traceAI

给 AI 应用装上监控,追踪调用链和成本

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 56 🐛 待处理 151 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 266
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,Apache-2.0 许可,完全免费,无付费版本。

项目预览

traceAI 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队future-agi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,Apache-2.0 许可,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,ai-agents,langchain,large-language-models,observability,openai,opentelemetry,tracing
GitHub 星标★ 266
上线时间2025-04-15 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积71.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

traceAI 是一个基于 OpenTelemetry 的开源 AI 追踪框架,专为 AI 应用和框架设计。它解决了 AI 应用在开发、调试和监控过程中缺乏标准化可观测性的问题,通过自动埋点和追踪,帮助开发者捕获 AI 应用的调用链、输入输出、耗时和成本等关键信息。核心能力包括:与 OpenTelemetry 生态无缝集成,支持多种 AI 框架,提供可视化追踪界面,以及灵活的指标导出。它让 AI 应用的运行状态一目了然,便于性能优化、问题排查和成本控制。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 266

核心亮点

  • 基于 OpenTelemetry 标准,可对接 Prometheus、Jaeger 等主流监控后端
  • 自动埋点,减少手动 instrumentation 工作量
  • 支持追踪 AI 应用的输入输出和 token 消耗,便于成本分析

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善
  • 对特定 AI 框架的适配覆盖可能有限

适用场景

  • AI 应用开发调试,定位 prompt 和模型调用问题
  • 生产环境监控 AI 服务性能与稳定性
  • 分析 AI 应用 token 使用量和成本

替代项目

Langfuse、LangSmith、Phoenix (Arize)

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