LLM Ferramentas de Observabilidade: Weights & Biases, Langsmith

Aplicações de LLM expandiram-se de chats de turno único para agentes de várias etapas que usam ferramentas, consultam bancos de dados e coordenam com outros modelos, tornando seu comportamento mais difícil de interpretar.

A observabilidade de LLM fornece visibilidade contínua nesses fluxos de trabalho complexos, ajudando as organizações a monitorar a qualidade, detectar falhas, solucionar problemas e gerenciar desempenho e custos.

Comparação de recursos das ferramentas de observabilidade de LLM

Weights & Biases (W&B Weave)

O W&B Weave é a plataforma de observabilidade de LLM do Weights & Biases para monitorar, avaliar e otimizar aplicações de modelos de linguagem. O Weave rastreia automaticamente cada chamada de LLM usando o decorador @weave.op, capturando entradas, saídas, custos, latência e métricas de avaliação sem configuração manual.

A plataforma rastreia o uso de tokens e calcula custos automaticamente, monitora os tempos de resposta para detectar consultas lentas e mede a precisão comparando as previsões com os resultados esperados. Diferentes experimentos podem ser comparados lado a lado para ver qual modelo ou prompt tem melhor desempenho. O rastreamento de erros mostra quais previsões falharam e por quê, enquanto o versionamento automático preserva cada alteração de configuração para reprodutibilidade. Isso facilita testar diferentes abordagens, identificar o que funciona melhor e depurar problemas quando os modelos cometem erros.

Painel de Resumo de Pontuações

Figura 1: Gráficos mostrando o painel de métricas de desempenho do modelo, acompanhando precisão, custo e tendências de latência.

As métricas de desempenho são mostradas em todas as execuções de avaliação. Custo total, uso de tokens e tempos de resposta são exibidos com gráficos que mostram as mudanças. Métricas personalizadas, como precisão e taxas de erro, aparecem em painéis separados. As linhas de tendência ajudam a identificar quando o desempenho piora ou os custos aumentam inesperadamente, com o painel sendo atualizado automaticamente à medida que novos testes são concluídos.

Visualização de Rastreios

Figura 2: Tabela de rastreios de avaliação mostrando versões do modelo e seus resultados de classificação de intenção.

Cada execução de teste é salva com detalhes completos. Cada rastreio mostra qual modelo foi usado, qual prompt foi enviado e todas as configurações. Indicadores de sucesso ou falha indicam se os testes foram concluídos corretamente. A coluna de prompt exibe o texto enviado ao modelo para verificação. Esse registro permite comparar diferentes versões lado a lado, ver o que mudou entre as execuções e repetir qualquer teste usando sua configuração salva.

Painel de Comparação de Modelos

Figura 3: Imagem mostrando o painel de comparação de versões do modelo classificador de intenção em métricas de precisão e latência.

Diferentes modelos e configurações podem ser comparados nos mesmos dados de teste. As colunas mostram precisão, previsões corretas, pontuações e tempos de resposta. O código de cores destaca os melhores desempenhos em verde. Essa comparação revela compensações como maior precisão ao custo de velocidade mais lenta ou respostas mais rápidas com precisão ligeiramente menor, ajudando a escolher qual configuração funciona melhor para as necessidades de produção.

Versionamento de Modelos

Figura 4: Painel de configuração do classificador de intenção mostrando configurações do modelo e detalhes da versão.

Cada alteração de configuração cria automaticamente uma nova versão, mantendo um histórico completo. Os detalhes da versão mostram quando as alterações ocorreram, quem as fez e o armazenamento usado. A guia Values exibe as configurações exatas, incluindo nome do modelo, parâmetros e versões de função. Esse versionamento garante que qualquer teste possa ser repetido com configurações idênticas, permite acompanhar como o desempenho mudou e possibilita reverter para versões anteriores, se necessário.

Resultados Detalhados da Avaliação

Figura 5: Resultados da avaliação mostrando casos de teste individuais com intenções previstas e pontuações de precisão.

Os resultados individuais dos testes são mostrados para cada amostra. A seção Scores resume o total de previsões corretas, a porcentagem de precisão e as pontuações personalizadas.

