July 4, 2026
|
5 min read
ما هي قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي؟ دليل عملي لفرق الذكاء الاصطناعي في مرحلة الإنتاج
By أشيش دوبي
Published: July 4, 2026
.webp)
Built for Speed: ~10ms Latency, Even Under Load
Blazingly fast way to build, track and deploy your models!
- Handles 350+ RPS on just 1 vCPU — no tuning needed
- Production-ready with full enterprise support
تشير لوحة التحكم الخاصة بك إلى أداء جيد، مع جميع مقاييس الأداء (زمن الاستجابة: 200 مللي ثانية؛ معدلات الخطأ: 0.01%؛ استخدام الموارد: ضمن الحدود) التي تظهر أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك يعمل بشكل جيد.
ومع ذلك، ما زلنا نرى مشكلات:
- قال روبوت الدردشة الخاص بك إن العميل يمكنه إلغاء رهنه العقاري عن طريق الرد بـ "STOP" على بريد إلكتروني.
- استخرج مسار RAG نصًا من مواصفات منتج قديمة (منذ عامين).
- أزال عامل التلخيص ثلاثة بنود من فاتورة، ولم يكتشف أحد ذلك حتى قامت المحاسبة بمراجعة الأرقام بعد أسبوعين.
من الناحية الفنية، لم يتعطل أي شيء أو تنتهي مهلته. أعاد النظام رمز 200. ومع ذلك، فإن مجرد العمل بشكل صحيح لا يكفي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتخذ قرارات بدلاً من مجرد تقديم البيانات.
تم تصميم قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه الفجوة، وذلك بمعالجة فشل المراقبة التقليدية في التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ. ستحدد هذه الوثيقة ما هي قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي؛ وتصف عدم كفاية أدوات المراقبة التقليدية للذكاء الاصطناعي؛ وتحدد المكونات الأساسية المطلوبة؛ وتقدم أمثلة عن كيفية قيام فرق الشركات بتطوير الرؤية اللازمة لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق وفعال.
.webp)
ما هي قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي؟ التعريف والمعنى
قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي هي ممارسة جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للقياس في نشر الذكاء الاصطناعي. الإجابة الكاملة على ما هي قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي تتجاوز لوحات التحكم ومخططات زمن الاستجابة. إنها تزود فرق الهندسة برؤى حول ما يفعله نظام الذكاء الاصطناعي، وكيف توصل إلى مخرجاته، وما هو المتوقع من هذه المخرجات من حيث الجودة والسلامة وكفاءة التكلفة. فهم معنى قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي ضروري لأي شركة تشغل نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج.
للإجابة بشكل كامل على سؤال ما هي قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي، من المفيد تقسيمها إلى ثلاثة أبعاد إشارة يمكن جمعها وتحليلها:
- إشارات على مستوى البنية التحتية: بما في ذلك زمن الاستجابة، والإنتاجية، ومعدلات الأخطاء، واستخدام الموارد. يغطي هذا النوع من المعلومات المراقبة التقليدية.
- إشارات على مستوى النموذج: بما في ذلك استخدام الرموز المميزة، وأزواج المطالبات والإكمال، وإصدار النموذج، وإعداد درجة الحرارة، ومصدر الاسترجاع. تشكل هذه البيانات الأساسية لقابلية المراقبة لما استهلكته نماذج الذكاء الاصطناعي وأنتجته.
- إشارات جودة المخرجات: بما في ذلك الدقة، والصلة، ومعدل الهلوسة، وانتهاكات السلامة، ومقاييس تجربة المستخدم التي تقيّم ما إذا كانت المخرجات المنتجة صحيحة ومفيدة. هذه هي مقاييس الجودة التي تحدد جودة الاستجابة.
معظم الفرق لا تحقق سوى الطبقة الأولى. وبعضها يصل إلى الثانية. وقليل جداً منها يتتبع أداء النموذج على المستويات الثلاثة في آن واحد. وقليل جداً منها يشغل الطبقة الثالثة في بيئة الإنتاج. تحدث غالبية إخفاقات الذكاء الاصطناعي في الفجوة بين "نقوم بتسجيل المطالبات والإكمالات" و"يمكننا تحديد ما إذا كانت المخرجات التي أنتجناها تلبي مقاييس الجودة المطلوبة".
