摘要：随着开源模型的持续迭代与低代码平台的兴起，让AI Agent的开发门槛大幅降低，各类Demo层出不穷。但行业内普遍存在一个尴尬的现状：绝大多数AI应用始终停留在演示阶段，难以突破企业级生产环境的落地瓶颈，最终能形成稳定线上服务的更是寥寥无几。
随着开源模型的持续迭代与低代码平台的兴起，让AI Agent的开发门槛大幅降低，各类Demo层出不穷。但行业内普遍存在一个尴尬的现状：绝大多数AI应用始终停留在演示阶段，难以突破企业级生产环境的落地瓶颈，最终能形成稳定线上服务的更是寥寥无几。
造成这一困境的核心原因，在于Demo与生产环境对AI应用的要求存在天壤之别。对于Demo而言，只需实现80分的基础功能，快速呈现效果即可；而进入生产阶段，开发效率、业务能力、部署便捷性、问题诊断、成本控制、生成质量、安全合规等一系列“门槛”接踵而至。其中，如何精准观测AI应用的运行状态，成为突破这些瓶颈的关键前提，毕竟只有看清应用的实时表现，才能针对性地解决问题、优化性能。
在众多AI开发框架中，Spring AI Alibaba凭借对Spring AI的企业级增强，成为java开发者构建AI Agent的优选方案。而其基于OpenTelemetry实现的可观测性能力，更是为AI应用的生产落地提供了重要支撑。下面我将从原理、用法、实践三个维度，详细解读Spring AI Alibaba的两种可观测性集成方案，结合具体代码示例，带大家领略零代码改造与全链路追踪的独特优势。
作为Spring官方推出的AI开发框架，Spring AI借鉴了Python生态中热门的Langchain与LlamaIndex的设计思路，通过封装大模型调用、向量数据库、工具调用等基础能力，让开发者用几行代码就能搭建智能体原型。比如实现一个简单的对话Agent，核心代码如下：
@RestControllerpublic class ChatController {private final ChatClient chatClient;public ChatController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {this.chatClient = chatClientBuilder.build;}@GetMapping("/chat")public String chat(@RequestParam String question) {return chatClient.prompt.user(question).call.content;}}但在面对复杂业务场景时，Spring AI的单体化设计逐渐显现短板：缺乏多Agent协同的工作流编排能力，难以实现任务流转与状态管理；生态集成有限，未提供企业级所需的RAG、模型评估等开箱即用功能。为解决这些问题，Spring AI Alibaba应运而生，通过三大核心特性完成了企业级增强：
一是Graph框架，基于有向无环图实现多Agent协同编排，支持条件分支、并行执行等复杂逻辑；二是DSL转换器，兼容Dify等低代码平台的配置，实现“低代码设计-高代码部署”的无缝衔接；三是深度集成阿里云生态，内置RAG、百炼平台对接、可观测性等企业级能力，大幅加速智能体的工业化落地。
以多Agent协同写作为例，开发者可通过Spring AI Alibaba快速定义写作Agent与评论Agent，并构建顺序工作流，让两个Agent自动完成“写作-评论修改”的全流程。这种灵活的编排能力，让AI应用能够从容应对复杂的业务需求。
Spring AI Alibaba的可观测性体系基于OpenTelemetry标准构建，采用分层架构实现数据采集、处理与上报的全链路覆盖。框架原生方案依赖Micrometer自动埋点，适用于需要快速接入的场景，无需额外修改业务代码，仅通过依赖引入和配置即可生效。
该方案的架构分为四个层次，形成完整的数据流转链路：
埋点层：借助Micrometer的自动埋点机制，对AI应用的关键操作进行无感知采集，包括大模型推理的请求/响应、工具调用的参数与结果、外部服务（如向量数据库）的调用耗时等核心指标；数据导出层：通过Micrometer的可插拔Tracer组件，结合OpenTelemetry SDK，将采集到的埋点数据转换为OTLP（OpenTelemetry Protocol）标准格式，确保数据的通用性；存储层：兼容所有支持OTLP协议的可观测性存储系统，无论是开源的Prometheus（指标存储）、Jaeger（链路追踪）、Langfuse（AI专属观测平台），还是阿里云ARMS等商业服务，都能无缝对接；扩展层：补充了Spring AI原生未支持的增强能力，例如提示词版本的关联采集、输入输出内容的完整记录，以及异常信息的精细化捕获，为问题诊断提供更全面的数据支撑。接入框架原生可观测性能力的操作流程简洁清晰，具体步骤如下：
