Tests korrekt abgeschlossen wurden. Die Prompt-Spalte zeigt den Text an, der zur Überprüfung an das Modell gesendet wurde. Diese Protokollierung ermöglicht es, verschiedene Versionen nebeneinander zu vergleichen, zu sehen, was sich zwischen Läufen geändert hat, und jeden Test anhand seiner gespeicherten Konfiguration zu wiederholen.

Modellvergleichs-Bestenliste

Abbildung 3: Bild, das die Bestenliste zeigt, die Intent-Klassifizierer-Modellversionen anhand von Genauigkeits- und Latenzmetriken vergleicht.

Verschiedene Modelle und Einstellungen können mit denselben Testdaten verglichen werden. Die Spalten zeigen Genauigkeit, korrekte Vorhersagen, Scores und Antwortzeiten. Die Farbcodierung hebt bessere Ergebnisse grün hervor. Dieser Vergleich zeigt Zielkonflikte wie höhere Genauigkeit auf Kosten der Geschwindigkeit oder schnellere Antworten mit etwas geringerer Genauigkeit und hilft bei der Auswahl der Konfiguration, die für Produktionsanforderungen am besten geeignet ist.

Modellversionierung

Abbildung 4: Konfigurationspanel des Intent-Klassifizierers, das Modelleinstellungen und Versionsdetails zeigt.

Jede Konfigurationsänderung erstellt automatisch eine neue Version und bewahrt eine vollständige Historie. Die Versionsdetails zeigen, wann Änderungen vorgenommen wurden, wer sie vorgenommen hat und wie viel Speicher verwendet wurde. Der Tab „Values“ zeigt die genauen Einstellungen, einschließlich Modellname, Parameter und Funktionsversionen. Diese Versionierung stellt sicher, dass jeder Test mit identischen Einstellungen wiederholt werden kann, ermöglicht die Nachverfolgung von Leistungsänderungen und das Zurücksetzen auf ältere Versionen, falls erforderlich.

Detaillierte Evaluierungsergebnisse

Abbildung 5: Evaluierungsergebnisse, die einzelne Testfälle mit vorhergesagten Intents und Genauigkeits-Scores zeigen.

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

Die Ergebnistabelle zeigt jede Anfrage mit ihrer erwarteten Antwort und der Vorhersage des Modells und verwendet Häkchen für korrekte Antworten und X-Markierungen für falsche Antworten. Fehlgeschlagene Vorhersagen sind leicht zu erkennen und zeigen oft Muster wie Verwechslungen zwischen ähnlichen Kategorien.

Ein Klick auf eine beliebige Zeile öffnet den vollständigen Trace, einschließlich Prompt, Antwort, Token-Anzahl und Zeitmessung, was es erleichtert, Fehler zu debuggen und Prompts oder die Modellauswahl zu verbessern.

Langsmith

LangSmith ist die Observability-Plattform von LangChain zum Überwachen, Debuggen und Evaluieren von LLM-Anwendungen. Sie verfolgt automatisch jeden LLM-Aufruf, erfasst Prompts und Ausgaben, verfolgt Kosten und Latenz und ermöglicht eine systematische Evaluierung durch datensatzbasiertes Testen. LangSmith integriert sich nativ mit LangChain, unterstützt aber jede LLM-Anwendung über sein SDK.

Evaluierungsergebnisse pro Stichprobe

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

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

Trace-Volumen- und Zustandsüberwachung

Abbildung 7: Grafik, die Visualisierung der Projekt-Traces zeigt und Erfolgs- und Fehlerraten verfolgt.

Der Anwendungszustand wird anhand von Trace-Volumentrends und Erfolgs-/Fehlerquoten dargestellt. Verschiedene Ansichten stehen für die Analyse von LLM-Aufrufen, Kostentrends, Tool-Aufrufen oder Feedback-Scores zur Verfügung. Probleme wie Fehlerspitzen oder Kostenanstiege werden sichtbar und weisen auf untersuchungsbedürftige Probleme hin.