لماذا تفشل المراقبة التقليدية لأنظمة الذكاء الاصطناعي؟
يبدأ فهم ماهية قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي بفهم هذه الفجوة. تعود الفجوة بين المراقبة التقليدية وقابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي إلى اختلاف جوهري في كيفية فشل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
يعمل البرنامج التقليدي بطريقة حتمية. نفس المدخلات تنتج نفس المخرجات في كل مرة. عندما يحدث خطأ ما في البرنامج التقليدي، ترى ارتفاعًا مفاجئًا في مقياس، أو استثناءً تم إلقاؤه، أو تتبعًا للمكدس يحدد مكان حدوث المشكلة في الكود.
نماذج الذكاء الاصطناعي المدعومة بالتعلم الآلي احتمالية. يمكن لنفس المطالبة أن تنتج مخرجات مختلفة اعتمادًا على درجة حرارة النموذج، والمستندات المسترجعة، وإصدار النموذج الذي يعمل. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن يوفر للمستخدمين معلومات غير صحيحة أو غير ذات صلة أو خطيرة بينما لا يزال يبلغ عن صفر أخطاء إلى مكدس المراقبة الخاص بك.
لا يوجد نوع خطأ "تم اكتشاف هلوسة". عندما يختلق النموذج تعريف سياسة غير موجود، يرى مكدس المراقبة الخاص بك استجابة 200 نظيفة، وليس ارتفاعًا في الأخطاء. لن يكون هناك ارتفاع في الأخطاء عندما يعمل السياق المسترجع من خطوة الاسترجاع على مجموعة مستندات قديمة. لن تقدم آلية التنبيه الخاصة بك أي إشارة إلى أن تراجعًا في المطالبة قد تسبب في انخفاض بنسبة 25% في جودة الاستجابة بعد تحديث النموذج.
لوحات معلومات المراقبة التقليدية غير قادرة على اكتشاف الإخفاقات الدلالية. لن تشير إلى أن السياق المسترجع غير صحيح، أو أن النموذج فشل في أخذ السياق المقدم في الاعتبار، أو أن حقن المطالبات مخفية ضمن جزء مسترجع من النص، أو أن جودة المخرجات تتدهور مع اختلاف توزيعات مدخلات المستخدم الفعلية عن تلك المستخدمة أثناء الاختبار.
تكسر أنظمة الذكاء الاصطناعي هذا الافتراض بعدة طرق محددة:
.webp)
الأركان الأربعة لقابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي
تتكون المراقبة التقليدية من ثلاثة أركان: المقاييس، والسجلات، والتتبعات. جزء من الإجابة على سؤال ما هي قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي هو فهم أركانها الأربعة. تحتفظ قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي بمصادر المعلومات الثلاثة هذه وتعيد تعريف كيفية تنفيذها. مصدر رابع للمعلومات: التقييمات: لا يمكن ربطه بأي مكافئ في مجال مراقبة البنية التحتية.
التتبعات: رؤية شاملة لكل خطوة يتخذها نظام الذكاء الاصطناعي
يوضح التتبع كل ما يحدث طوال دورة حياة طلب فردي: مدخلات المستخدم، وجميع الخطوات الوسيطة، والاستجابة النهائية. بالنسبة للبرامج التقليدية، يشمل هذا قفزة أو اثنتين فقط. في نظام وكيل الذكاء الاصطناعي، يمكن لطلب مستخدم واحد أن يؤدي إلى عدد كبير من استدعاءات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وتنفيذ الأدوات، وإجراءات الاسترجاع، ومهام الوكلاء الفرعيين، حيث ينشئ كل منها نطاقه الخاص مع الوقت وبيانات الإدخال والإخراج المقابلة.
هذا مهم لأنه عندما تكون الاستجابة النهائية خاطئة، يمكن أن يوجد مصدر الخطأ في أي مكان في تلك السلسلة. قد يسترجع الاسترجاع مستندات خاطئة. قد يكون معيد الترتيب قد قلل من أولوية الأجزاء الصحيحة. قد يكون النموذج قد أغفل السياق الضروري. قد يكون وكيل الذكاء الاصطناعي قد استدعى الأداة الخاطئة. بدون تتبع يمثل كل خطوة، يصبح تصحيح إجابة خاطئة مجرد تخمين. باستخدام التتبع، يمكنك تحديد النطاق المحدد الذي حدث فيه الخطأ.
تعالج التتبعات سؤال التصحيح الأساسي: ماذا حدث، متى، بأي تسلسل، وما هو الجزء الذي ساهمت به كل خطوة من إجمالي أوقات الاستجابة؟ تعد التتبعات الأساس الذي تُبنى عليه كل قدرة أخرى من قدرات قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي.
