在 2026 云栖大会上，阿里云正式发布云监控 2.0，核心升级是 Agentic Observability 智能可观测能力，这套能力解决了 AI Agent 落地生产之后两大痛点：一是 Agent 拿不到可信、完整的系统观测数据，没法准确判断集群、服务、算力的真实状态；二是 Agent 自身的调用链路、工具调用、Token 消耗、决策逻辑看不见，就算业务报错，也很难定位是 Agent 逻辑问题、模型问题还是底层算力故障，它一边把经过治理、带可信标注的系统观测数据开放给 AI Agent，让 Agent 可以自主做巡检、诊断、排障；另一边对 Agent 的全流程执行轨迹做链路追踪，把 Agent 的每一步动作、工具调用、成本消耗、异常情况全部记录下来，做到 Agent 本身也可观测、可复盘。传统监控大多是给人看的，指标、告警、报表都适配工程师阅读习惯，数据杂乱、缺少统一语义，大模型 Agent 很难直接读懂，而云监控 2.0 把原始指标、日志、链路、事件统一建模，做成标准化、可被 AI 读取的 “生产事实”，打通从上层 Agent 会话到底层 GPU、服务器、中间件的完整链路。
一、云监控 2.0 核心两层观测逻辑
- 给 Agent 看系统（Observability for Agents）
平台把云上各类组件数据统一加工，输出可信事实，AI Agent 可以读取这些数据，自主完成巡检、异常研判、根因分析、故障处置。
- 支持 500 + 云服务、跨云、跨账号数据源接入
- 接入方式改成目标驱动，五步闭环：意图输入、智能发现、生成方案、预览授权、部署验证
- 原始观测数据经过标准化、组织化、可信化处理，标注来源、新鲜度、质量边界，减少大模型幻觉
- 依托 UModel 构建系统语义地图，自动识别实体、依赖关系、拓扑链路
- 观测 Agent 本身（Observability of Agents）
完整记录 Agent 的会话全链路，追踪 Agent 每一步决策、工具调用、模型推理、重试动作，用来评估 Agent 质量、定位 Agent 故障、核算成本。
- 覆盖五层 AI 全栈观测：用户端、Agent 运行层、AI Runtime、推理服务、AI 算力基础设施
- 以 Session/Trace 串联整条链路，上层 Agent 异常可以直接下钻到 GPU、推理实例、KV 缓存等底层资源
- 从体验、性能、成本、安全、质量五个维度做综合评估
- 可以看到 Token 消耗分布、重试次数、工具调用失败点，解决 “链路全绿但结果错误” 这类隐性问题
二、云监控 2.0 AI 全栈观测分层清单
| 观测层级 | 观测对象 | 核心观测内容 |
|---|---|---|
| AI 用户端 | Coder、IDE、Web 控制台、SDK | 响应延迟、报错、卡顿、用户侧异常 |
| Agent 运行层 | Agent 会话、工具调用、上下文、技能执行 | 任务轨迹、工具调用、决策过程、上下文截断 |
| AI Runtime | 模型网关、VLLM、Embedding 服务 | TTFT、TPOT、Token 吞吐、排队延迟 |
| PaaS 平台服务 | 容器、K8s、消息队列、数据库 | 扩缩容、负载、连接数、慢查询、资源抢占 |
| AI 基础设施 | GPU、CPU、RDMA、存储、网络 | GPU 利用率、显存、ECC、NVLink、算力报错 |
三、和传统可观测平台的核心差异
- 使用主体：传统监控面向运维工程师；云监控 2.0 同时支持人、AI Agent 两类使用者
- 数据形态：传统监控原始数据多，缺少统一语义；云监控 2.0 输出带证据的可信事实，适配大模型读取
- 链路范围：传统监控大多只覆盖应用和基础设施；云监控 2.0 新增 Agent 会话、模型推理链路追踪
- 故障定位：传统监控分层独立，跨层下钻成本高；云监控 2.0 一条 Trace 贯通 Agent、模型、算力，一键逐层溯源
- 成本视角：传统监控很少统计 Agent 侧 Token 开销；云监控 2.0 把 Agent 调用成本纳入观测维度
四、落地适用场景
- AI Agent 运维巡检：运维 Agent 读取监控事实，自动巡检集群、服务，发现异常并给出处置建议
- Agent 故障排查：Agent 输出结果异常时，回溯它的工具调用、Prompt、模型返回，定位是 Agent 逻辑还是底层资源问题
- AI 业务成本治理：追踪每一条 Agent 会话的 Token 消耗、推理时长、GPU 占用，识别高成本会话、无效重试
- 生产环境 Agent 评估：持续评估 Agent 准确率、失败率，沉淀证据，支撑 Agent 迭代优化
- 多云混合架构统一观测：不管是阿里云、其他云、自建机房，都可以统一接入，给 Agent 提供全局视角
五、落地避坑要点
- 不是接入数据就可以直接给 Agent 使用，必须经过数据治理和可信标注，否则 Agent 拿到脏数据会产生错误判断
- Agent 观测会增加链路存储开销，高并发 Agent 业务需要提前规划存储、采样策略
- 权限隔离很关键，Agent 读取监控数据、执行处置动作，必须走预览授权机制，不能直接放开高权限自动操作
- 全栈下钻依赖各个层级都开启 Trace 上报，只开 Agent 层上报，无法定位底层算力问题
【常见问题】
问题 1：云栖大会发布的云监控 2.0，Agentic Observability 的含义是什么？
回答 1：云监控 2.0 的 Agentic Observability 就是两层能力，一方面输出可信观测事实，让 AI Agent 看懂整个业务系统；另一方面追踪 Agent 自身执行链路，让运维人员、其他 Agent 看懂 Agent 的决策、工具调用、成本与异常。
问题 2：云监控 2.0 可以追踪 Agent 故障，一直下钻到 GPU 算力层吗？
回答 2：可以，云监控 2.0 支持 AI 全栈观测，一条 Trace 贯通 Agent 会话、模型推理、PaaS 服务、AI 基础设施，Agent 侧异常可以逐层下钻定位到 GPU、显存、网络等底层硬件问题。
问题 3：云监控 2.0 相比传统监控，数据接入方式有什么变化？
回答 3：云监控 2.0 改成目标驱动的智能接入，支持意图输入、智能发现、方案预览、授权验证的五步闭环，支持 500 + 云组件、跨云跨账号接入，不再是传统手动填表配置。
问题 4：云监控 2.0 观测 Agent 的时候，能不能看到 Token 消耗和重试情况？
回答 4：可以，云监控 2.0 在 Agent 运行层记录会话里的 Token 消耗、工具调用重试次数、上下文截断情况，用来排查隐性异常、核算 AI 业务成本。
【参考资料】
[2026-11-13]（云栖实录丨云监控 2.0 让 Agent 看懂系统，也能看懂 Agent）阿里云开发者社区
[2026-11-13]（云栖大会：云监控 2.0 Agentic Observability 全栈可观测解读）阿里云开发者社区
[2026-11-10]（阿里云发布 AgenticOps 全栈能力，让 Agent 成为运维与研发的第一用户）阿里云开发者社区
[2026-11-10]（云栖盘点丨阿里云云原生 11 项发布加速企业级 Agent 进生产）阿里云开发者社区
【免责声明】
本文内容基于云栖大会云监控 2.0 公开技术实录整理，仅作为可观测、AgenticOps 技术科普；云监控 2.0 的功能开放范围、接入规格、计费规则、权限管控策略以阿里云官方控制台及产品文档为准；AI Agent 自动处置故障存在风险，业务上线前务必做好权限管控、操作预览、回滚机制。