低後悔上線必備：Agent 觀測與評測工具鏈（先選 1 套）
清單類型: safe-defaults
Persona: The Minimalist（極簡決策者）
前提
你要把 agent 系統放進可維護的開發迭代，並且能追查失敗、做回歸、控制成本/延遲。
排除
不適用：你完全不留任何可追查資料。避免：同時導入太多工具，最後沒有一套真的落地。避免：只看成功率，不看成本/延遲/重試。
Langfuse
要可自架、要降低鎖定：用它做基礎觀測與評測。
適合
你需要 open-source / self-host、並希望用 OpenTelemetry 思維做相容。
避開
你完全沒有運維人力且不想碰任何平台設定。
後悔風險
自架需要最低限度的運維；但換來可控性與撤退路線。
參考連結
(2025年12月19日)
Arize Phoenix
想快速用 OTLP/整合抓到 traces：Phoenix 是強力的開源選項。
適合
你要 tracing + experiments + integrations，並希望能自架掌握資料。
避開
你不允許任何 trace 資料落地（那你就不該做多步驟 agent）。
後悔風險
需要你定義事件最小集，否則資料會又多又沒用。
參考連結
(2025年12月19日)
LangSmith
如果你已在 LangGraph 生態：它能用整合式工作流加速落地。
適合
你要把 tracing/evaluation/deployment 放在同一套工作流中。
避開
你要求完全自架且不想用託管平台。
後悔風險
容易在 trace/評測資料面被鎖定；要事先設計出口（例如 OTEL）。
參考連結
(2025年12月19日)
Helicone（AI Gateway + Observability）
你要跨供應商/統一入口：用它把請求與觀測綁在一起。
適合
你要統一 API 入口、集中 logging、並有 fallback/路由需求。
避開
你不想引入 gateway 這一層或網路路徑變更。
後悔風險
gateway 是新單點：要有健康檢查與降級策略。
參考連結
(2025年12月19日)
OpenTelemetry（標準）
把它當成你的『撤退路線』：資料格式能出得去，比工具名稱更重要。
適合
你要降低供應商鎖定，並用標準方式傳遞 traces。
避開
你只想要最簡單的 UI、完全不想碰標準化與事件設計。
後悔風險
你需要花時間定義事件/屬性，否則標準也救不了你。
參考連結
(2025年12月19日)
決策框架
先選一套能落地的 tracing/eval，再逐步補齊；優先可撤退（open standards / self-host）而不是最炫功能。
信心說明
中高：工具很多，但能否落地取決於你是否願意只選一套、先做最小可用。