المقاييس: إشارات كمية للأداء والتكلفة والجودة
توجد مقاييس نماذج الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مستويات مختلفة. المستوى الذي تفشل معظم الفرق في تطبيقه هو الأكثر أهمية لنتائج الأعمال.
المستوى الأول (مقاييس الأداء) يغطي مقاييس مألوفة مثل زمن الاستجابة P50 و P90 و P99، ووقت الحصول على الرمز الأول (time-to-first-token)، والإنتاجية (throughput) عبر مختلف المزودين ونماذج الذكاء الاصطناعي. كل فريق لديه مراقبة أداء على هذا المستوى.
المستوى الثاني (مقاييس التكلفة) يتضمن تتبع استخدام الرموز (tokens) حسب الطلب والمستخدم والفريق والتطبيق. معرفة إجمالي ما تم إنفاقه على الرموز لا يكفي للتحكم في التكلفة. تحتاج إلى فهم أي سير عمل مسؤول عن هذا الاستهلاك. هذه هي المقاييس الرئيسية لإدارة الإنفاق على نشر الذكاء الاصطناعي.
لدى معظم الفرق فجوة في المستوى الثالث (مقاييس الجودة). تقيس مؤشرات الأداء الرئيسية هذه مدى جودة أداء نظام الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت: معدلات الهلوسة، ومدى ملاءمة السياق المسترجع، والمعدل الذي يكمل به الذكاء الاصطناعي طلبًا دون إنتاج إجابة دقيقة. إن تشغيل هذه المقاييس مقابل حركة المرور الإنتاجية في الوقت الفعلي بدلاً من مجموعات الاختبار هو الفارق الذي يفصل قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي الحقيقية عن مراقبة الأداء الأساسية.
السجلات: سجلات منظمة للمطالبات والاستجابات وإجراءات الوكيل
سجلات الذكاء الاصطناعي تُظهر المحتوى الفعلي الذي تم إنشاؤه نتيجة لكل مطالبة مرسلة وكل استجابة مستلمة، مقابل مجرد عرض معلومات البيانات الوصفية حول ما إذا تم إجراء طلب. التمييز بين هذين النوعين من المعلومات مهم لسببين:
في وضع التصحيح، تحتاج إلى رؤية الصورة الكاملة: ماذا تضمن موجه النظام، وما هي المستندات التي تم استرجاعها وحقنها، وماذا أعاد النموذج، وما هي الأدوات التي استدعاها وكيل الذكاء الاصطناعي، وبأي ترتيب. إذا تم تسجيل بيانات تعريف النظام فقط، يمكنك تحديد أن شيئًا ما حدث خطأ، ولكن قد لا يكون لديك طريقة لتحديد ما فشل بالضبط. هذا أحد التحديات الفريدة لقابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي مقارنة بأدوات المراقبة التقليدية.
فيما يتعلق بالامتثال، تعمل السجلات كمسار تدقيق. يجب على الصناعات الخاضعة للتنظيم إثبات أي بيانات حساسة تم تمريرها إلى أي نموذج، ومتى تم تمريرها، ومن قبل من. يتطلب هذا مسارات تدقيق مفصلة مرتبطة بهوية المستخدم والفريق وإصدار النموذج والبيئة: وليس مجرد طابع زمني ورمز نجاح أو فشل.
التقييمات: تقييم الجودة المستمر وفقًا للمعايير المعروفة
لا توجد ركيزة مقابلة في أدوات المراقبة التقليدية. التقييمات هي وظائف تسجيل نقاط آلية تُطبق على مخرجات النموذج لقياس ما إذا كانت تلك المخرجات تلبي مقاييس الجودة المعمول بها دون الحاجة إلى فحص بشري مستمر.
تشمل أنواع التقييم الشائعة الموثوقية (هل الاستجابة مبنية على المستندات المصدر المسترجعة؟)، وصلة الإجابة (هل الإجابة تستجيب لمدخلات المستخدم؟)، واكتشاف الهلوسة (هل تحتوي على ادعاءات غير مدعومة؟)، وفحوصات السلامة (هل تتوافق مع سياسات المحتوى المعمول بها؟).
ما يميز تقييمات الإنتاج عن معايير ما قبل النشر هو الاستمرارية. قد يؤدي النموذج الذي يعمل بشكل جيد على مجموعة اختبار أداءً ضعيفًا في الإنتاج، خاصة بعد نشر نماذج جديدة، لأن توزيعات مدخلات المستخدم الحقيقية لا تتطابق مع التوزيعات المستخدمة للاختبار.