A tabela Results exibe cada consulta com sua resposta esperada e a previsão do modelo, usando marcas de verificação para respostas corretas e marcas X para respostas incorretas. Previsões com falha são fáceis de identificar, geralmente mostrando padrões como confusão entre categorias semelhantes.

Clicar em qualquer linha abre o rastreio completo, incluindo o prompt, a resposta, as contagens de tokens e os tempos, facilitando a depuração de falhas e a melhoria de prompts ou da seleção do modelo.

Langsmith

O LangSmith é a plataforma de observabilidade do LangChain para monitorar, depurar e avaliar aplicações de LLM. Ele rastreia automaticamente cada chamada de LLM, captura prompts e saídas, acompanha custos e latência e permite avaliação sistemática por meio de testes baseados em datasets. O LangSmith integra-se nativamente ao LangChain, mas oferece suporte a qualquer aplicação de LLM por meio de seu SDK.

Resultados da Avaliação por Amostra

Figura 6: Imagem mostrando a avaliação individual de casos de teste sobre previsões e métricas de desempenho.

Os resultados individuais das previsões são exibidos junto com as saídas esperadas, permitindo identificar onde o modelo comete erros. Comparar as previsões esperadas com as reais revela confusão entre categorias semanticamente semelhantes. A latência por consulta e as contagens de tokens mostram quais tipos de entrada são mais caros de processar, possibilitando a otimização de consultas lentas ou dispendiosas.

Monitoramento de Volume de Rastreios e Saúde

Figura 7: Gráfico mostrando a visualização dos rastreios do projeto acompanhando as taxas de sucesso e erro.

A saúde da aplicação é mostrada por meio de tendências de volume de rastreios e proporções de sucesso/erro. Diferentes visualizações estão disponíveis para analisar chamadas de LLM, tendências de custo, invocações de ferramentas ou pontuações de feedback. Problemas como picos de erro ou aumentos de custo tornam-se visíveis, indicando questões que precisam de investigação.

Comparação de Modelos e Configurações

Figura 8: Visão de comparação de experimentos mostrando métricas de desempenho em várias execuções de teste.

Diferentes modelos podem ser comparados lado a lado no mesmo dataset de teste. As compensações entre precisão, latência (P50/P99) e eficiência de tokens são exibidas visualmente. Identificar qual configuração atende melhor aos requisitos — seja maximizando a precisão ou minimizando custo e tempo de resposta — é simples por meio dessas comparações.

Langfuse

O Langfuse é uma plataforma de observabilidade de LLM de código aberto projetada para monitorar, depurar e avaliar aplicações de modelos de linguagem. Disponível tanto como solução auto-hospedada quanto em nuvem, o Langfuse oferece rastreamento abrangente com captura automática de prompts, saídas, custos e latência.

A plataforma oferece suporte a qualquer framework de LLM por meio de seu SDK flexível e oferece recursos integrados de avaliação, incluindo LLM-como-juiz para avaliação automatizada da qualidade. O Langfuse rastreia versões de prompts entre execuções, permitindo a comparação de métricas de desempenho entre diferentes formulações.

A coleta de feedback do usuário por meio de avaliações positivas/negativas ajuda a identificar saídas de alta e baixa qualidade, enquanto a pontuação personalizada permite acompanhar métricas específicas da aplicação. Avaliações automatizadas podem processar milhares de rastreios em taxas de amostragem configuráveis, permitindo monitoramento contínuo da qualidade em escala sem revisão manual de cada saída.

O Langfuse foi adquirido pela ClickHouse e agora opera como parte da ClickHouse, permanecendo de código aberto.¹

Visualização Detalhada de Rastreio

Figura 10: Logs de rastreio mostrando detalhes de chamadas de API com dados de desempenho e custo.

Os rastreios individuais exibem detalhes completos de execução para cada chamada de LLM. A visualização de rastreio mostra medições exatas de latência, consumo de tokens (tokens de prompt e de conclusão separadamente) e custos calculados por solicitação.

A configuração do modelo é preservada, incluindo temperature, max_tokens e outros parâmetros. A seção Preview exibe o prompt completo enviado ao modelo junto com a resposta completa, permitindo entender exatamente o que o modelo recebeu e gerou.

