分布式追踪
使用 OpenTelemetry 为代理埋点，在不同框架、模型和运行时之间追踪行为，然后通过共享视图进行调试和分析。
HoneyHive
认领HoneyHive 是面向生产环境 AI 代理的可观测性与评估平台，支持追踪行为、运行在线和离线评估，并通过审阅与回归工作流持续优化代理。
概述
HoneyHive 是面向生产环境 AI 代理的可观测性与评估平台。它结合了分布式追踪、在线评估、实验和审阅工作流，使团队能够检查代理行为、识别故障，并通过可重复的循环持续改进。
该网站将产品定位为原生支持 OpenTelemetry 且不受框架限制的平台，可在任意技术栈上为代理埋点。它面向希望拥有一个共享事实来源来调试代理行为、监控线上系统，并将生产问题转化为下一轮迭代测试用例的团队。
核心能力
在线评估
对追踪进行在线评估，以检测失败、给输出打分，并将自动检查与人工审阅结合起来。
监控与告警
通过告警、漂移检测和自定义仪表板监控真实世界中的行为，帮助团队在用户发现问题之前先行捕获。
会话回放与轨迹视图
回放聊天会话，并查看轨迹、图结构和时间线，以理解多步骤代理工作流如何展开。
实验与回归跟踪
将生产故障转化为离线测试套件，与基线进行对比，并在发布前检测回归。
标注与数据集工作流
将被标记的追踪路由到标注队列，应用自定义评分标准，并利用专家反馈整理数据集和对齐评估器。
常见用例
调试生产代理行为
为生产代理埋点，以便在调试实时系统中的异常行为时查看追踪、轨迹和会话回放。
追踪生产中的质量
使用在线评估、告警、漂移检测和仪表板监控实时流量，及时发现新出现的质量问题。
在发布前防止回归
基于真实故障构建离线回归测试套件，将变更与基线进行比较，并在 CI/CD 中于发布前运行检查。
人机协同审阅
使用标注队列和自定义评分标准，让领域专家审阅边缘案例，并使评估器与业务标准保持一致。
企业级部署与控制
在需要数据隔离、治理或企业级控制时，采用自托管或混合部署。
Pros and Cons
Pros
- 将可观测性和评估整合到同一工作流中，而不是分散在多个独立工具里。
- 同时支持自动评分和人工审阅，帮助团队从多个角度验证质量。
- 在单一平台中提供追踪、告警、仪表板、回放、实验和标注队列。
- 为有更严格数据要求的组织提供自托管和混合部署选项。
- 提供 Python 和 TypeScript SDK，并原生支持 OpenTelemetry，便于灵活实现。
Cons
- 源材料未提供完整的公开集成列表，仅给出了示例和基于 OpenTelemetry 的支持。
- 部分高级部署和安全选项仅做了高层描述，许多细节保留给企业沟通或文档中查看。
FAQ
HoneyHive 支持哪些类型的评估？
HoneyHive 支持自动评估和人工评估。自动评估可以使用代码或 LLM-as-a-judge 评分，而人工评估则允许领域专家使用自定义评分标准和标注队列审阅输出。
HoneyHive 可以自托管吗？
是的。Enterprise 套餐支持自托管，价格页面还列出了混合方案，即由 HoneyHive 托管控制平面，而数据平面自托管。
团队如何将应用与 HoneyHive 集成？
价格页面说明 HoneyHive 提供 Python 和 TypeScript SDK，并原生支持 OpenTelemetry，还可对 50+ 个库进行自动埋点，例如 LangChain、LangGraph、AWS Strands、Google ADK 和 OpenAI Agents SDK。
HoneyHive 用于什么场景？
HoneyHive 专为 AI 代理的可观测性与评估而设计。该网站将其定位为适用于生产代理、分布式追踪、在线评估、实验、告警、标注和审阅工作流的平台。
Quick Facts
- 类别
- AI 可观测性与评估
- 主要用户
- 构建和运营生产环境 AI 代理的团队
- 平台
- 原生支持 OpenTelemetry、与框架无关的 Web 平台
- 源域名
- honeyhive.ai
- 部署选项
- 多租户 SaaS、单租户 SaaS、混合部署和自托管
- 定价模式
- 个人开发者可用免费层；提供企业版套餐