لن يظهر هذا التدهور في الأداء على مخطط معدل الخطأ، مما يجعله غير مرئي للوحات معلومات المراقبة التقليدية. عندما تنخفض درجات التقييم عن العتبات المحددة، يتم تشغيل التنبيهات. يؤدي هذا إلى إنشاء نظام حلقة مغلقة لمقاييس الجودة التشغيلية بدلاً من دورة مراجعة ربع سنوية. هذا النهج أساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول على نطاق واسع، وهو جوهري لما تقدمه قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي من وعود بالتحسين المستمر والرؤى القابلة للتنفيذ من خلال حلقات التغذية الراجعة المنظمة.
.webp)
ما تغطيه قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي ولا تغطيه المراقبة؟
ما هي قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمراقبة التقليدية؟ تتضح الإجابة عندما ترى كلاهما مطبقًا على نفس النظام. يمكن لقابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي والمراقبة التقليدية تحليل نفس نظام الذكاء الاصطناعي وتقديم نتائج مختلفة تمامًا.
في المراقبة، قد تلاحظ أن طلبًا استغرق 2.1 ثانية لإكماله. تخبرك قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي أيضًا لماذا تأخر هذا الطلب بسبب خطوة استرجاع بطيئة، وما هو السياق الذي تم استرجاعه، وما إذا كان هذا السياق قد ساعد بالفعل في الإجابة على استعلام المستخدم. يمنحك زمن الاستجابة المبلغ عنه رقمًا. لكنه لا يخبرك ما إذا كانت الإجابة تستحق التأخير الزمني، وهو مؤشر أداء رئيسي لتجربة المستخدم.
بينما قد تُبلغ المراقبة عن صفر أخطاء على مستوى النموذج، توفر قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي معدل هلوسة النموذج نفسه، ووجود محاولات حقن الأوامر (prompt injection) ضمن المستندات المسترجعة، وحدوث تكلفة تزيد بثلاثة أضعاف عن المتوسط ضمن سير عمل وكيل ذكاء اصطناعي معين نتيجة لتلك المحاولات. لا يظهر أي من هذه كأخطاء في البنية التحتية، مما يجعل قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي ضرورية لتحليل السبب الجذري الحقيقي وتحديد الأسباب الجذرية قبل أن تؤثر على المستخدمين.
في المراقبة، قد تكون لديك سجلات تؤكد استدعاء نموذج. توفر قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي معلومات ليس فقط عن النموذج، بل أيضًا تفاصيل حول وكيل الذكاء الاصطناعي الذي استدعى الأداة، وما كان متوقعًا وقت الاستدعاء، وما تم إرجاعه في النهاية إلى الوكيل. هذا المستوى من بيانات الملاحظة أساسي لتشخيص مشكلات الأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تؤكد المراقبة أن النظام موجود. تؤكد قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي ما إذا كان هذا النظام يجب أن يظل قيد التشغيل. بدونها، يصبح كل نموذج ذكاء اصطناعي صندوقًا أسود فعليًا للفرق المسؤولة عن مخرجاته. وهذا هو بالضبط ما صُممت قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي لمعالجته
أين تقصر معظم أدوات قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي لفرق الشركات
غالبًا ما تكتشف الفرق التي تتساءل عن ماهية قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي الإجابة من خلال مواجهة ثغراتها. تعالج الأدوات المتخصصة في مجال قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي حالات استخدام معينة بشكل جيد، لكنها تعمل بمعزل عن بعضها البعض عند نشرها بمفردها. يمنحك تتبع الأوامر (Prompt tracing) سجلًا لما تم إرساله واستلامه. ستقوم منصات الملاحظة المصممة للتقييم بتقييم المخرجات بعد وقوعها. تسجل وكلاء تتبع التكلفة استخدام الرموز (tokens). كل هذه تنطبق بشكل جيد على حالات استخدام محددة داخل مؤسسة تطلق ميزة واحدة لنموذج لغوي كبير (LLM).
مع ازدياد تعقيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تصبح قيود الأدوات المتخصصة أكثر وضوحًا. تحتاج الأنظمة متعددة النماذج، أو متعددة وكلاء الذكاء الاصطناعي، أو أنظمة سير العمل على البنية التحتية المشتركة إلى أكثر من مجرد الرؤية. إنها تتطلب التحكم في التكلفة، والتحكم في الوصول، وجاهزية الامتثال ضمن نفس حلول الملاحظة لتعمل بفعالية.