Modell- und Konfigurationsvergleich

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

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

Langfuse

Langfuse ist eine Open-Source-LLM-Observability-Plattform für das Überwachen, Debuggen und Evaluieren von Sprachmodell-Anwendungen. Verfügbar sowohl als selbst gehostete als auch als Cloud-Lösungen 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 den Vergleich von Leistungsmetriken zwischen verschiedenen Formulierungen.

Die Erfassung von Nutzerfeedback über Daumen-hoch/runter-Bewertungen hilft, qualitativ hochwertige und minderwertige Ausgaben zu identifizieren, während benutzerdefinierte Scores die Verfolgung anwendungsspezifischer Metriken ermöglichen. Automatisierte Evaluierungen können Tausende von Traces mit konfigurierbaren Abtastraten verarbeiten und so eine kontinuierliche Qualitätsüberwachung in großem Maßstab ohne manuelle Prüfung jeder Ausgabe ermöglichen.

Langfuse wurde von ClickHouse übernommen und ist jetzt Teil von ClickHouse, bleibt aber 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 exakte Latenzmessungen, Token-Verbrauch (Prompt- und Completion-Tokens getrennt) und berechnete Kosten pro Anfrage.

Die Modellkonfiguration bleibt erhalten, einschließlich Temperature, max_tokens und anderer Parameter. Der Bereich „Preview“ zeigt den vollständigen Prompt, der an das Modell gesendet wurde, zusammen mit der vollständigen Antwort, sodass Sie genau nachvollziehen können, was das Modell empfangen und generiert hat.

Diese granulare Sichtbarkeit ermöglicht das Debuggen spezifischer Fehler, indem genau das 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 -Bedeutung anzeigen. Die Token-Anzahl zeigt sowohl Prompt- als auch Completion-Tokens zusammen mit den Summen an, während die Kosten auf Grundlage des verwendeten Modells automatisch berechnet 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 dauerhaft langsame Anfragen oder unerwartet teure Requests zu identifizieren.

Braintrust

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

Für die Produktionsüberwachung verfolgt Braintrust Echtzeit-Metriken wie Latenz, Kosten und benutzerdefinierte Qualitäts-Scores, während der Datenverkehr durch Anwendungen fließt. Alarme werden ausgelöst, wenn Qualitätsschwellen überschritten oder Sicherheits-Guardrails verletzt werden. Brainstore, das Protokollspeichersystem der Plattform, nimmt Anwendungsprotokolle in großem Maßstab mit optimierter Suche für KI-Interaktionen auf. Das Dashboard zeigt aggregierte Metriken über Experimente und Produktionsläufe hinweg und erfasst Kostenverfolgung, Token-Nutzung und Antwort-Metadaten 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 das Ändern der Basis-URL ohne SDK-Installation oder Codeänderungen. Die Plattform erfasst automatisch Anfragen, Antworten, Kosten und Token-Nutzung, um das Anwendungsverhalten zu überwachen.

Das Dashboard zeigt das Gesamtanfragevolumen, aggregierte Kosten und Token-Verbrauch über alle API-Aufrufe hinweg. Anfrageprotokolle zeigen vollständige Eingabe-Prompts und Modellausgaben und ermöglichen die Untersuchung spezifischer Vorhersagen oder Fehler. Die Kostenverfolgung gliedert die Ausgaben nach Modelltyp, Nutzer oder benutzerdefinierten Tags, um teure Vorgänge zu identifizieren. Integriertes Caching erkennt doppelte Anfragen und liefert zwischengespeicherte Antworten, wodurch sowohl API-Kosten als auch Antwortzeiten reduziert werden. Ratenbegrenzung setzt Nutzungsobergrenzen pro Nutzer oder Endpoint, um unerwartete Ausgabenspitzen zu verhindern.

