阿里云开源LoongSuite：为AI Agent构建可观测性数据采集基础设施

随着AI Agent技术的不断演进和生态的持续繁荣，可观测性正面临前所未有的挑战。数据采集已从传统的运维支撑工具，演进成为决定Agent应用品质的核心基础设施。本文将深入探讨数据采集在Agent时代扮演的关键角色，并解读阿里云为何选择将其数据采集开发套件LoongSuite开源。

数据采集：决定AI Agent品质的基石

要理解数据采集的重要性，我们可以从三个核心维度审视其在AI Agent治理中的作用：服务可用性、输出可靠性与成本控制。

提升Agent的服务可用性

一个典型的Agent应用远比传统软件复杂。除了终端交互，其核心模块还包括认证与权限体系、会话与上下文管理、推理服务、大模型路由与降级策略以及流程编排引擎。同时，模型推理本身高度依赖外部世界，可能调用多个模型服务，通过工具执行真实操作，借助向量数据库维护长期记忆，再通过缓存机制控制LLM的重复调用成本。

这些组件共同构成了一条高度动态、跨系统、跨语义的执行链路。数据类型更多、来源更分散、关联关系也更复杂。在这种背景下，孤立的数据几乎没有价值。只有将模型、工具、流程与基础设施产生的信号统一关联起来，才能真正定位系统问题所在。

这要求底层的数据采集必须具备三项关键能力：

1. 统一的数据语义：建立标准化的数据字典，确保不同来源的信号能被统一理解。
2. 低成本且高质量的采集方式：在不影响业务性能的前提下，获取全面、准确的数据。
3. 端到端的全链路追踪能力：能够追踪从用户请求开始，经过模型推理、工具调用、上下文检索到状态更新的完整路径。

提升Agent的输出可靠性

Agent与传统软件的根本差异在于其自主决策特性。它涉及多模态输入、大模型推理、工具调用和状态反馈等多层交互，本质上是一种非线性工作流。在这种工作流中，任何一个节点的不确定性都可能被后续步骤不断放大，最终影响整体结果。

AI的非确定性催生了“评估经济”。评估正从阶段性的验收工作，演变为一种贯穿开发与运维全生命周期的持续性工程实践。这背后逐渐形成了一种新的治理范式：Agent治理体系。该体系由三部分构成：

• 可观测性：包含数据采集，是获取系统状态的基础。
• 度量框架：提供评估的基准。
• 自动化评估：持续监控与反馈机制。

在这个体系中，高质量、可关联的数据，是一切评估与改进的前提。没有可靠的数据采集，评估与优化就成了无本之木。

控制Agent的运行成本

当Agent与模型进行多轮交互时，Token消耗往往呈指数级增长。在复杂场景下，系统甚至可能陷入无止境的推理循环，形成典型的“Token黑洞”。

如果缺乏链路级的可观测能力，开发者既无法判断消耗具体发生在哪一个环节，也无法精准评估优化措施的真实收益。成本控制只能依赖于经验与猜测。而一旦具备端到端的观测能力，决策就有了数据支撑：可以清晰地识别哪些步骤值得保留，哪些推理过程可以裁剪，以及哪些工具调用正在制造不必要的消耗。

因此，统一的数据采集是建立端到端观测能力、从而实现精细化成本控制的前提。正是在这样的技术背景下，阿里云选择开源LoongSuite数据采集开发套件，旨在帮助更多企业以更低的成本、更高的效率，构建标准化且可持续演进的可观测体系，这也是构建下一代AI Agent应用的关键一环。

LoongSuite数据采集开发套件的构成

LoongSuite 是一款开源的数据采集开发套件，其名称音译为“龙-sweet”，项目地址位于 github.com/alibaba/loongcollector。

LoongSuite由三部分核心组件构成一个高效协同的数据采集引擎：

• LoongCollector（主机探针）：这是一个通用节点代理，基于eBPF技术实现进程外数据采集，提供日志收集、Prometheus指标收集以及网络和安全收集功能。它在高效灵活处理数据的同时，最大限度降低对业务的干扰。
• LoongSuite Agents（进程级探针）：这是一系列应用内细粒度采集代理，目前支持Python Agent（进程代理）、Go Agent（编译时插桩）和Java Agent（进程代理）。它们能够自动捕获进程中的函数调用链路、参数传递路径及资源消耗，实现运行时状态的精准采集，而无需修改业务代码。这种无侵入式设计特别适合动态更新频繁的技术环境。
• 核心数据采集引擎：LoongCollector同时也作为核心数据采集引擎，实现了主机级探针与进程级插桩的有效结合，并对多维度观测数据进行统一处理，涵盖从原始数据采集、结构化转换到智能路由分发的完整流程。