عند التوسع عبر الأعمال، تظهر هذه الثغرات:
1. إسناد التكلفة محدود: توفر بعض أدوات إعداد التقارير إجمالي إنفاق الرموز (tokens) مجمعًا حسب النموذج. قليل جدًا منها يوفر تفصيلات حسب الفريق أو سير العمل أو جلسة المستخدم. بدون ذلك، يصبح التحكم في التكلفة عبر العمليات التجارية مستحيلًا.
2. الامتثال أمر ثانوي: لا توجد مسارات تدقيق مفصلة وغير قابلة للتغيير، أو إخفاء معلومات التعريف الشخصية (PII)، أو ضوابط إقامة البيانات: حتى للبيانات الحساسة. ونتيجة لذلك، تنشئ الفرق أنظمة موازية لأغراض الامتثال فقط، مما ينتهك ممارسات الملاحظة التي يجب أن تكون مدمجة.
3. تغطية الوكيل و MCP غير كافية: صُممت معظم أدوات قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي لأزواج الأوامر والإكمال ذات الدورة الواحدة. تتبع وكلاء الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات، وقرارات اختيار الأدوات، والرؤية عبر خوادم MCP المتعددة إما غير متوفرة أو هشة.
4. ضوابط الوصول لا تتوسع: لا توجد وظائف وصول مستندة إلى الأدوار، أو عزل على مستوى المشروع، أو تسجيل دخول موحد (SSO) في معظم أدوات الملاحظة. تمر إثباتات المفهوم دون أي مراجعة لمتطلبات الوصول الأمني أو الامتثال، مما يخلق مشكلات في الأداء لاحقًا.
ونتيجة لذلك، تسد الفرق هذه الثغرات ببرامج إضافية لتتبع الامتثال، وتخصيصات التكلفة، وطرق التقييم المخصصة. تتطلب هذه الحلول وقتًا وموارد للبناء والصيانة، وتفشل في إنشاء نقطة رؤية واحدة لمبادرات الذكاء الاصطناعي عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة من قبل المنظمة.
.webp)
كيف تطبق TrueFoundry قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي لفرق الإنتاج؟
للفرق التي تحتاج إلى إجابة كاملة عن ماهية قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي عمليًا، تُظهر TrueFoundry ذلك من خلال الإنتاج. وباعتبارها واحدة من أكثر أدوات قابلية ملاحظة الذكاء الاصطناعي اكتمالًا لأنظمة إنتاج الشركات في عام 2026، فإن TrueFoundry's بوابة الذكاء الاصطناعي توفر إمكانات مراقبة مدمجة لتتبع كل طلب من نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وتنفيذ الأدوات، وتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى حزمة تطوير برامج (SDK) منفصلة أو أدوات يدوية.
تبقى جميع بيانات المراقبة (المطالبات، الاستجابات، آثار الوكلاء) في بيئتك السحابية الخاصة، حيث تتمتع بالتحكم الكامل فيها.
- تتبع جميع الطلبات: يتم تسجيل بيانات التعريف الكاملة للنطاق (زمن الاستجابة، استخدام الرموز، النموذج، المستخدم، والمخرجات) لكل استدعاء لنموذج لغة كبير (LLM)، وتنفيذ أداة، وتنفيذ وكيل ذكاء اصطناعي على طول مسار التنفيذ بأكمله. بالنسبة لسير العمل القائم على الوكلاء الذي يستخدم CrewAI، أو LangGraph، أو وكلاء OpenAI SDK، أو التنسيقات المخصصة، يسجل TrueFoundry شجرة التنفيذ الكاملة لتوضيح ما فعله كل وكيل بالضبط وبالترتيب. هذه هي المراقبة الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- تحديد التكاليف حسب الفريق والتطبيق: يتم تتبع استخدام الرموز وتخصيصه حسب المستخدم والفريق والنموذج والبيئة في الوقت الفعلي عبر كل معاملة. يمكن تعيين حدود صارمة للميزانية لمنع تجاوز التكاليف. الفرق بين معرفة أنك أنفقت 80,000 دولار على الذكاء الاصطناعي هذا الشهر ومعرفة أن ثلاثة مسارات عمل محددة تمثل 70% من هذا الإجمالي هو ما توفره مراقبة التكاليف من خلال قابلية مراقبة الذكاء الاصطناعي.