推荐使用Spring AI Alibaba提供的机票预定助手示例项目作为实践载体，该项目包含了大模型调用、工具调用等典型场景，可直接从GitHub仓库克隆获取：
git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba-demo.gitcd spring-ai-alibaba-demo/flight-booking-assistant在项目的pom.xml文件中添加以下依赖，实现数据采集、转换与上报的全链路支持：
org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatorio.micrometermicrometer-tracing-bridge-otelio.opentelemetryopentelemetry-exporter-otlpcom.aliyun.armsarms-otel-spring-ai-extension1.0.0修改src/main/resources/application.properties文件，配置可观测性相关参数，关键配置如下：
# 启用ARMS扩展功能spring.ai.alibaba.observability.arms.enabled=true# 启用OpenTelemetry导出management.tracing.enabled=true# 设置采样概率（生产环境建议根据流量调整，此处为100%采样）management.tracing.sampling.probability=1.0# OTLP数据上报端点（阿里云ARMS专属端点，需替换为自己的地域端点）otel.exporter.otlp.endpoint=https://tracing-gateway.cn-hangzhou.aliyuncs.com:4317# 服务名称（自定义，用于在观测平台区分不同应用）spring.application.name=flight-booking-ai-agent# 部署环境标识env=production# 阿里云ARMS授权Token（需从ARMS控制台获取）otel.exporter.otlp.headers=Authentication=your-arms-token使用常规Java命令启动应用：
java -jar target/flight-booking-assistant-0.0.1-SNAPSHOT.jar启动成功后，发起几次机票查询、预定等请求，触发AI应用的核心流程。随后登录阿里云应用监控OpenTelemetry版控制台，即可在“链路追踪”模块看到完整的调用链路。每条链路都会清晰展示大模型调用的输入输出、消耗的Token数量、工具调用的入参出参以及各环节的耗时，为问题诊断提供直观依据。
需要注意的是，由于Spring AI当前的指标命名规范与OpenTelemetry存在差异，框架原生方案目前仅支持链路追踪数据的查看，指标数据（如QPS、平均响应时间）的展示需等待后续版本的适配优化。
虽然框架原生方案接入便捷，但在实际企业级应用中仍存在诸多局限：扩展性差，内置埋点与框架代码深度耦合，自定义埋点需修改框架源码；端到端链路完整性不足，与中间件（如Redis、MySQL）、RPC调用（如Dubbo）的适配性较差，易出现链路断裂；依赖管理复杂，不同组件的版本冲突可能导致接入失败。
为解决这些痛点，LoongSuite商业版4.6.0推出了针对Spring AI Alibaba的无侵入探针方案，无需修改任何业务代码和框架配置，仅通过启动参数即可实现可观测性数据的全面采集，是企业级生产环境的优选方案。
核心原理LoongSuite是阿里云可观测团队打造的开源品牌，整合了日志采集、指标监控、链路追踪等多项能力，其核心组件包括LoongCollector（主机级数据采集）、多语言进程探针（支持Java、Python等）以及数据处理与上报模块。
无侵入探针的实现核心是运行时代码增强技术：探针包中预定义了针对Spring AI Alibaba关键方法的增强逻辑（如大模型调用的call方法、工具调用的execute方法）。当通过启动命令启用探针后，探针会在应用启动时动态挂载到JVM进程中，在目标方法执行前后自动注入埋点逻辑，完成Span创建、指标记录、上下文传递和异常捕获等操作。整个过程对开发者完全透明，真正实现“零代码侵入”。
与框架原生方案相比，无侵入探针方案的优势十分显著：支持多维度自定义扩展，可与业务SDK协同使用；基于切面设计，适配各类Spring Bean管理模式；依托OpenTelemetry生态，能完整覆盖中间件、RPC调用等场景，确保端到端链路的完整性；采用依赖隔离机制，避免版本冲突，运维成本大幅降低。