LoongSuite的设计特点与核心优势

从工程实现角度看，LoongSuite的设计目标非常明确：在不干扰业务的前提下，实现全面、高效、低成本的数据采集。其基础特点包括零侵入采集、对Java/Go/Python等主流语言的全栈支持，以及深度兼容OpenTelemetry生态，可视为OpenTelemetry的一个发行版。

在此之上，LoongCollector进一步提供了三项关键工程能力，以应对AI场景的独特挑战。

优势一：多维度数据的统一采集能力

在Agent场景中，单一视角的数据已无法解释复杂的系统行为。一个简单的用户请求背后，往往同时涉及模型推理、工具调用、上下文检索和状态更新等多个并行的步骤。日志、指标、追踪、事件和性能剖析数据如果彼此割裂，工程师面对的就是片段化的事实，难以判断根因或评估优化效果。

LoongCollector通过All-in-One架构，将Logs、Metrics、Traces、Events、Profiles统一纳入同一采集与关联体系。这本质上是在还原Agent的真实、完整的执行过程，让问题可以从“感觉不对”转变为可以被完整描述、复现和分析。同时，其利用eBPF实现的进程外采集，进一步降低了对业务的干扰。

优势二：极致的性能与稳定性

数据采集层位于业务系统的关键路径上，其自身的性能与稳定性至关重要。尤其在Agent应用中，多轮推理和频繁的工具调用会带来突发性的数据洪峰。如果采集组件在高并发下出现锁竞争、阻塞或数据堆积，微小的抖动也可能被放大为全链路问题。

LoongCollector通过时间片调度、无锁化设计、高低水位反馈队列与持久化缓存等一系列底层优化，旨在高并发场景下实现低资源消耗与高吞吐，确保数据不丢失、系统不抖动，从而保障上层业务的稳定性。

优势三：灵活部署与智能路由

可观测体系的建设并非一蹴而就。随着模型、框架和业务形态的演进，数据的价值密度和使用方式会不断变化。如果采集层与下游存储、分析系统强耦合，每一次调整都可能意味着重构和风险。

LoongCollector采用模块化架构，将采集、处理与分发解耦。这使得不同来源、不同语义的数据可以在采集层完成标准化和结构化转换，然后根据预设策略被智能路由至不同的下游系统，例如旧的监控系统、新的分析平台或专门的评估系统。这种设计让工程团队能够在不破坏现有体系的前提下，平滑引入新的能力，保证可观测性能够伴随AI应用一同演进。

为何选择开源：从实现问题到生态共建

在AI时代，数据采集早已超越“实现问题”，成为一个“生态问题”。开源是LoongSuite应对这一挑战的必然选择。

首先，Agent应用的复杂性正在快速外溢，技术栈和交互模式高度多样化。封闭的数据采集体系必然面临覆盖不足、语义割裂和适配成本飙升的问题。要使可观测性真正成为AI的基础设施，它必须先成为一项公共能力。开源是构建这一公共能力的最佳路径。

其次，行业正在就AI可观测性形成共识。OpenTelemetry在传统可观测领域的成功已经证明，开源是形成技术标准和数据模型最大公约数的有效方式。面对Agent场景下涌现的函数调用、工具使用、推理链路等新型信号，任何单一厂商都无法独立定义标准答案。开源，是对技术不确定性最务实的回应。

从工程视角看，开源也是对性能与成本的长期负责。数据采集运行在系统最底层，任何额外开销都会被放大。通过开源，LoongSuite能够在更广泛的真实生产环境中被验证、审视和优化，让“极致性能”从实验室指标变为社区共建的工程现实。

最终，阿里云并不希望LoongSuite只是“另一个采集器”。将其开源，意味着它将成为AI可观测体系中的一块通用拼图，可以被自由集成到不同的Agent框架、存储系统与分析平台中，帮助开发者构建真正端到端、可演进的Agent治理体系。开源是一种战略选择：选择用开放换取标准，用社区共建对抗系统复杂，共同推动AI应用走向规模化与可持续发展。

参考资料

[1] 阿里云为何要将数据采集开发套件开源, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/eSFFOv9ES8RNIZBvxonmNA

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