Latitude
Latitude Data S.L. · 其他
Latitude 是一套開源平台，用來監控正式環境中的 AI 代理。它追蹤真實流量，把失敗歸納成訊號，還能把手動修正交給你的程式碼代理處理。
關於 Latitude
What Is Latitude
Latitude 是一套採用 MIT 授權、用來改善已上線 AI 代理的平台。它最早是評估 LLM 的提示工程平台，如今重心放在監控上：看清楚一個運作中的代理到底做了什麼，並把反覆出現的失敗變成團隊能追蹤、能修的問題。
這套產品的運作是一個循環，官方稱作 Observe、Understand、Refine。Latitude 先蒐集代理的遙測資料，再拆解每一段對話成追蹤與工作階段，讓你在同一個地方看到模型呼叫、工具呼叫、詞元、延遲、成本與錯誤。接著它依語意把相似的工作階段分群，把反覆出現的失敗模式整理成有名稱的訊號，並在新問題冒出來或舊問題惡化時發出警示。作為一套 LLM 監控平台，這個循環就是產品的全部：它是介於運作中的代理與負責它的團隊之間的 AI 代理觀測層。這也是開源 AI 監控的意義：痕跡留在自己手上。
實務上，Latitude 的代理追蹤把一次不透明的執行，變成一串讀得懂的 span 與工作階段。
限制在於適用範圍。Latitude 看的是已經存在的代理。如果你還沒做出東西，就沒有可監控的對象。它也需要一定的正式環境流量才能發揮作用，因為行為探索與失敗分群都仰賴真實流量，而不是幾次測試跑出來的結果。
Getting Started
- 到 console.latitude.so 註冊，為你的代理建立一個專案。
- 安裝 Latitude SDK（npm 或 PyPI），或把現有的 OpenTelemetry 管線指向 Latitude。
- 送出第一批追蹤，資料會以工作階段的形式出現在儀表板上。
- 檢視追蹤、工具可靠度與成本，再讓 Behaviors 與 Signals 把反覆出現的問題挑出來。
- 把某個訊號變成監控或評估，需要的話再連接 Latitude 的 MCP 伺服器，讓程式碼代理接手修正。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 在正式環境跑代理的 AI 工程師：他們要看的是運作中的代理為什麼失敗，不只是失敗這件事。Latitude 會追蹤一筆請求在模型、工具與檢索之間真正走過的路。
- 推出代理功能的產品團隊：Behaviors 與 Signals 把零散的抱怨整理成一份有優先順序的清單，附上受影響人數與趨勢，分診不再是猜謎。
- 負責 QA 與評估的人員：人工註記、自動產生的評估，以及由已驗證追蹤建立的資料集，讓他們有一套可重複的方式，在下一次部署前抓到退化。
- 想自行架設的團隊：因為採用 MIT 授權，可以把平台跑在自己的基礎設施上，並查核代理資料怎麼被處理。
任務
- 追蹤多步驟的代理執行：每次互動都會變成模型呼叫、工具呼叫與檢索步驟的 span，斷掉的鏈路能從頭到尾看得清楚。
- 把反覆的失敗分群：相似的失敗工作階段會合併成單一問題，附帶範例、趨勢線與團隊能管理的生命週期。
- 盯住每段工作階段的成本：Cost 檢視會顯示錢花在哪裡，以及快取在不同模型與路由之間省下多少。
- 比較不同的流量切片：Experiments 把某次發版、某次換模型或某個使用者族群，擺在每一項追蹤指標旁並排比較。
- 自動化修正循環：訊號可以連同範例追蹤與深連結送到 Claude Code 或 Cursor，代理套用最小幅度的正確修正並開出 pull request。
情境
- 一個老卡住的客服代理：換模型之後準確度開始偏移，訊號在使用者大量抱怨之前就抓到退化。
- 一個吃光預算的研究代理：Cost 檢視顯示哪些工具呼叫最花钱，團隊就能砍掉最貴的那條路。
