Ferramentas de Observabilidade LLM: Weights & Biases, Langsmith

LLM aplicações se expandiram de chats de turno único para agentes de múltiplas 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 sobre esses fluxos de trabalho complexos, ajudando as organizações a monitorar a qualidade, detectar falhas, solucionar problemas e gerenciar o desempenho e os custos.

Comparação de funcionalidades das ferramentas de observabilidade de LLM

Weights & Biases (W&B Weave)

W&B Weave é a Weights & Biases‘ LLM observabilidade plataforma 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 os 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, rastreando tendências de precisão, custo e latência ao longo do tempo.

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 mostrando as mudanças ao longo do tempo. 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 Rastreamentos

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

Cada execução de teste é salva com detalhes completos. Cada rastreamento mostra qual modelo foi usado, qual prompt foi enviado e todas as configurações. Indicadores de sucesso ou falha mostram 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.

Leaderboard de Comparação de Modelos

Figura 3: Imagem mostrando a tabela de líderes comparando versões de modelo do 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. A codificação de cores destaca os melhores desempenhos em verde. Essa comparação revela compromissos, 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 Modelo

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 utilizado. A guia Valores 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 rastrear como o desempenho mudou ao longo do tempo e possibilita reverter para versões mais antigas, 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 de Pontuações resume o total de previsões corretas, a porcentagem de precisão e pontuações personalizadas.

A tabela de Resultados 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. As previsões com falha são fáceis de identificar, muitas vezes mostrando padrões como confusão entre categorias semelhantes.

Clicar em qualquer linha abre o rastreamento completo, incluindo o prompt, a resposta, contagens de tokens e o tempo, facilitando a depuração de falhas e a melhoria dos prompts ou da seleção do modelo.

Langsmith

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

Resultados da Avaliação por Amostra

Figura 6: Imagem mostrando a avaliação de caso de teste individual em previsões e métricas de desempenho.

Os resultados das previsões individuais são exibidos ao lado das saídas esperadas, permitindo identificar onde o modelo comete erros. A comparação entre as previsões esperadas e 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, permitindo a otimização de consultas lentas ou caras.

Volume de Rastreamento e Monitoramento de Integridade

Figura 7: Gráfico mostrando a visualização de rastreamentos do projeto acompanhando as taxas de sucesso e erro ao longo do tempo.

A integridade da aplicação é mostrada por meio das tendências de volume de rastreamentos e das proporções de sucesso/erro ao longo do tempo. Diferentes visualizações estão disponíveis para analisar chamadas de LLM, tendências de custos, invocações de ferramentas ou pontuações de feedback. Problemas como picos de erro ou aumentos de custos tornam-se visíveis, indicando problemas que precisam de investigação.

Comparação de Modelos e Configurações

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

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

Langfuse

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 na nuvem, o Langfuse oferece rastreamento abrangente com captura automática de prompts, saídas, custos e latência.

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

A coleta de feedback do usuário por meio de avaliações com polegares para cima/para baixo ajuda a identificar saídas de alta e baixa qualidade, enquanto a pontuação personalizada permite rastrear métricas específicas da aplicação. As avaliações automatizadas podem processar milhares de rastreamentos em taxas de amostragem configuráveis, permitindo o monitoramento contínuo da qualidade em escala sem a revisão manual de cada saída.

Langfuse foi adquirido pelo ClickHouse e agora opera como parte do ClickHouse, permanecendo em código aberto.¹

Visualização Detalhada de Rastreamento

Figura 10: Registros de rastreamento mostrando detalhes de chamadas de API com dados de desempenho e custo.

Os rastreamentos individuais exibem detalhes completos de execução para cada chamada de LLM. A visualização de rastreamento 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 de Visualização exibe o prompt completo enviado ao modelo juntamente com a resposta completa, permitindo que você entenda exatamente o que o modelo recebeu e gerou.

Essa visibilidade granular permite a depuração de falhas específicas, examinando o par exato de entrada-saída que causou um erro.

Tabela de Visão Geral de Rastreamentos

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

Todos os rastreamentos 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 hierarquia ou importância do rastreamento. As contagens de tokens exibem tanto os tokens de prompt quanto os de conclusão, juntamente com os totais, enquanto os cálculos de custo são calculados automaticamente com base no modelo usado.

O seletor de Colunas permite a personalização das métricas exibidas, e os filtros permitem restringir os rastreamentos 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

Braintrust é uma plataforma de observabilidade de LLM que combina avaliação e monitoramento em produção. A plataforma permite testar modelos em conjuntos de dados, 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 as versões.

