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LangChain可观测性监控系统

langchain-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一套完整的LangChain生产级可观测性解决方案。它整合了LangSmith零代码追踪、自定义回调函数进行指标捕获（如延迟、Token使用量、错误率），以及Prometheus导出器实现告警。帮助开发者实时监控整个LLM应用管线，确保系统性能和稳定性。

Langfuse LLM可观测性与监控

langfuse-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文指导如何为LLM应用建立全面的可观测性监控体系。通过集成Prometheus指标，可以实时追踪LLM的调用次数、生成延迟、Token消耗量和费用成本。适用于性能调优、成本控制及系统健康状态的持续监控。

Claude API调用监控与性能跟踪

anth-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具提供全面的Claude API调用监控能力。它通过结构化日志和Prometheus指标，实时追踪API延迟、Token消耗、预估成本和错误率。适用于需要高可靠性、预算控制和性能监控的AI应用系统，确保Claude集成稳定运行。

AI 智能体可观测性

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sickn33/agentic-awesome-skills

为 AI 智能体接入 OpenTelemetry 追踪、Prometheus 指标、Token 与成本统计、延迟监控和结构化日志，提升可靠性与调试效率。

基于 K8s 的 LLM 推理扩缩容

llm-inference-scaling

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能指导如何在 Kubernetes 上实现 LLM 推理集群的水平扩展。利用 KEDA 基于 GPU 指标（如请求队列和缓存使用率）进行事件驱动自动扩缩容。涵盖 vLLM 部署、Prometheus 监控配置、抢占式实例成本优化策略及队列式批量任务扩展，确保高流量 AI 工作负载的资源优化与成本管理。

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