Essa visibilidade granular permite depurar falhas específicas examinando o par exato de entrada e saída que causou um erro.

Tabela de Visão Geral de Rastreios

Figura 11: Inspeção individual de rastreio mostrando detalhes da solicitação e resposta do modelo.

Todos os rastreios são agregados em uma tabela filtrável que mostra saídas, níveis de observação, latência, uso de tokens e custos totais. Cada linha representa uma única chamada de LLM com níveis de observação codificados por cores indicando a hierarquia ou importância do rastreio. As contagens de tokens exibem tanto tokens de prompt quanto de conclusão, junto com os totais, enquanto os cálculos de custo são feitos automaticamente com base no modelo usado.

O seletor Columns permite personalizar as métricas exibidas, e os filtros permitem restringir os rastreios por ambiente, intervalo de tempo ou outros critérios. Essa visualização tabular facilita a identificação de padrões como consultas consistentemente lentas ou solicitações inesperadamente caras.

Braintrust

O Braintrust é uma plataforma de observabilidade de LLM que combina avaliação e monitoramento de produção. A plataforma permite testar modelos com datasets, comparar diferentes prompts ou configurações e acompanhar métricas de qualidade por meio de pontuação automatizada. Funções de avaliação integradas e personalizadas medem precisão, relevância ou critérios específicos do domínio, com resultados exibidos em tabelas de comparação que mostram diferenças de desempenho entre versões.

Para monitoramento de produção, o Braintrust acompanha métricas em tempo real, incluindo latência, custo e pontuações de qualidade personalizadas conforme o tráfego flui pelas aplicações. Alertas são acionados quando limites de qualidade são ultrapassados ou guardrails de segurança são violados. O Brainstore, o sistema de armazenamento de logs da plataforma, ingere logs de aplicações em escala com busca otimizada para interações de IA. O painel exibe métricas agregadas entre experimentos e execuções de produção, capturando acompanhamento de custos, uso de tokens e metadados de resposta para solicitações de avaliação e produção.

Helicone

O Helicone é uma plataforma de observabilidade baseada em proxy que monitora aplicações de LLM roteando solicitações de API por meio de seu servidor proxy. A integração requer a alteração da URL base sem instalação de SDK ou modificações de código. A plataforma captura automaticamente solicitações, respostas, custos e uso de tokens para monitorar o comportamento da aplicação.

O painel exibe volumes totais de solicitações, custos agregados e consumo de tokens em todas as chamadas de API. Os logs de solicitações mostram prompts de entrada completos e saídas do modelo, permitindo a investigação de previsões ou erros específicos. O acompanhamento de custos detalha os gastos por tipo de modelo, usuário ou tags personalizadas para identificar operações caras. O cache integrado detecta solicitações duplicadas e fornece respostas em cache, reduzindo tanto os custos de API quanto os tempos de resposta. A limitação de taxa define limites de uso por usuário ou endpoint para evitar picos inesperados de gastos.

A plataforma concentra-se no monitoramento de chamadas individuais de API — cada solicitação aparece como uma entrada de log separada, sem suporte integrado para agrupar chamadas relacionadas ou visualizar sequências. Isso torna o Helicone prático para aplicações como chamadas independentes de LLM (por exemplo, chatbots de turno único), geração de conteúdo em lote ou tarefas de classificação, mas menos adequado para rastrear fluxos de trabalho de várias etapas em que entender as relações entre chamadas sequenciais é importante.

Comet Opik

O Opik é uma plataforma de observabilidade e avaliação de LLM de código aberto da Comet, um fornecedor estabelecido de MLOps e acompanhamento de experimentos.² Seus principais recursos incluem:

• Rastreamento: captura chamadas de LLM, etapas do agente e invocações de ferramentas para visibilidade de ponta a ponta do comportamento da aplicação
• Avaliação: fornece métricas integradas e avaliadores de LLM como juiz para pontuar saídas como alucinação, relevância e moderação
• Integração com o Comet: conecta rastreios de LLM com a plataforma de acompanhamento de experimentos do Comet, permitindo que as equipes unifiquem metadados tradicionais de ML e observabilidade de LLM em um só lugar³

