可观测性

企业级自动化落地实践：为什么JVS-Logic用确定性逻辑引擎替代AI编排？作为一线开发者，你是否遇到过这类问题：薪资计算流程偶发字段错位，日志里找不到明确失败节点；AI Agent调用接口时因上下文截断漏传参数，导致数据库写入空值；

A心有千千结

GO 使用 OpenTelemetry 进行编译时插桩，实现零码注入在不改动业务代码、不手动初始化 OpenTelemetry SDK 的情况下，为 Go 应用自动生成链路数据，并通过 OTLP 上报到观测平台。

程序员柒叔

把可观测性数据送进 LLM 追踪平台本文基于实际部署经验整理，实验环境为 Windows + WSL2 + Docker。核心目标：让 OpenTelemetry Demo 采集 Github Copilot 的 traces，在不改动任何业务代码的前提下，额外转发一份到自托管的 Langfuse，实现 LLM 调用的全链路追踪。

可观测性实战：Prometheus+Grafana+OTel构建监控在微服务的架构情形之下, 系统被拆分成为, 数十个甚至, 又或者可达到上百个独立的服务, 一次用户的请求之时, 有可能会跨越若干个服务节点啊。当线上一旦察觉出现响应速度变迟缓, 以及错误率急剧飙升的状况之时, 传统的那种单机监控方式, 已是根本没有办法可以回答诸如, “请求到底卡在哪一跳”, “哪一个服务才是导致瓶颈产生的根源”, “错误究竟是从哪里传播过来的”, 这些极为关键重要的问题。而可观测性，它, 是借助指标、日志、追踪这三大支柱, 从而使得团队能够凭借从外部输出的内容去推断系统内部的状态。本文,

技术实战：观测云告警到飞书群并精准@相关人在多数团队的告警通知链路里，飞书群是最常用的触达入口之一。但实际使用中经常遇到两个问题：本最佳实践给出一套轻量、易维护的实现方式：

AI时代的用户访问监测：观测云带你身临其境体验用户与前端UI交互旅程“系统明明没有报警，为什么用户还是觉得不好用？”在线上应用中，技术团队经常会遇到这样的情况：系统指标看起来一切正常，但用户却反馈页面加载缓慢、操作卡顿，甚至无法完成某些功能。

观测云产品更新 | Agent 监测、故障中心、应用性能监测、日志、基础设施等在「集成」-「IM 应用」，点击「接入应用」即可配置。在「故障中心」-「故障列表」-「故障详情页」，点击「创建作战室」即可创建。

让流程会停下：AI 自动化的交班设计很多人对 AI 自动化的第一印象，是“收到一封邮件，让模型替我回一封”。这当然有用，但它仍然是一种聊天式使用：人发现事情、复制内容、发起提问、决定下一步。

面向行业Agent的全链路可观测性设计：Trace、Metrics与Feedback闭环我参与构建过多个面向行业的Agent应用——财务对账、合规审查、能源异常分析。这些系统有一个共同点:上线初期运行得"挺好",直到某天业务方拿着一个错误结果来质问,而我们在日志里什么都找不到。

Fastjson 高危 RCE（CVE-2026-16723）：如何用观测云快速发现并完成修复近期 Fastjson 曝出 CVE-2026-16723 高危远程代码执行漏洞，CVSS 3.1 评分高达 9.0、风险等级 Critical，漏洞无需开启 AutoType 默认配置即可触发，无需依赖本地 gadget 类，适配绝大多数 Spring Boot fat-jar 业务场景，攻击门槛极低、危害极强，一旦被利用可直接导致服务器被控、业务数据泄露，目前已有公开 PoC，企业亟需全面排查整改。

从 0 构建 AI Workload Platform（七）：可观测性、故障注入与性能验证我正在从零开发 AI Workload Platform：一个面向 Agent 与确定性程序任务的可靠运行时和调度平台。Agent（智能体）是能够调用模型和工具、根据执行结果继续决定后续动作的程序；确定性程序任务则按照预先定义的代码和输入执行。工作流（Workflow）是按依赖关系组织的多步骤执行定义，平台负责管理两类任务共有的工作流依赖、状态、重试、取消、恢复和执行节点。

ZGI 运行日志：还原任务与节点状态运行日志需要回答四个问题：哪一次任务出了问题，执行停在哪个节点，该节点收到了什么，随后留下了什么结果。只保存最终报错，团队很难判断问题来自上游输入、当前节点、权限限制还是外部接口。任务级记录用于缩小范围，节点级记录用于重建执行顺序。

Akiyama_Mio-Kon

GitHub Code Quality 有了趋势面板后：怎样把 Agent 修复从“刷绿”变成可验证的质量闭环Coding Agent 能很快把一批静态分析发现改成一串 Pull Request，也能很快把一串“看起来合理”的重构塞进主分支。两种速度都可能掩盖同一个问题：团队只看到了某一次扫描是否变绿，却没有看见质量债务在一段时间内是被消化、被转移，还是被新的规则与新生成代码不断放大。

ManageEngine卓豪

全栈可见性落地指南：可观测性投入为何难以转化为实际可视能力ManageEngine《2025年可观测性现状报告》调研了1240名IT负责人与技术从业者，67.3%的受访者将"实现分布式及混合IT环境的端到端可视"列为采用可观测性方案的首要原因。然而部署之后，IT堆栈可视能力的改善程度却排在所有指标末尾。本文从这一数据反差出发，拆解全栈可见性难以落地的结构性原因，并给出可落地的技术实现路径。

ZGI Runtime：Agent 上线后要看哪些指标？Agent 上线后至少要观察五类结果：业务是否完成、执行链是否健康、输出是否合格、风险控制是否生效、资源消耗是否可接受。调用次数和模型响应时间只能说明服务被使用，任务有没有真正办完，还要看工具回执、审批状态和业务系统结果。ZGI Runtime 可以把 Agent、Workflow 和模型路由放在同一工作区，部署时还可按需接入 OpenTelemetry trace。

带娃的IT创业者

Puppeteer 深度解析：超越自动化测试的现代 Web 交互范式👋 Hi，我热衷于 (AI 大模型应用落地、Python 实战进阶与 AI 开发工具链）。代表专栏：《AI大模型应知应会短平快系列100篇》《解密OpenClaw》《解码意识NCTransformer》《WeClaw Agent实战》> 💡 创业路上，用技术换时间；欢迎关注我，一起把 AI 变成生产力 🚀 >

夜莺监控发布V9正式版，引入AI去年 v8 发布的时候，我们在发布文章里开过一个玩笑：「V8 这个版本的产品完成度已经很高，明年的 V9 我都不知道该搞什么大的迭代了。」

一个Java项目改成AI流程后，最难的部分完全变了聊《一个Java项目改成 AI 流程后，最难的部分完全变了》之前，先说一句实在的：别急着背概念，先看它在真实项目里到底解决什么问题。

生产化的鸿沟：流式、缓存、可观测、红蓝对抗、限流降级与评测 —— 工程化六渡大模型应用从 Demo 到生产需跨越工程化鸿沟。本文从流式输出 SSE、缓存策略、可观测性、红蓝对抗安全、限流降级、评测体系六个切口，给出源码级实现与企业级生产化决策框架。

国产开源APM databuff 成为 CNCF 顶级项目opentelemetry 官宣VendorOpenTelemetry · Vendors 生态 · AI 原生 · DataBuff —— 从 CNCF 标准、官网收录到 Demo 实拍，帮 SRE 团队看清 OTel 后端选型。