面向 GenAI 应用代码的低侵入式追踪框架，助力生产环境全链路监控与调试。
Monocle 是一款专为 GenAI 应用设计的 tracing 框架，旨在解决 LLM 调用、Agent 决策和向量检索在生产环境中的可观测性难题。项目采用元模型驱动设计，通过社区策展的 JSON Schema 为各类 AI 组件提供一致的追踪语义，并完全兼容 OpenTelemetry 标准。
核心特性#
- 低侵入式代码插桩：应用开发者仅需两行代码即可启用全链路追踪，同时支持平台工程师进行无代码侵入的 Wrapping 注入。
- 元模型驱动：通过
span_format.json定义 GenAI 语义（LLM 调用、向量检索、Agent 执行等），提供一致的追踪标准且支持社区扩展。 - OpenTelemetry 兼容：生成的 Span 数据完全兼容 OTEL 标准，可直接接入 Jaeger、Grafana Tempo 等后端。
- 多后端导出：内置 stdout、file、内存导出器，同时支持 Azure Blob Storage、AWS S3、Google Cloud Storage、Okahu Cloud 及 OTEL 兼容 Collector。
- 行为测试工具：支持定义输入、预期输出及预期的 Agent/Tool 调用，自动生成 Trace 并验证实际行为。
- MCP Server：接入 VS Code / GitHub Copilot 等 IDE 环境，提供策展的 Prompts 和工具辅助 Trace 分析。
框架集成矩阵#
- Agentic 框架：LangGraph、LlamaIndex、Google ADK、OpenAI Agent SDK、AWS Strands、CrewAI、Microsoft Agent Framework、AWS Bedrock Agentcore
- 协议与通信：FastMCP、MCP Client、A2A Client
- LLM 编排：LangChain、LlamaIndex、Haystack
- Web 与 Serverless：Flask、FastAPI、AIOHTTP、Azure Function、AWS Lambda、Vercel (TS)、Microsoft Teams AI SDK
LLM Provider 覆盖#
OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex、Azure OpenAI、Hugging Face、Deepseek、Mistral 等主流推理服务。
快速开始#
pip install monocle_apptrace
from monocle_apptrace.instrumentor import setup_monocle_telemetry
setup_monocle_telemetry(workflow_name="your-app-name")
项目治理#
由 Okahu, Inc. 捐赠，现为 Linux Foundation AI & Data (LF AI & Data) Sandbox 阶段项目。主仓库为 Python 实现（v0.7.8，共 37 个 release），另有独立的 TypeScript 实现。注意：官方网站 monocle2ai.org 当前存在 SSL 证书问题，暂不可访问。