数据上报概述

扣子罗盘观测支持自动上报平台上创建的 Prompt、 扣子智能体、扣子工作流和扣子 AI 应用的 Trace 数据。开发者可在扣子罗盘 Trace 中实时查看上报的数据。同时，支持与主流框架 (Eino、Langchain等) 集成，实现 Trace 数据一键上报，也支持灵活的自定义数据上报。

平台自动上报

扣子罗盘会自动对平台上创建的 Prompt、扣子智能体、扣子工作流和扣子 AI 应用的用户请求自动上报。同时，支持在调试阶段就通过 Trace 能力查看各环节的执行情况，以便在调试阶段就能够发现问题进行调优。
如下图所示，在 扣子罗盘观测 > Trace 页面，能够快速筛选出平台 Prompt 开发、同一扣子账号与空间的扣子智能体和扣子 AI 应用的用户请求上报数据。

AI 框架集成上报

扣子罗盘支持与主流的 AI 框架集成，上报 Trace 数据到扣子罗盘。主要的集成方式及支持的 AI 框架如下：

• 基于 OpenTelemetry 协议集成 AI 框架
  • Spring AI
  • CrewAI
  • Google ADK
  • OpenAI Agent
  • LlamaIndex
  • LiteLLM SDK
  • VeADK
  • Claude Agent SDK (Python)
  • AutoGen
  • Pydantic AI
  • Semantic Kernel
• 基于扣子罗盘 SDK 上报
  • LangChain & LangGraph & DeepAgents
  • Eino
  • Instructor
  • 扣子工作流
  • 扣子智能体

网关集成上报

扣子罗盘支持与 API 网关连接，实现 Trace 数据上报。例如通过扣子罗盘 SDK 提供的 OpenAI Client Wrapper 对接 LiteLLM Proxy 来调用 OpenAI 模型，并上报 Trace 数据。详情请参考 LiteLLM Proxy。

模型提供商直接上报

扣子罗盘支持与 AI 模型提供商直接集成，上报 Trace 数据。例如通过扣子罗盘 SDK 提供的 OpenAI Client Wrapper 将 OpenAI 模型调用过程的 Trace 数据自动上报到扣子罗盘。详情请参考OpenAI Chat & Responses。

SDK 上报

扣子罗盘支持与 Eino、Langchain 主流框架集成，提供了不同语言的 SDK，可追踪文本和图像数据。此外，扣子罗盘 SDK 支持 Low-Level API，自定义上报 Trace 数据。
你可以参考以下 SDK 使用说明，进行数据上报：

基于 OpenTelemetry 协议上报

OpenTelemetry（OTel）是一个开源的、具备厂商中立性的可观测性框架。它提供了一组规范、API 和库，基于特定结构化数据建模，以输出应用程序的分布式追踪（Trace）、指标（Metrics）和日志（Log）数据。
扣子罗盘支持接收来自 OpenTelemetry 客户端上报的 Trace 数据并可视化展示，从而实现对应用程序的深度监控和分析。

目前，支持如下两种上报方式：

• 通过 OpenTelemetry SDK 将 Trace 数据上报到扣子罗盘。具体操作，请参考通过 OpenTelemetry SDK 上报 Trace。
• 通过适配 OpenTelemetry 协议的 AI 框架自动上报 Trace。例如通过 Spring AI 与 OpenTelemetry 的集成，将 Trace 数据上报到扣子罗盘。