Die Plattform konzentriert sich auf die Überwachung einzelner API-Aufrufe – jede Anfrage erscheint als separater Protokolleintrag, ohne integrierte Unterstützung für die Gruppierung verwandter Aufrufe oder die Visualisierung von Sequenzen. Dadurch ist Helicone praktisch für Anwendungen wie unabhängige LLM-Aufrufe (z. B. Single-Turn-Chatbots), Batch-Inhaltsgenerierung 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, Agentenschritte und Tool-Aufrufe für durchgängige Sichtbarkeit des Anwendungsverhaltens
• Evaluierung: bietet integrierte Metriken und LLM-as-judge-Evaluatoren zur 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 vereinheitlichen 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 vorhandenen Tools ohne ein proprietäres Format funktionieren. Zu den Kernfunktionen gehören:

• Tracing: erfasst jeden Schritt eines Agenten, einschließlich Prompts, Abrufen, Tool-Aufrufen und Ausgaben, und bietet durchgängige Sichtbarkeit in Agentenläufe
• Evaluierung: bietet ein Evaluierungs-Framework, das Ausgaben bewertet und hilft, Regressionen zu erkennen, bevor sie Nutzer erreichen, mit Unterstützung sowohl für menschliche Prüfung als auch für LLM-as-judge-Ansätze
• Prompt-Engineering und Iteration: umfasst eine Prompt-IDE zum Testen von Prompt- und Harness-Änderungen anhand realer Produktionsbeispiele
• Datasets und Experimente: ermöglicht Teams, Datasets aus Traces zu erstellen und Experimente auszuführen, die Änderungen mit denselben Eingaben vergleichen, um zu messen, ob sich die Qualität tatsächlich verbessert
• Annotationen: unterstützt das Markieren von Traces und Spans, um zu kennzeichnen, was funktioniert hat und was bei der Überprüfung fehlgeschlagen ist
• Bereitstellungsoptionen: kann lokal, über Docker, auf Kubernetes mit Helm oder als Phoenix Cloud ausgeführt werden, wobei zwei kostenlos 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 Self-Hosting in der eigenen Umgebung des Nutzers gespeichert werden

Monitoring-Plattformen weiten sich auf LLM-Observability aus

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

Datadog

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

IBM Instana

IBM Instana führt GenAI-Observability als Teil seiner Full-Stack-Anwendungs- und Infrastruktur-Monitoring-Plattform auf, positioniert neben seinen Fähigkeiten zur Untersuchung von Agentic-KI-Vorfällen.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 Alarme zu Vorfällen und identifiziert automatisch Grundursachen, während ein KI-Assistent natürliche Sprache in SQL- und PromQL-Abfragen umwandelt, Logmuster zusammenfasst und Dashboards und Alarme aus einfachen englischen Beschreibungen generiert. Die Anomaly-Erkennung wird als integrierter Alarmtyp neben Schwellenwert- und zusammengesetzten Optionen angeboten.⁸

Honeycomb

Honeycomb, eine Observability-Plattform, hat KI- und LLM-spezifische Funktionen in sein Produkt aufgenommen. Die Agent Timeline zeigt Beziehungen zwischen Nutzereingaben, LLM-Interaktionen, Tool-Aufrufen und Agentenaufrufen, während BubbleUp, ein auf maschinellem Lernen basierendes Tool zur Anomalieerkennung, Anomalien durch die Kombination von Metriken, Traces und Logs sichtbar macht. Die Plattform unterstützt außerdem die Überwachung der Token-Nutzung und einen natürlichsprachigen Query Assistant zur Analyse des Systemverhaltens.⁹

New Relic

New Relic hat Agentic AI Monitoring eingeführt und damit agentenfokussierte Funktionen in seine Observability-Plattform aufgenommen. Es bietet eine Service-Map der Interaktionen zwischen Agenten, Leistungsmetriken wie Anfragevolumen, durchschnittliche Latenz und Fehlerprozentsätze sowie Drill-down auf Trace-Ebene in einzelne Agenten- und Tool-Aufrufe.¹⁰

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Was ist LLM-Observability?

