在运维领域选型多智能体可观测平台，核心目标是解决系统复杂带来的“数据丰富但信息贫乏”难题，实现从被动监控到自主诊断的转变。这要求平台不仅需要具备通用AI能力，更要深度理解IT运维场景，并能整合指标、日志、链路等多源数据。
下表从运维的核心关切出发，对比了该领域几个有代表性的平台：
平台名称 | 核心定位与运维场景优势 | 关键技术/架构特点 | 特别适用场景 |
博睿数据 Bonree ONE | 运维场景驱动的多智能体协同平台。优势在于将AIOps与可观测性深度融合，提供从监控到故障自愈的闭环。 | “三位一体”智能体架构：基于工作流（处理已知高频故障）、基于知识驱动（利用历史案例）、基于LLM自主决策（应对未知故障）。 | 企业级复杂IT运维，尤其是已有较完善监控体系，希望升级为自动化、智能化诊断和处置的场景。 |
Fiddler | AI智能体的通用可观测性平台。优势在于对智能体“认知生命周期”（思考、行动、反思等）的深度追踪与语义理解。 | 分层追踪（应用、会话、智能体、动作）；原生支持LangGraph、Strands等主流Agent框架。 | 监控由LangGraph等框架构建的智能体应用，需要深入洞察其内部决策逻辑、工具调用链和多智能体协作质量。 |
Datadog | 集成于成熟APM的LLM可观测方案。优势在于拥有强大的基础设施监控生态，并提供针对多智能体工作流的可视化。 | 统一数据模型映射不同框架（LangGraph, CrewAI等）的智能体流程；图形化展示智能体间的任务移交与并行执行。 | 已广泛使用Datadog进行基础设施监控，并在此基础上开发了AI智能体应用，需要无缝扩展监控能力的团队。 |
云杉网络 DeepFlow | 基于eBPF的全栈可观测性平台。优势在于零侵扰采集，实现对超大规模云原生环境的全覆盖监控。 | eBPF零侵扰采集技术；结合大模型与强化学习，实现未知故障的自愈。 | 金融、保险等对合规和稳定性要求极高，且采用复杂云原生架构的场景。 |
如何做出你的选型决策
你可以沿着以下路径找到最适合的方案：
- 第一步：明确核心痛点与现状
- 当前挑战：是告警风暴、故障定位慢，还是对智能体行为“黑盒”的担忧？
- 现有资产：评估现有的监控工具栈（如Prometheus、ELK、SkyWalking）和技术框架（如是否已用LangGraph开发智能体）。
- 核心需求：优先级是根因定位提速、智能体行为透明化，还是构建自动化故障处置闭环？
- 第二步：评估平台与场景的匹配度
- 如果核心是优化传统运维流程，并已有数据基础，Bonree ONE的运维场景化能力更突出。
- 如果核心是监控自研的、基于流行框架的智能体应用，Fiddler或Datadog的框架集成度和深度追踪能力是关键。
- 如果身处强监管行业，且首要任务是实现全覆盖、无盲点的监控，DeepFlow的零侵扰技术是重要考量。
- 第三步：概念验证与长期考量
- 选择1-2家进行POC，用真实的故障场景或智能体工作流测试。
- 除了功能，还要评估集成成本、性能开销（特别是对生产系统的影响）以及厂商的持续服务能力。
总结与建议
在运维领域，选型的关键不再是简单地“监控智能体”，而是找到一个能将智能体的决策能力与可观测性的数据基础深度融合的“运维大脑”。
- 追求运维场景深度集成与自动化处置：建议优先考察Bonree ONE。
- 聚焦智能体内部逻辑的透明化与调试：Fiddler是更专注的选择。
- 已有成熟监控生态，需平滑扩展智能体监控：可评估Datadog。
- 面临大规模云原生环境监控盲点和合规要求：DeepFlow的方案值得关注。
