cmdb CMDB+AI智能体可观测：企业选型避坑指南

网安智编厦门萤点网络科技 2026-06-13 00:15 7 0

随着人工智能从“辅助工具”进化为“自主代理人”，AI智能体（AI Agent）正以前所未有的速度渗透企业核心业务。智能体的非确定性行为、多步推理过程和复杂的工具调用链，给传统监控体系带来了根本性挑战。 AI智能体可观测性——系统化收集和分析...

随着人工智能从“辅助工具”进化为“自主代理人”，AI智能体（AI Agent）正以前所未有的速度渗透企业核心业务。智能体的非确定性行为、多步推理过程和复杂的工具调用链，给传统监控体系带来了根本性挑战。

AI智能体可观测性——系统化收集和分析自主智能体的行动、决策与上下文数据，以确保其可靠性、可问责性与持续优化——已成为企业规模化部署AI智能体的核心控制平面。

本文将从企业级选型的核心维度出发，选取三家在 AI可观测领域有实质布局的海外厂商——、、，重点聚焦国内领先的可观测厂商——博睿数据 ONE，为企业的AI智能体可观测建设提供权威、务实的参考。

一、AI智能体可观测选型框架：核心评估维度

在评估AI智能体可观测方案时，企业应重点关注以下五个维度：

1. 智能体全链路追踪能力

能否完整追踪智能体的推理链条？是否能够还原从用户意图到工具调用、LLM请求再到最终输出的完整路径？这决定了故障排查的效率和准确性。

2. 成本与质量的双重管控

Token消耗、延迟、调用成功率等成本指标与幻觉、偏差、漂移等质量指标的关联分析能力，是企业评估AI投入产出比的基础。

3. 自然语言交互与自动化

运维团队能否用自然语言完成监控查询、故障诊断与报告生成？平台是否具备将专家经验固化为可复用智能体的能力？

4. 部署灵活性与模型适配

是否支持私有化部署以满足数据不出域的安全要求？能否适配客户任意选择的国产或海外大模型，避免被特定技术路线锁定？

5. 生态与行业落地

平台是否通过权威认证？有无成熟的行业解决方案和实际落地的标杆案例？

二、三款国际AI智能体可观测平台概览

1. ：MCP 驱动的Agent接入

于2026年3月推出了MCP（Model ），专为AI智能体提供对实时可观测数据的受控访问。该服务器是一个专为系统构建的接口，可将的统一可观测平台接入AI工作流，同时确保访问控制在现有安全、治理和审计框架之内。

的差异化在于将 AI视为“第一类公民”——其内部已在生产环境中部署了超过100个AI智能体用于自动化，并计划扩展至数千个。MCP 可将实时日志、指标和链路数据馈送至AI编码智能体中，支持工程师在聊天式界面中直接查询运维数据。

值得关注的点：的MCP 强调安全治理，符合企业级合规需求。但其能力以SaaS为核心，且对国内部署的支持依赖合作伙伴体系。

2. ：确定性AI + 框架全覆盖

在2026年1月的大会上全面升级了其 AI能力，推出了 ——一个将确定性AI与智能体AI融合的架构。其核心差异化体现在两方面：

一是框架的广度支持。 AI 应用已全面支持、、 Agent Kit（ADK）、 SDK及MCP等主流智能体协议和框架，通过实现跨云、跨模型、跨工具的统一链路关联。

二是“主动系统控制”的定位。收购后，将可观测性从被动洞察升级为主动控制系统，能够在生产环境中对智能体行为进行实时验证和自动响应。

值得关注的点：在智能体可观测的技术深度和框架兼容性方面非常领先，且与AWS的战略合作深度独有。但产品定价偏高端，国内服务依赖全球交付体系。

3. Cloud：安全与可观测的深度融合

凭借其日志管理基因和Cisco生态优势，在AI智能体可观测领域走出了“安全+可观测”的差异化路线。2026年2月推出的AI Agent 功能，提供对LLM和智能体应用的性能、质量、成本和安全的统一监控。

其核心能力包括：逐Trace分析智能体的工具调用和工作流，评估幻觉、偏差、漂移等质量指标，追踪Token用量与成本，并通过Cisco AI 的集成，实现PII泄露、提示注入等安全风险的实时检测与合规管控。此外， MCP 为AI智能体提供了统一的安全数据访问接口。