LLM-Observability ist die Praxis, kontinuierlich Daten aus Large Language Models zu erfassen und zu interpretieren, um zu verstehen, wie sie sich in der realen Nutzung verhalten. Sie konzentriert sich auf das Sammeln von Metriken, Traces und Logs, die zeigen, wie LLMs auf verschiedene Prompts, Tools und externe API-Aufrufe reagieren.

Da Sprachmodelle auf probabilistischem Reasoning basieren, können ihre internen Prozesse nicht direkt untersucht werden. Dadurch ist die LLM-Überwachung darauf angewiesen, LLM-Ausgaben, LLM-Eingaben und die Zwischenschritte zu überprüfen, die in agentischen Workflows auftreten. Durch die Untersuchung dieser Traces gewinnen LLM-Entwickler Einblick in Systemleistung, Modellverhalten und Nutzungsmuster, die Anwendungsleistung und Ausgabequalität beeinflussen.

LLM-Observability ist aus mehreren Gründen entscheidend:

• Qualitätssicherung: Large Language Models können aus vielen Gründen falsche oder minderwertige Ausgaben erzeugen, etwa durch unklare Prompts, driftende Daten oder unerwartetes Nutzerverhalten. Die Überwachung von Prompts und Antworten hilft, Evaluierungsmetriken wie Korrektheit, Kohärenz, Relevanz und Faktenbezug zu verfolgen. Dadurch können Teams erkennen, wann die Qualität der LLM-Ausgaben nachlässt oder das Modell beginnt, Halluzinationen zu erzeugen. Da die Nutzung von LLMs in Unternehmensworkflows zunimmt, wird die Sicherstellung gleichbleibender Genauigkeit zu einer häufigen Herausforderung.
• Fehlerbehebung: 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 eine effiziente Ursachenanalyse durchführen und genau die Phase bestimmen, in der 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 erkennen 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 außerdem Tokens verfolgen, um Kosten zu kontrollieren, und Nutzungsmuster überprüfen, um Leistung und Kosteneffizienz zu verbessern. Die kontinuierliche Überwachung dieser Schlüsselmetriken ist besonders wertvoll in der Retrieval-Augmented Generation und in Agenten-Workflows, wo Leistungsengpässe häufig durch ineffiziente Tool-Aufrufe oder unnötige Roundtrips während des Reasonings entstehen.

Kernmetrikkategorien

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 Bereitstellung einer Antwort.
• Durchsatz: Gibt an, wie viele Anfragen das Modell in einem bestimmten Zeitraum 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.
• Durchsatz-Latenz-Kompromisse: Zeigen, wie das System Geschwindigkeit und Verarbeitungsvolumen ausbalanciert.

Modellverhaltensmetriken

• Korrektheit, Faktenbezug und Antwortqualität: Zum Identifizieren minderwertiger Ausgaben.
• Nutzerengagement und Nutzerfeedback: Bieten Einblicke darin, wie gut das Modell die Nutzerbedürfnisse erfüllt.
• Faithfulness- und Groundedness-Metriken: Spiegeln wider, wie eng sich das Modell an das Quellmaterial hält.

Manuelle vs. autonome Observability

Sich auf manuelle Beobachtung zu verlassen, bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Large Language Models erzeugen große Datenmengen, und mehrstufige Reasoning-Ketten produzieren zahlreiche Logs und Traces. Der Bedarf an Echtzeit-Überwachung erhöht die operative Komplexität, und selbst erfahrene Teams haben Schwierigkeiten, jeden LLM-Aufruf zu überprüfen, ohne wichtige Signale zu übersehen. Manuelle Workflows machen es zudem schwer, mit kontinuierlichen Änderungen im Nutzerverhalten und Prompt-Variationen Schritt zu halten.