与框架原生方案一致，继续使用机票预定助手示例项目，无需进行任何代码修改。
从阿里云OSS地址下载LoongSuite商业版4.6.0的Java探针包，并解压到本地目录：
wget https://arms-retcode.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/loongsuite-agent/loongsuite-agent-4.6.0.tar.gztar -zxvf loongsuite-agent-4.6.0.tar.gz -C /usr/local/loongsuite-agent在原有启动命令中添加探针参数，关键配置如下：
java -javaagent:/usr/local/loongsuite-agent/loongagent.jar \-Dloongagent.license=your-loongsuite-license \-Dloongagent.service.name=flight-booking-ai-agent \-Dloongagent.workspace.id=your-workspace-id \-Dloongagent.region=cn-hangzhou \-jar target/flight-booking-assistant-0.0.1-SNAPSHOT.jar参数说明：
javaagent：指定探针包路径；loongagent.license：LoongSuite的授权密钥，需从阿里云控制台获取；loongagent.service.name：服务名称，与应用配置保持一致；loongagent.workspace.id：阿里云可观测平台的工作空间ID；若使用JDK 21及以上版本且未开启虚拟线程，需额外添加-Dloongagent.async.context.enable=true，确保异步场景下的链路上下文透传。对于部署在K8S环境中的应用，可通过修改Pod标签的方式快速接入探针，无需手动下载和解压：
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: flight-booking-agentspec:replicas: 1template:metadata:labels:loongagent.enable: "true"loongagent.license: "your-loongsuite-license"loongagent.service.name: "flight-booking-ai-agent"loongagent.workspace.id: "your-workspace-id"loongagent.region: "cn-hangzhou"spec:containers:- name: agent-appimage: your-agent-image:latest通过K8S的准入控制器，探针会自动注入到Pod中，简化部署流程。
启动应用并发起请求后，登录阿里云云监控控制台。与框架原生方案相比，探针采集的数据更全面且符合OpenTelemetry语义规范：不仅包含大模型和工具调用的详细信息，还能完整展示微服务调用链路（如从网关到AI服务、从AI服务到数据库的全流程）。同时，控制台支持按“AI操作类型”筛选链路，快速定位大模型调用超时、工具执行失败等问题，大幅提升排查效率。
Spring AI的可观测性探索并未止步，未来将在三个核心方向实现突破：
首先是可观测插桩开源化。目前无侵入探针能力仅支持LoongSuite商业版，后续阿里云团队将把该能力贡献到LoongSuite开源社区及OpenTelemetry社区，让更多开发者免费享受零侵入观测的便捷性。
其次是与AgentScope Studio深度融合。AgentScope Studio作为AI应用开发的一站式平台，将成为LoongSuite可观测性的前端门户，实现“开发-部署-观测”的全流程闭环，开发者无需切换多个平台即可完成AI应用的全生命周期管理。
最后是强化多Agent场景的观测能力。针对Spring AI Alibaba的Graph框架，将新增Agent粒度的调用统计指标，包括Agent间的协作次数、任务流转耗时、分支执行成功率等，为多Agent协同优化提供数据支撑。
AI应用从Demo走向生产，是技术落地的关键一跃，而可观测性能力正是这场跨越的“导航系统”。Spring AI Alibaba提供的两种可观测性方案，分别适配了不同的场景需求：框架原生方案适合快速验证、小型项目接入；无侵入探针方案则更适合企业级生产环境，兼顾扩展性与运维便捷性。尤其是无侵入探针的零代码特性，彻底打破了可观测性接入的技术壁垒，让开发者无需关注埋点实现，专注于核心业务逻辑。
来源：码韵匠道