- 一次夜間發版：監控盯著部署後改變的行為，失敗模式一旦回頭就通知團隊。
主要功能
相容 OpenTelemetry 的追蹤
Latitude 透過自家 SDK 或任何現有的 OpenTelemetry 管線接收代理遙測，採用開放而非專屬的格式。模型呼叫、工具呼叫、檢索步驟與巢狀執行都以 span 的形式進來，相關的 span 收攏成工作階段，讓你當成完整的多輪對話閱讀。已經在送 OTel 資料的團隊，可以把管線指向 Latitude，不必重做 instrumentation。相對於專屬的代理追蹤，開放格式讓團隊自己決定遙測資料放哪裡。想要一套自己看得懂的 LLM 觀測，這樣的形式更合適。
把失敗變成可追蹤問題的訊號
當追蹤一再失敗，Latitude 會把它們歸成訊號：有名稱、有優先順序的失敗模式，附上範例追蹤、受影響人數與趨勢。訊號來自人工註記、自動 flagger、評估與自訂檢查，所以一次挫折感飆升或一個工具錯誤，不再只是日誌裡的碎片，而是有負責人的問題。
自動發現問題並發出警示
Latitude 盯著進來的流量，在新問題出現或既有問題惡化時告訴你。警示會送到 Slack、電子郵件或 webhook，團隊能在使用者開單之前先知道。每個訊號都帶著失敗的追蹤與趨勢，這是含糊警告與能採取行動之間的差別。
內建 flagger 與人工註記
平台自己會偵測常見的失敗類別，包括挫折、拒答、越獄、工具錯誤與空回應。審閱者還能對任何追蹤、span 或輸出留下行內意見，這份人工判斷會變成可搜尋、可分群、可納入評估的結構化訊號。
資料集與評估管理
Latitude 從已驗證的正式環境追蹤建立黃金資料集，一個問題一份，內建版本控制。團隊用這些資料集跑評估與回歸測試，而由訊號產生的評估會在修正上線後繼續為即時流量打分，這正是確認修正真的撐住的方式。
MCP 伺服器與程式碼代理派遣
一個 Model Context Protocol 伺服器讓程式碼代理存取 Latitude 工作區，不必打開儀表板就能讀取與管理專案。當訊號升高時，Latitude 可以把完整脈絡、範例追蹤與深連結送給 Claude Code 或 Cursor，代理套用最小幅度的正確修正並開出 pull request。
企業級安全與控管
Latitude 通過 SOC 2 Type II 認證，傳輸中資料以 TLS 1.2+ 加密，靜態資料以 AES-256 加密。它支援 SAML 2.0 單一登入、GDPR 工具、稽核日誌與歐洲資料落地。Enterprise 方案再加上細緻的 RBAC 角色、地端或專屬雲部署，以及可用性 SLA。
優缺點
優點
- 整套平台以 MIT 開源，團隊可以自行架設，並查核代理資料怎麼被處理。
- 追蹤、工具可靠度、記憶與成本都在同一個地方，從「哪裡壞了」到「就是這一步出錯」的距離因此縮短。
- 訊號與自動 flagger 把反覆的失敗分群，而不是留成散落的日誌，分診工作量因此下降。
- 派程式碼代理修正形成閉環，被偵測到的問題會變成 pull request，而不是還要有人動筆寫的工單。
- 價格從免費起跳且席次不限，小團隊可以先評估再付費。
缺點
- 代理得先在正式環境運作才有用，處於早期階段的專案沒什麼可交給它看的。
- 行為探索與失敗分群需要真實流量才有效，對低流量工具來說門檻偏高。
- 免費方案只保留 30 天資料與每月 20K 點數，高流量團隊很快就會用到付費的 Pro 方案。
- 採用它代表要為代理加上 instrumentation 並接好遙測，即使走 OTel 這條快路，仍是實打實的設定工作。
常見問題
Latitude 是一套 AI 代理監控工具，針對已經在正式環境運作的代理。它把真實流量擷取成追蹤與工作階段，再呈現失敗、成本與行為模式，讓團隊找出並修掉出問題的地方。
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