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本站收录 63 个带「monitoring」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 2 / 2 页）
agentwatchagentwatch 是一个面向 AI 智能体的可观测性框架，旨在帮助开发者深入洞察智能体与各平台之间的交互过程。它解决了 AI 应用调试和优化中“黑盒”问题，★ 126
hermes-webuiHermes WebUI 是 Hermes Agent 的配套监控与配置仪表盘，基于 FastAPI 和 React 构建。它解决了 Hermes Agent ★ 114
kiekerKieker 是一个用 Java 编写的开源可观测性框架，主要面向软件系统的动态分析与性能监控。它由两大部分组成：一是监控与追踪代理，能够在运行时采集方法调用、★ 114
monitoring-mlmonitoring-ml 是一个面向机器学习系统监控的教育型开源项目，主要解决模型上线后因数据漂移导致的性能衰减问题。它通过 Jupyter Notebook★ 105
log10log10 是一个 Python 客户端库，旨在提升 LLM 应用的准确性。它通过提供数据记录、调试、评估和反馈收集等功能，帮助开发者系统性地改进基于大语言模型★ 97
cv4pve-botgramcv4pve-botgram 是一个用 C# 编写的 Telegram 机器人，用于在手机上远程管理和监控 Proxmox VE 虚拟化集群。它解决了管理员无法★ 93
claude-team-dashboardclaude-team-dashboard 是一个面向 Claude Code 代理团队的实时监控仪表盘。它解决的是在多个 Claude Code 代理并行工作★ 78
cinnamonCinnaMon 是一个 Python 库，专注于机器学习系统中的数据漂移检测、解释与修正。它解决的是模型上线后因数据分布变化导致性能下降的问题，提供了一套工具★ 78
langfuse-javalangfuse-java 是 Langfuse 的官方 Java 客户端，用于自动生成 API 封装，方便 Java 开发者集成 LLM 可观测性与追踪功能。★ 74
hermes-dashboardHermes Dashboard 是一个专为 Hermes 智能体框架设计的实时监控与管理面板。它解决的是开发者在运行多个 AI 智能体会话时，难以直观观察其行★ 66
last9-mcp-serverLast9 MCP Server 是一个将可观测性能力接入 AI 智能体的开源项目。它通过模型上下文协议（MCP）为 Claude、Cursor 等 AI 编程★ 63
llm-usellm-use 是一个面向智能体工作流的 LLM 编排工具包，采用“规划器 + 执行器 + 综合器”的架构模式，将复杂任务拆解为可管理的子任务并汇总结果。它内置★ 59
full-stack-on-prem-cv-mlops这是一个面向计算机视觉的全栈本地化MLOps系统，旨在通过一条配置和一个命令，将Jupyter Notebook中的模型快速部署到生产环境，服务数百万用户。它覆★ 56