第12章：Spring AI Alibaba 可观测性—深入追踪AI应用的“黑盒”行为与性能瓶颈

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📌 本章目标：深入解析Spring AI Alibaba的可观测性能力，并通过可运行的实践案例，帮助开发者“看清”AI应用的内部运行机制，实现高效运维与性能优化。

12.1 为什么AI应用需要可观测性？

在传统应用中，我们通过日志、指标和告警监控系统健康。然而，AI应用（尤其是大模型应用）引入了新的复杂性：

• 黑盒行为：模型内部决策过程不透明，难以理解为何生成特定输出。
• 高成本操作：大模型调用按Token计费，需精确监控成本。
• 性能波动大：响应时间受模型、输入长度、网络等多因素影响。
• 调试困难：当AI回答错误时，难以判断是提示词问题、检索结果问题，还是模型本身问题。

可观测性（Observability） 正是解决这些问题的关键。它通过收集系统生成的三大支柱数据——Metrics（指标）、Traces（追踪） 和 <