Arize Phoenix

O Arize Phoenix é uma plataforma de código aberto para desenvolvimento, observabilidade e avaliação de aplicações de IA, criada pela Arize IA e pela comunidade de código aberto.⁴ É construído sobre o OpenTelemetry e alimentado pela instrumentação OpenInference, de modo que os rastreios funcionam com ferramentas existentes sem um formato proprietário. Seus principais recursos incluem:

• Rastreamento: captura cada etapa que um agente realiza, incluindo prompts, recuperações, chamadas de ferramentas e saídas, proporcionando visibilidade de ponta a ponta das execuções do agente
• Avaliação: fornece um framework de avaliação que pontua saídas e ajuda a detectar regressões antes que cheguem aos usuários, com suporte tanto para revisão humana quanto para abordagens de LLM como juiz
• Engenharia e iteração de prompts: inclui um Prompt IDE para testar alterações de prompt e harness em exemplos reais de produção
• Datasets e experimentos: permite que as equipes criem datasets a partir de rastreios e executem experimentos que comparam mudanças nas mesmas entradas para medir se a qualidade realmente melhora
• Anotações: oferece suporte à rotulagem de rastreios e spans para sinalizar o que funcionou e o que falhou durante a revisão
• Opções de implantação: pode ser executado localmente, via Docker, no Kubernetes com Helm ou como Phoenix Cloud, com duas instâncias gratuito do Phoenix Cloud disponíveis
• Código aberto e auto-hospedável: licenciado sob ELv2 com mais de 10.000 estrelas no GitHub e 2.5 milhões de downloads por mês, com rastreios armazenados no próprio ambiente do usuário quando auto-hospedado

Plataformas de monitoramento que se estendem à observabilidade de LLM

Fornecedores estabelecidos de monitoramento de desempenho de aplicações (APM) estão estendendo suas plataformas para cobrir cargas de trabalho de LLM.

Datadog

O produto LLM Observability do Datadog está disponível de forma geral e rastreia cada etapa de um pipeline de LLM, incluindo prompts, respostas do modelo, etapas de recuperação e chamadas de ferramentas. Ele acompanha a latência e o uso de tokens nessas etapas e executa avaliações integradas nas saídas, incluindo verificações de alucinações, injeção de prompt, toxicidade e exposição de dados sensíveis.^{5 6}

IBM Instana

O IBM Instana lista o GenAI Observability como parte de sua plataforma de monitoramento full-stack de aplicações e infraestrutura, posicionado ao lado de seus recursos de investigação de incidentes de IA agêntica.⁷

OpenObserve

O OpenObserve introduziu o Observability 3.0, uma plataforma nativa de IA que combina logs, métricas, rastreios e monitoramento real de usuários com observabilidade de LLM em uma única ferramenta. Seu agente de IA SRE correlaciona alertas em incidentes e identifica causas raiz automaticamente, enquanto um IA Assistant converte linguagem natural em consultas SQL e PromQL, resume padrões de logs e gera painéis e alertas a partir de descrições em inglês simples. A detecção de Anomaly é oferecida como um tipo de alerta integrado ao lado de opções de limite e compostas.⁸

Honeycomb

O Honeycomb, uma plataforma de observabilidade, adicionou recursos específicos de IA e LLM ao seu produto. Sua Agent Timeline revela relações entre entradas do usuário, interações de LLM, chamadas de ferramentas e invocações de agentes, enquanto o BubbleUp, uma ferramenta de detecção de anomalias baseada em machine learning, identifica anomalias combinando métricas, rastreios e logs. A plataforma também oferece suporte ao monitoramento do uso de tokens e a um Query Assistant em linguagem natural para analisar o comportamento do sistema.⁹

New Relic

O New Relic apresentou o Agentic IA Monitoring, adicionando recursos focados em agentes à sua plataforma de observabilidade. Ele fornece um mapa de serviços das interações entre agentes, métricas de desempenho como volume de solicitações, latência média e porcentagens de erro, e detalhamento em nível de rastreio das chamadas individuais de agentes e ferramentas.¹⁰

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O que é observabilidade de LLM?