- سجلات تدقيق منظمة قائمة على السحابة: يتم تسجيل جميع الطلبات كسجلات تدقيق مفصلة جاهزة للامتثال، بما في ذلك المحتوى الكامل للمطالبة، ومحتوى الإكمال، وقرارات الحظر، ومعرفات المستخدمين، وإصدار النموذج، وبيانات البيئة. يمكن تصدير جميع السجلات الأولية والمجمعة إلى مسارات SIEM الحالية للامتثال لمعايير SOC 2 و HIPAA، مما يغطي متطلبات الإقامة للبيانات في الاتحاد الأوروبي والمعايير التنظيمية للولايات المتحدة.
- مراقبة الوكلاء وأدوات MCP: يلتقط TrueFoundry آثار سير عمل الوكلاء المتعددين وعمليات تنفيذ أدوات MCP عبر نفس مستوى التحكم، مما يوفر مراقبة لوكلاء الذكاء الاصطناعي عبر مكدس الوكلاء الكامل بما في ذلك استدعاءات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، واستدعاءات الأدوات، وتسليم المهام بين الوكلاء الفرعيين، والتفاعلات بين خوادم MCP المختلفة. يتم التقاط بيانات القياس عن بعد على كل مستوى.
لوحات معلومات الأداء لـ P50 و P90 و P99: يتم تتبع زمن الاستجابة ومعدلات الأخطاء ومقاييس الإنتاجية لكل نموذج ولكل مزود، مجمعة حسب الفريق أو وحدة العمل. يتيح ذلك للفرق تحديد تدهور الأداء، وتتبع انحراف النموذج، ومراقبة استخدام وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، ومعالجة مشكلات الأداء قبل أن تصل إلى المستخدمين. يتم عرض استخدام الذاكرة وصحة النظام في نفس لوحات معلومات المراقبة.
TrueFoundry AI Gateway delivers ~3–4 ms latency, handles 350+ RPS on 1 vCPU, scales horizontally with ease, and is production-ready, while LiteLLM suffers from high latency, struggles beyond moderate RPS, lacks built-in scaling, and is best for light or prototype workloads.
Built for Speed: ~10ms Latency, Even Under Load
The fastest way to build, govern and scale your AI
Sign Up
How Can You Prevent GenAI Costs From Spiraling at Scale?
Gartner Hype Cycle for Platform Engineering 2026
One Layer of Control for All AI
Discover More
No items found.
No items found.
Recent Blogs
.png)
.webp)
.webp)
Frequently asked questions
What is the best tool for AI observability?
There is no single best AI observability tool. The right choice depends on an organization's AI system requirements. For teams deploying simple, single-feature AI applications, point solutions may be sufficient. For enterprise teams at scale, TrueFoundry offers a unified AI observability platform covering traces, metrics, logs, and evaluations: enabling assessment of cost, compliance, and response quality via established standards.
Which test is used to determine AI observability?
There is no single test to determine AI observability. It uses continuous production evaluations against actual queries to measure performance of AI systems. AI models undergo four types of quality evaluations: faithfulness, relevance, hallucination, and safety checks. These evaluations enable the ongoing quantification of an organization's AI system against key performance indicators, rather than relying on one-time benchmarks for testing output quality.
How does AI observability work?
With Instrumentation, all LLM calls, tool executions and agent actions will be captured as structured traces, which are used for metrics aggregation (for dashboards) & log storage (for audit/replay). The Evaluation layer will score outputs against Quality criteria, either inline or async, & send alerts when scoring falls below defined thresholds. The primary difference between AI observability & traditional APM is that a 200 OK status code returned in 95ms could still be deemed a failure if the answer was incorrect; therefore, AI observability is the layer that provides that visibility.
What tools are used for AI observability?
AI observability relies on a diverse tooling ecosystem that broadly falls into four functional categories, each addressing a specific aspect of monitoring and improving AI systems.
The first includes testing and tracing tools such as LangSmith and Langfuse, which help developers track prompts, responses, and execution paths to debug and refine model behavior. The second category focuses on measuring the effectiveness of models and operational improvements, with platforms like Arize, Phoenix, and RAGAS providing metrics for accuracy, relevance, and performance over time.
The third category includes LLM gateways such as Helicone and LiteLLM, which enable centralized API management along with cost tracking and usage visibility. While these point solutions are effective in simpler deployments, they can become fragmented and difficult to manage at scale. As organizations mature and their AI infrastructure grows more complex, the need for unified platforms becomes evident.
Solutions like TrueFoundry consolidate capabilities such as combining tracing, evaluation, and cost monitoring into a single system. It also supports flexible cloud deployments and addressing critical requirements such as data residency.
