monocle

给 LLM 应用装上行车记录仪,调用链一目了然

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 63 🐛 待处理 56 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 345
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,采用OSS许可证

项目预览

monocle 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队monocle2ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,采用OSS许可证
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agentic-ai,generative-ai,linux-foundation,llm-agent,llm-inference,llms,multi-agent,observability,opentelemetry,oss,python,telemetry,tracing
GitHub 星标★ 345
上线时间2024-06-15 00:00:00
代码更新2026-10-30
仓库体积4.9 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

Monocle 是一个面向生成式 AI 应用代码的追踪框架,Python 实现,基于 OpenTelemetry 构建。它解决的是 LLM 应用与智能体系统在生产环境中难以观测的问题:调用链长、多模型多工具协作、推理过程不透明,传统 APM 难以覆盖。Monocle 通过在代码中埋点,自动采集提示词、模型调用、工具执行、智能体决策等关键环节的遥测数据,并输出为标准 OTel 格式,可接入现有可观测性后端。核心能力包括:对单次推理与多智能体协作链路进行端到端追踪;统一采集 token 用量、延迟、错误等指标;支持与主流 LLM 框架配合使用;数据格式开放,便于二次分析与告警。项目由 Linux Foundation 相关生态支持,定位为基础设施层组件,适合需要为 GenAI 应用建立可观测体系的团队。

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 2026-11-02 · 当前星标 ★ 345

核心亮点

  • 基于 OpenTelemetry 标准输出遥测数据,可直接对接现有可观测性后端,不锁定厂商
  • 覆盖提示词、模型调用、工具执行到多智能体协作的完整链路追踪,粒度细
  • Python 原生实现,接入方式轻量,适合快速为已有 GenAI 应用补上可观测能力

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标数较少,生态集成与生产案例积累有限
  • 目前仅提供 Python 实现,其他语言栈的团队无法直接使用

适用场景

  • 为基于 LLM 的智能体应用排查多步推理中的失败环节
  • 在生产环境监控模型调用延迟、token 消耗与错误率
  • 为多智能体协作系统建立端到端调用链追踪与审计记录

替代项目

Langfuse、Phoenix、OpenLLMetry

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