A observabilidade de LLM é a prática de coletar e interpretar dados contínuos de modelos de linguagem grandes para entender como eles se comportam durante o uso no mundo real. Ela se concentra na coleta de métricas, rastreios e logs que mostram como os LLMs respondem a diferentes prompts, ferramentas e chamadas externas de API.

Como os modelos de linguagem operam por meio de raciocínio probabilístico, seus processos internos não podem ser inspecionados diretamente. Isso torna o monitoramento de LLM dependente da revisão de saídas de LLM, entradas de LLM e das etapas intermediárias que aparecem em fluxos de trabalho agênticos. Ao estudar esses rastreios, os desenvolvedores de LLM ganham visibilidade sobre o desempenho do sistema, o comportamento do modelo e os padrões de uso que influenciam o desempenho da aplicação e a qualidade da saída.

A observabilidade de LLM é vital por vários motivos:

• Garantia de qualidade: Os modelos de linguagem grandes podem produzir saídas incorretas ou de baixa qualidade por uma ampla variedade de motivos, incluindo prompts pouco claros, dados em desvio ou comportamento inesperado do usuário. Monitorar prompts e respostas ajuda a acompanhar métricas de avaliação como correção, coerência, relevância e factualidade. Isso permite que as equipes detectem quando as saídas de LLM começam a cair em qualidade de resposta ou quando o modelo começa a gerar alucinações. À medida que o uso de LLM se expande nos fluxos de trabalho corporativos, garantir precisão consistente torna-se um desafio comum.
• Solução de problemas: Quando ocorrem problemas dentro de aplicações de LLM, as causas raiz podem vir de muitas áreas. Exemplos incluem prompts mal ajustados, fine-tuning defeituoso, chamadas externas de API com falha ou erros de lógica dentro de fluxos de trabalho de agentes de várias etapas. Ao coletar rastreios de LLM que mostram etapas intermediárias, os desenvolvedores podem realizar análises de causa raiz com eficiência e identificar o estágio exato em que o comportamento divergiu. Isso reduz a necessidade de intervenção humana e encurta o tempo de rastreamento de erros.
• Otimização: O acompanhamento do desempenho do sistema, do uso de recursos e do uso de tokens ajuda as organizações a identificar gargalos e melhorar o desempenho de LLM. As equipes podem medir latência, throughput, uso de memória e taxas de erro para entender como os LLMs se comportam sob diferentes níveis de carga. Elas também podem acompanhar tokens para controlar custos e revisar padrões de uso para melhorar o desempenho e a eficiência de custo. O monitoramento contínuo dessas métricas-chave é especialmente valioso em geração aumentada por recuperação e fluxos de trabalho de agentes, onde gargalos de desempenho geralmente surgem de chamadas de ferramentas ineficientes ou de round-trips desnecessários durante o raciocínio.

Categorias principais de métricas

As ferramentas de observabilidade de LLM normalmente agrupam métricas relevantes em três categorias que apoiam tanto as equipes de desenvolvimento de software quanto as equipes operacionais.

Métricas de desempenho do sistema

• Latência: Mede o tempo entre o recebimento de um prompt e a entrega de uma resposta.
• Throughput: Indica quantas solicitações o modelo pode processar em um determinado período.
• Taxas de erro: Revelam com que frequência o sistema retorna respostas inválidas ou com falha.

Métricas de utilização de recursos

• Consumo de CPU e GPU: Ajuda a entender com que eficiência o sistema usa o hardware.
• Uso de memória: Afeta decisões de escalabilidade e planejamento de capacidade.
• Uso de tokens: Influencia a eficiência de custos e ajuda as equipes a controlar os custos durante o uso intenso de LLM.
• Compensações entre throughput e latência: Mostram como o sistema equilibra velocidade e volume de processamento.

Métricas de comportamento do modelo

• Correção, factualidade e qualidade da resposta: Para identificar saídas de baixa qualidade.
• Engajamento e feedback do usuário: Fornecem insights sobre o quão bem o modelo atende às necessidades dos usuários.
• Métricas de fidelidade e aderência à fonte: Refletem o quão próximo o modelo segue o material de origem.