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

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

Worauf Sie bei LLM-Observability-Tools achten sollten

Qualitäts- und Sicherheitsbewertungen

• Halluzinationserkennung, um zu erkennen, wann das Modell von zuverlässigen Daten abweicht.
• Erkennung von Prompt-Injektion und Jailbreaks zur Bewältigung von Sicherheitsbedenken.
• Toxizitäts-Scoring und Sicherheitsbewertungen, die Compliance und Risikominderung unterstützen.
• Clustering, das ähnliche LLM-Ausgaben gruppiert, um Drift zu erkennen.

Experimentierfunktionen

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

Korrelation mit der Infrastruktur

• Verbinden von LLM-Traces mit Backend-Daten des Application Performance Monitoring.
• Verknüpfen von Antwortzeit und Antwortqualität mit echten Nutzersitzungen.
• Erkennen, wie sich die Systemleistung auf die LLM-Leistung und die Anwendungsstabilität auswirkt.

Bei On-Premises-LLM-Bereitstellungen reicht diese Korrelation oft bis zur GPU-Telemetrie hinunter. OpenLIT, ein OpenTelemetry-natives Observability-Tool für GenAI- und LLM-Anwendungen, enthält integriertes GPU-Monitoring mit Unterstützung für NVIDIA- und AMD-Radeon-Hardware und erfasst Metriken wie Auslastung, Speichernutzung, Temperatur und Leistungsaufnahme während der Inference.

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

LLMOps und Governance

• Guardrails, die unsichere Prompts filtern und schädliche Antworten blockieren.
• Dashboards zur Verfolgung von PII-Exposition, Halluzinationen und Sicherheitsverstößen.
• Tools, die Compliance, Berichterstellung 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-Endpoints und Model Context Protocol (MCP)-Server. Zu seinen Funktionen gehören:

• Zugriffs- und Richtlinienkontrollen: konfiguriert Berechtigungen und setzt Guardrails über Endpoints hinweg durch
• Kapazitätsmanagement: verwaltet Kapazität über Anbieter hinweg und ratenbegrenzt Endpoints
• Payload-Protokollierung: protokolliert Anfrage- und Antwort-Payloads für Audits
• 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 für regulierte Branchen. Zu seinen Funktionen 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
• Guardrails: Schutz vor Prompt-Injektion und PII-Verlust
• 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 aufkommender Standard

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

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

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

Multi-Agent-Workflow-Observability

Da LLMs mehrstufige Agenten-Workflows antreiben, gehen die Observability-Anforderungen über einzelne Anfrage-Antwort-Paare hinaus. Agentic-Anwendungen bringen zusätzliche Komplexitätsebenen mit sich, die dedizierte Tracing-Ansätze erfordern.

Wichtige Observability-Dimensionen für Agenten:

• Planungs- und Reasoning-Traces: Einblick, wie der Agent Aufgaben zerlegt, Aktionen auswählt und seinen Ansatz basierend auf Zwischenergebnissen verfeinert
• Tool-Aufruf-Überwachung: Verfolgung externer API-Aufrufe, Datenbankabfragen und Funktionsausführungen, um Latenzengpässe oder Fehler zu erkennen
• Handoff-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 Turns innerhalb einer Sitzung verändern

Together bilden diese Dimensionen die Grundlage für Agentic Monitoring. LLM-Observability-Tools wie Langsmith, Langfuse, AgentOps und Weights & Biases bieten agentenspezifische Tracing-Ansichten, die vollständige Ausführungsgraphen anzeigen.

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

Zu seinen Hauptfunktionen 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 Echtzeitdiagnose zusammen
• Fehlerklassifizierung: Versieht Fehler automatisch mit 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, statt von null neu zu starten
• Framework-Unterstützung: SDKs für TypeScript, Python und Go mit automatisch-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.

MCPs and agent tools | Databricks on AWS

15.

AI governance and observability platform | Openlayer

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 und befasst sich mit KI-Models, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master-of-Science-Abschluss in Sozialpsychologie und einen Bachelor-of-Arts-Abschluss in Internationalen Beziehungen.

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Recherchiert von

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie hat bereits Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

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