Para monitoramento em produção, o Braintrust rastreia métricas em tempo real, incluindo latência, custo e pontuações de qualidade personalizadas, conforme o tráfego flui pelas aplicações. Alertas são acionados quando os limites de qualidade são ultrapassados ou as barreiras de segurança são violadas. 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 em experimentos e execuções de produção, capturando rastreamento de custos, uso de tokens e metadados de resposta para solicitações de avaliação e produção.

Helicone

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 apenas 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 rastreamento de custos detalha os gastos por tipo de modelo, usuário ou tags personalizadas para identificar operações caras. O cache integrado detecta solicitações duplicadas e serve 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 em várias etapas onde é importante entender as relações entre chamadas sequenciais.

Comet Opik

Opik é uma plataforma de observabilidade e avaliação de LLM de código aberto da Comet, um fornecedor estabelecido de MLOps e rastreamento de experimentos.² Suas principais capacidades incluem:

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

Arize Phoenix

Arize Phoenix é uma plataforma de código aberto para desenvolvimento, observabilidade e avaliação de aplicações de IA, construída pela Arize IA e pela comunidade de código aberto.⁴ Ela é construída sobre o OpenTelemetry e alimentada pela instrumentação OpenInference, para que os rastreamentos funcionem com as ferramentas existentes sem um formato proprietário. Suas principais capacidades incluem:

• Rastreamento: captura cada etapa que um agente realiza, incluindo prompts, recuperações, chamadas de ferramentas e saídas, proporcionando visibilidade de ponta a ponta nas execuções de agentes
• 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
• Conjuntos de dados e experimentos: permite que as equipes criem conjuntos de dados a partir de rastreamentos e executem experimentos que comparam alterações nas mesmas entradas para medir se a qualidade realmente melhora
• Anotações: oferece suporte à rotulagem de rastreamentos 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 free 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 rastreamentos armazenados no ambiente do próprio 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 de Observabilidade de LLM 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 monitora 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 confidenciais.^{5 6}

IBM Instana

O IBM Instana lista a Observabilidade de GenAI como parte de sua plataforma de monitoramento de aplicações e infraestrutura de pilha completa, posicionada juntamente com suas capacidades de investigação de incidentes de IA agentiva.⁷

OpenObserve

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

Honeycomb

O Honeycomb, uma plataforma de observabilidade, adicionou recursos específicos de IA e LLM ao seu produto. Sua Linha do Tempo de Agentes revela relacionamentos 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 aprendizado de máquina, identifica anomalias combinando métricas, rastreamentos e logs. A plataforma também oferece suporte ao monitoramento do uso de tokens e a um Assistente de Consulta em linguagem natural para analisar o comportamento do sistema.⁹

New Relic

A New Relic introduziu o Monitoramento de IA Agentic, adicionando capacidades focadas em agentes à sua plataforma de observabilidade. Ela fornece um mapa de serviços das interações entre agentes, métricas de desempenho como volume de solicitações, latência média e porcentagens de erro, além de detalhamento em nível de rastreamento em 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 de grande porte para entender como eles se comportam durante o uso no mundo real. Ela se concentra na coleta de métricas, rastreamentos 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 das saídas de LLM, das entradas de LLM e das etapas intermediárias que aparecem nos fluxos de trabalho agentic. Ao estudar esses rastreamentos, os desenvolvedores de LLM obtêm 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 várias razões:

• Garantia de qualidade: Os modelos de linguagem de grande porte podem produzir saídas incorretas ou de baixa qualidade por uma ampla gama de razões, incluindo prompts pouco claros, desvio de dados ou comportamento inesperado do usuário. Monitorar prompts e respostas ao longo do tempo 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 declinar 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 empresariais, garantir precisão consistente se torna um desafio comum.
• Solução de problemas: Quando ocorrem problemas dentro das aplicações de LLM, as causas raiz podem vir de muitas áreas. Exemplos incluem prompts mal ajustados, fine-tuning defeituoso, falhas em chamadas externas de API ou erros de lógica dentro de fluxos de trabalho de agentes em várias etapas. Ao coletar rastreamentos de LLM que mostram etapas intermediárias, os desenvolvedores podem realizar a análise de causa raiz de forma eficiente 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: Acompanhar o desempenho do sistema, o uso de recursos e o 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 os 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 os gargalos de desempenho geralmente surgem de chamadas de ferramentas ineficientes ou de idas e vindas desnecessárias durante o raciocínio.