Observabilidade manual vs. autônoma

Depender da observação manual apresenta vários desafios. Os modelos de linguagem grandes geram grandes volumes de dados, e cadeias de raciocínio de várias etapas produzem inúmeros logs e rastreios. A necessidade de monitoramento em tempo real aumenta a complexidade operacional, e até mesmo equipes experientes têm dificuldade para revisar cada chamada de LLM sem perder sinais essenciais. Fluxos de trabalho manuais também dificultam acompanhar mudanças contínuas no comportamento do usuário e variações de prompts.

Os sistemas de observabilidade autônoma enfrentam esses desafios usando agentes de software que analisam continuamente a atividade de LLM. Esses agentes detectam anomalias, diagnosticam problemas e realizam análise de causa raiz sem intervenção humana constante. Avaliações automatizadas também ajudam a identificar comportamentos arriscados, como injeção de prompt.

Um sistema desse tipo oferece suporte ao monitoramento contínuo e garante o acompanhamento consistente das métricas de avaliação em todo o modelo. Como resultado, as organizações se beneficiam de solução de problemas mais rápida, melhor desempenho da aplicação e melhor controle sobre os riscos operacionais.

O que procurar em ferramentas de observabilidade de LLM

Avaliações de qualidade e segurança

• Detecção de alucinações para identificar quando o modelo se desvia de dados confiáveis.
• Detecção de injeção de prompt e jailbreak para tratar de preocupações de segurança.
• Pontuação de toxicidade e avaliações de segurança que apoiam conformidade e redução de riscos.
• Clustering que agrupa saídas semelhantes de LLM para identificar desvios.

Recursos de experimentação

• Testes A/B para gerenciamento de prompts e alterações de configuração.
• Comparação rápida entre vários modelos de LLM ou parâmetros.
• Avaliação de precisão, consumo de tokens e latência antes da implantação.
• Testar alterações de modelo em cenários do mundo real usando dados semelhantes aos de produção.

Correlação com a infraestrutura

• Conectar rastreios de LLM a dados de monitoramento de desempenho de aplicações de backend.
• Vincular tempo de resposta e qualidade da resposta a sessões reais de usuários.
• Identificar como o desempenho do sistema afeta o desempenho de LLM e a estabilidade da aplicação.

Para implantações locais de LLM, essa correlação geralmente se estende até a telemetria no nível de GPU. O OpenLIT, uma ferramenta de observabilidade nativa do OpenTelemetry para aplicações GenAI e LLM, inclui monitoramento integrado de GPU com suporte para hardware NVIDIA e AMD Radeon, capturando métricas como utilização, uso de memória, temperatura e consumo de energia durante a inferência.

Correlacionar essas métricas com o throughput do modelo permite que os operadores identifiquem quando limites de energia ou térmicos estão degradando o desempenho da inferência e ajuda a ajustar as configurações de hardware para sustentar cargas de trabalho de IA confiáveis.^{11 12}

LLMOps e governança

• Guardrails que filtram prompts inseguros e bloqueiam respostas prejudiciais.
• Painéis para acompanhar exposição de PII, alucinações e violações de segurança.
• Ferramentas que apoiam conformidade, relatórios e análise de incidentes de segurança.

Vários produtos são criados especificamente em torno dessas necessidades de governança e conformidade:

Databricks Unity IA Gateway é uma camada central de controle para agentes, endpoints de LLM e servidores Model Context Protocol (MCP). Seus recursos incluem:

• Controles de acesso e políticas: configura permissões e aplica guardrails em todos os endpoints
• Gerenciamento de capacidade: gerencia a capacidade entre provedores e limita a taxa de endpoints
• Logging de payloads: registra payloads de solicitação e resposta para auditoria
• Monitoramento de uso e custos: acompanha uso e custos por meio de tabelas do sistema
• MCP governança de servidores: governa servidores MCP por meio de permissões do Unity Catalog^{13 14}

Openlayer é uma plataforma de governança e observabilidade de IA voltada para setores regulamentados. Seus recursos incluem:

• Testes pré-implantação: testes estruturados em alucinações, viés, toxicidade e robustez
• Observabilidade em tempo real: monitoramento e rastreamento de chamadas de LLM, pipelines de recuperação e agentes de várias etapas
• Guardrails: proteção contra injeção de prompt e vazamento de PII
• Suporte à conformidade: mapeamento automatizado de conformidade com captura contínua de evidências e relatórios prontos para auditoria, alinhados a frameworks como EU IA Act e ISO/IEC 42001¹⁵

