关于 Litefuse

让 agent 可靠为什么这么难

让 agent 可靠比传统软件难得多。模型是非确定性的，计划会跑偏，工具会以你没预料到的方式失败，记忆会在多轮之间悄悄漂移甚至消失。某一步的幻觉可能污染下游的一切。可能出错的面非常大 —— 而且大多数问题只有在生产环境才会暴露出来。

Litefuse 是什么

Litefuse 是一个 agent 可观测性与评估平台。我们的使命是帮助开发者 以评估驱动开发的方式交付可靠的 AI agent：

• Trace 每一步 —— LLM 调用、工具调用、子 agent 跳转、记忆读写 —— 让你能看清 agent 为什么 做出了它做的事。
• 持续评估 —— 在线和离线地对你的 agent 跑 LLM-as-judge、用户反馈、自定义指标以及离线数据集实验。
• 在用户发现之前抓到回归 —— 比较运行结果、对比 prompt、根据评估结果设置发布门槛。

我们为什么从 Langfuse fork

Litefuse 起源于对 Langfuse 的 fork。Langfuse 是一个出色的开源项目，前人工作非常扎实 —— 我们感谢 Langfuse 团队所构建的一切。

我们 fork 的原因是想在自托管部署上做出明显不同的权衡：

• 更简单的架构。 Langfuse 的生产部署有六个运行组件，Litefuse 最少只需要 两个 —— 更容易部署、更容易运维、出问题时也更容易理解。
• 以 Apache Doris 作为可观测性存储。 Litefuse 支持 Apache Doris 作为 trace 和 observation 数据的后端存储。这能在分析型负载上获得更好的查询性能，也契合已经在用 Doris 的团队。
• 存储占用降低约 80%（相同 trace 量），主要得益于 Doris 的列式存储和压缩。

与 Langfuse SDK 兼容

Litefuse 保持与 Langfuse SDK 的协议兼容性。如果你已经在用 langfuse 或 langfuse-python / langfuse-js 埋点，把它指向一个 Litefuse 端点即可 —— 不需要重新埋点。这个兼容性是我们长期承诺的，不是一座临时迁移桥。

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