Respan

什么是Respan？

Respan（前身为 Keywords AI）是面向 AI Agent 可观测性与评估的统一控制平面。它捕获每次 LLM 调用、工具调用、路由决策和内存状态的完整执行链路，让团队对 Agent 在生产环境中的真实行为了如指掌。Respan 不止于可见性，更形成完整闭环：自动运行工作流级别的评估、定位根因、推荐修复方案，并支持团队直接从平台发布提示词和模型变更。Respan 获得 Y Combinator 和 Gradient 投资，服务于每小时处理数百万次 LLM 调用的团队，并通过 ISO 27001、SOC 2、GDPR 和 HIPAA 合规认证。

主要功能

• 端到端链路追踪

  捕获生产环境中100%的请求，提供完整的 span 级别详情——包括输入、输出、工具调用、路由决策、延迟、成本及自定义元数据——并自动重建为多步骤 Agent 的完整执行树。

• 自动化评估工作流

  在单一评估流水线中整合代码检查、人工审核与 LLM 裁判，当提示词、模型或 Agent 行为发生变化时自动触发——无需额外工具。

• AI 评估 Agent

  业界首创的 Agent，能够分析多次试验中的失败案例、将根因定位到具体决策节点、推荐下一步应添加的评估项，并智能采样线上流量供人工审核。

• 提示词与模型部署

  直接在界面中对提示词和模型变更进行版本管理、测试与发布上线，支持回滚，并可使用相同的生产数据与历史版本进行 A/B 对比。

• 自适应 AI 网关

  单一网关接入 500+ 模型，支持灵活路由、服务商抽象、BYOK（自带密钥）及自动故障转移——无需重建基础设施。

• 实时监控与告警

  自定义仪表盘支持 80+ 图表类型，实时追踪质量、延迟、成本与错误率。当行为出现漂移或异常时，通过 Slack、邮件或短信发送告警，并可自动触发后续评估或数据集构建。

使用场景

• AI Agent 调试 : 工程团队可直接在回放沙盒中打开任意生产链路，复现故障、测试修复方案并确认解决结果，无需凭感觉排查。
• 回归保护 : 频繁迭代提示词或模型的团队使用 Respan 在每次发布前对历史基线运行评估，在影响用户之前提前发现质量回归问题。
• 大规模 LLM 监控 : 每小时处理数百万次 LLM 调用的企业（如语音 AI 平台）利用 Respan 的异步日志记录与线程分组功能，在大规模场景下跨 Agent、语言和业务场景保持全面可见性。
• 从生产数据构建数据集 : 生产链路自动转化为带标注的评估数据集，省去手动构建测试集的繁琐工作，并确保评估始终基于真实用户使用情况。
• 提示词优化 : 团队利用实时生产数据流直接在平台上运行自动提示词工程，持续提升 Agent 输出质量，无需离线实验周期。

常见问题