OpenTelemetry como padrão emergente

O OpenTelemetry é um framework de código aberto e neutro em relação a fornecedores para coletar rastreios, métricas e logs de sistemas de software. Ele é importante para a observabilidade de LLM porque as aplicações de IA combinam muitas partes móveis, como modelos, bancos de dados vetoriais, ferramentas e frameworks de agentes; e, sem um padrão compartilhado, cada componente emite dados em seu próprio formato, o que dificulta a depuração de ponta a ponta e prende as equipes ao fornecedor de monitoramento para o qual elas se instrumentaram primeiro.

As convenções semânticas GenAI do OpenTelemetry definem um esquema comum para chamadas de modelo, uso de tokens, invocações de ferramentas e fluxos de trabalho de agentes, de modo que rastreios de bibliotecas diferentes possam ser capturados e analisados de forma consistente.¹⁶

A maioria das principais plataformas de observabilidade de LLM, incluindo Arize Phoenix, Langfuse e Honeycomb, ingere dados do OpenTelemetry nativamente, o que permite que as equipes instrumentem suas aplicações uma vez e troquem de backends posteriormente sem reescrever o código de rastreamento.¹⁷

Observabilidade de fluxos de trabalho multiagente

À medida que os LLMs alimentam fluxos de trabalho de agentes de várias etapas, os requisitos de observabilidade se expandem além de pares únicos de solicitação e resposta. Aplicações agênticas introduzem camadas adicionais de complexidade que exigem abordagens de rastreamento dedicadas.

Principais dimensões de observabilidade para agentes:

• Rastreios de planejamento e raciocínio: Visibilidade sobre como o agente divide tarefas, seleciona ações e refina sua abordagem com base em resultados intermediários
• Monitoramento de chamadas de ferramentas: Acompanhar chamadas externas de API, consultas a bancos de dados e execuções de funções para identificar gargalos de latência ou falhas
• Rastreamento de transferência: Para sistemas multiagente, monitorar como as tarefas são transferidas entre agentes e se o contexto é preservado corretamente
• Evolução do estado: Entender como a memória e o contexto mudam em vários turnos dentro de uma sessão

Together, essas dimensões formam a base do monitoramento agêntico. Ferramentas de observabilidade de LLM, como Langsmith, Langfuse, AgentOps e Weights & Biases, fornecem visualizações de rastreamento específicas para agentes que exibem gráficos completos de execução.

Além dessas ferramentas de uso geral, alguns produtos se concentram especificamente na confiabilidade de agentes. Um exemplo é o Omium, que se posiciona como um produto de observabilidade e confiabilidade criado especificamente para agentes de IA em produção.¹⁸

 Seus principais recursos incluem:

• Spans estruturados: Captura spans para cada chamada de LLM, uso de ferramenta e decisão do agente
• Rastreamento multiagente: Costura chamadas entre agentes em um único rastreio unificado para diagnósticos em tempo real
• Classificação de falhas: Marca automaticamente falhas em categorias como alucinação, loop infinito, erro de ferramenta e perda de contexto
• Recuperação por checkpoint: Cria snapshots do estado do agente em cada chamada de ferramenta e resposta de LLM, permitindo que os fluxos de trabalho sejam retomados de qualquer checkpoint em vez de reiniciar do zero
• Suporte a frameworks: SDKs para TypeScript, Python e Go, com detecção auto para LangChain, LangGraph, OpenAI e Anthropic

Perguntas frequentes

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@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{LLM Ferramentas de Observabilidade: Weights & Biases, Langsmith}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-observability}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 9 Junho 2026}
}

Links de referência

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

Analista do Setor

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Sıla Ermut é analista do setor na AIMultiple, cobrindo AI models, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. Sua pesquisa concentra-se principalmente no uso de IA em marketing, saúde, cadeias de suprimentos e sustentabilidade.
Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui mestrado em Psicologia Social e bacharelado em Relações Internacionais.

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Pesquisado por

Nazlı Şipi

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em vários setores, onde trabalhou na transformação de datasets complexos em insights acionáveis.

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