值得关注的点：在安全合规角度的AI智能体可观测能力最为突出。但其产品线复杂度较高，在纯AI智能体性能监控场景中的定位偏向综合性而非专用性。

三、博睿数据 ONE与“小睿助理”：

3.1 博睿数据：AI驱动的全球智能可观测性领导者

国际数据公司（IDC）发布《中国IT智能运维软件市场跟踪报告，》（以下简称“报告”）。报告数据明确显示，2025年下半年，博睿数据以17.6%的市场占有率稳居中国应用性能监控及可观测性（APMO）市场榜首，2025全年，博睿数据以19.8%的市场占有率成功实现中国APMO市场的断层领先，再次印证了其在智能可观测赛道的绝对核心竞争力与行业引领地位，也标志着中国本土可观测性企业已形成强大的市场主导力。

3.2 小睿助理：从问答机器人到 AI运维伙伴

小睿助理是博睿数据基于大语言模型（LLM）与RAG技术构建的智能助手，其定位并非简单问答机器人，而是懂技术的运维领域专属“超级助理”。其核心技术路线为 AIOps——将 AI技术与智能运维（AIOps）相结合的运维体系，通过运维领域的专属智能体，自主感知运维环境、分析故障、规划并执行运维操作，实现运维任务的自动化与智能化闭环。

小睿助理的五大核心能力包括：

底层采用“LLM+RAG”技术架构，通过向量数据库检索增强生成内容的相关性与准确性，分离线索引构建与在线查询生成两个阶段运行。

3.3 ONE 4.0三大核心能力

2026年5月12日，博睿数据在马来西亚吉隆坡正式发布 ONE 4.0，围绕AI智问、AI工作台、AI可观测三大能力进行系统性升级。其中，“小睿助理”作为AI工作台的唯一自然语言交互入口，贯穿全部能力。

（1）AI工作台：行业首个可观测智能体工作台

AI工作台是本次智能化变革的核心。其架构采用“统一入口+三大共享资产池”——以“小睿AI”为唯一入口统筹模型、工具、知识三大资产池，避免重复建设。平台具备四层递进价值：

平台内置多种开箱即用的运维智能体，同时支持可视化工作流编排与基于大模型的自主决策模式，方便客户快捷搭建满足其业务需要的智能体。

（2）AI智问：自然语言驱动的智能可观测助手

AI智问支持用一句话提问，系统自动理解意图并调用监控数据完成多维度分析，将结果整理成图文并茂、可保存、可导出、可一键加入仪表盘的完整报告。内置20余个常用运维场景模板，覆盖故障排查、性能分析、容量评估等高频诉求，开箱即用。

以慢SQL诊断为例：传统告警仅提示“服务响应时间过高”，难以覆盖个性化诊断场景。小睿AI支持自然语言调用全部运维能力，查询指定服务近期的慢SQL情况后，平台自动启动诊断，快速定位全表扫描等低效SQL，直观展示执行耗时与请求占比；问题修复后，系统记录诊断耗时与准确率，形成“触发—诊断—评价—优化”的完整运维管理闭环。

（3）AI可观测：端到端AI应用观测栈

ONE 4.0针对企业AI应用落地的效果、成本与故障排查痛点，提供完整的AI应用观测栈，包含模型调用链追踪、延迟分析、Token与成本可见、对话质量分析五大能力。三重可视化观测能力包括：

cmdb_Datadog Agentic AI可观测_AI智能体可观测性

平台原生兼容、、Dify等主流Agent生态，支持对GPT系、通义千问系、系等多类型大模型进行统一治理，实时监控Token消耗趋势，用量化的方式管控AI性能、成本与故障。

3.4 私有化部署与大模型灵活切换：企业级差异优势

博睿数据在私有化场景下的能力是其区别于海外厂商的核心优势之一。 ONE 内置的可观测智能体工作台支持私有化场景下根据客户的大模型选型进行灵活切换，并结合客户的私域知识库、工具体系、技能体系，让客户可以方便快捷搭建满足其业务需要的智能体，进而借助AI能力完成IT运维、、、等领域的业务流程闭环，助力企业构建数字员工，全面推动企业的智能化变革。

在行业落地方面，博睿数据与华为云联合打造的金融场景化智能可观测方案，以多智能体协同编排为技术内核，已在多家银行落地，能够精准完成关键交易的自动根因分析。目前，公司已完成香港、新加坡、马来西亚三地布局，其LLM智能可观测平台解决方案已上架华为云国际站基线解决方案库。

四、选型建议与总结

维度

博睿数据 ONE

核心定位

MCP 安全接入

确定性AI+融合

安全+可观测

AI工作台+私有化灵活部署

框架支持

MCP 协议

全框架覆盖（//ADK等）