Categorias de métricas principais

As ferramentas de observabilidade de LLM normalmente agrupam as 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: Ajudam a entender com que eficiência o sistema usa o hardware.
• Uso de memória: Afeta as 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.
• Compromissos 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 do usuário e feedback do usuário: Fornecem insights sobre o quão bem o modelo atende às necessidades do usuário.
• Métricas de fidelidade e fundamentação: Refletem o quão fielmente o modelo adere ao material de origem.

Observabilidade manual vs. autônoma

Depender da observação manual apresenta vários desafios. Os modelos de linguagem de grande porte geram grandes volumes de dados, e cadeias de raciocínio em várias etapas produzem inúmeros logs e rastreamentos. A necessidade de monitoramento em tempo real aumenta a complexidade operacional, e mesmo equipes experientes têm dificuldade em revisar cada chamada de LLM sem perder sinais essenciais. Os fluxos de trabalho manuais também dificultam o acompanhamento das mudanças contínuas no comportamento do usuário e nas variações de prompt.

Os sistemas de observabilidade autônoma abordam 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. As avaliações automatizadas também ajudam a identificar comportamentos de risco, 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 uma 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 alucinação 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 a conformidade e a redução de riscos.
• Agrupamento que agrupa saídas semelhantes de LLM para identificar desvios ao longo do tempo.

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.
• Teste de alterações no modelo em cenários do mundo real usando dados semelhantes aos de produção.

Correlação com a infraestrutura

• Conectando rastreamentos de LLM aos dados de monitoramento de desempenho da aplicação de back-end.
• Vinculando o tempo de resposta e a qualidade da resposta a sessões reais de usuários.
• Identificando 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 em 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 os 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

• Barreiras de proteção que filtram prompts inseguros e bloqueiam respostas prejudiciais.
• Painéis para rastrear exposição de PII, alucinações e violações de segurança.
• Ferramentas que oferecem suporte à conformidade, relatórios e análise de incidentes de segurança.

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

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

• Controles de acesso e políticas: configura permissões e aplica barreiras de proteção em todos os endpoints
• Gerenciamento de capacidade: gerencia a capacidade entre provedores e limites de taxa de endpoints
• Registro de payload: registra payloads de solicitação e resposta para auditoria
• Monitoramento de uso e custos: rastreia uso e custos por meio de tabelas do sistema
• Governança de servidores MCP: 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. Suas capacidades 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
• Barreiras de proteção: 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 com estruturas como o EU IA Act e a ISO/IEC 42001¹⁵

OpenTelemetry como padrão emergente

O OpenTelemetry é um framework de código aberto e neutro em relação a fornecedores para coletar rastreamentos, 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 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, para que os rastreamentos de diferentes bibliotecas possam ser capturados e analisados de forma consistente.¹⁶

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

Observabilidade de fluxo de trabalho multiagente

À medida que os LLMs potencializam fluxos de trabalho de agentes em várias etapas, os requisitos de observabilidade se expandem além dos pares simples de solicitação-resposta. As aplicações agentivas introduzem camadas adicionais de complexidade que exigem abordagens de rastreamento dedicadas.

Principais dimensões de observabilidade para agentes:

• Rastreamentos 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: Rastreamento de 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, monitoramento de como as tarefas são transferidas entre agentes e se o contexto é preservado corretamente
• Evolução do estado: Compreensão de como a memória e o contexto mudam ao longo de várias interações dentro de uma sessão

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

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

Suas principais capacidades incluem:

• Spans estruturados: Captura spans para cada chamada de LLM, uso de ferramenta e decisão do agente
• Rastreamento multiagente: Une chamadas entre agentes em um único rastreamento unificado para diagnósticos em tempo real
• Classificação de falhas: Marca automaticamente as falhas em categorias como alucinação, loop infinito, erro de ferramenta e perda de contexto
• Recuperação de checkpoint: Captura o 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 automática para LangChain, LangGraph, OpenAI e Anthropic

Perguntas frequentes

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@misc{ermut2026,
  author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Ferramentas de Observabilidade LLM: 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.

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

Analista do setor

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Sıla Ermut é analista de mercado na AIMultiple, com foco em marketing por e-mail e vídeos de vendas. 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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Nazlı Şipi

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela possui experiência prévia em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

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