Sản phẩm LLM của Datadog (nay là "Agent Observability") là một sự lựa chọn tự nhiên nếu bạn đã sử dụng Datadog cho cơ sở hạ tầng và APM. Nhưng nó mô hình hóa các tác nhân như các khoảng thời gian — và từ điển của chính Datadog mô tả một khoảng thời gian tác nhân là "một loạt các quyết định và hoạt động," làm phẳng các quyết định thành các hoạt động chịu độ trễ. Một khoảng thời gian có độ dài và trạng thái; nó không có lý do, một lựa chọn thay thế đã được xem xét, hoặc sự chấp thuận của con người. AIAgentree thêm lớp quyết định đó. So sánh trung thực cho các nhóm đã tiêu chuẩn hóa trên Datadog.

AIAgentree so với Datadog LLM Observability

Các khoảng thời gian của bạn có độ dài. Các quyết định của bạn có lý do không?

Sản phẩm LLM của Datadog (nay là "Agent Observability") là một sự lựa chọn tự nhiên nếu bạn đã sử dụng Datadog cho cơ sở hạ tầng và APM. Nhưng nó mô hình hóa các tác nhân như các khoảng thời gian — và từ điển của chính Datadog mô tả một khoảng thời gian tác nhân là "một loạt các quyết định và hoạt động," làm phẳng các quyết định thành các hoạt động chịu độ trễ. Một khoảng thời gian có độ dài và trạng thái; nó không có lý do, một lựa chọn thay thế đã được xem xét, hoặc sự chấp thuận của con người. AIAgentree thêm lớp quyết định đó. So sánh trung thực cho các nhóm đã tiêu chuẩn hóa trên Datadog.

Cập nhật lần cuối: July 4, 2026

Chọn Datadog LLM Observability nếu…

  • Bạn đã tiêu chuẩn hóa trên Datadog và muốn một nhà cung cấp cho cơ sở hạ tầng + APM + LLM.
  • Giám sát hoạt động (độ trễ, lỗi, thông lượng) là ưu tiên.
  • Bạn chấp nhận giá theo khoảng thời gian và muốn sự nhất quán sản phẩm hơn là một công cụ riêng biệt.

Chọn AIAgentree nếu…

  • Bạn cần lý do quyết định và bằng chứng, không phải các khoảng thời gian hoạt động.
  • Bạn muốn giữ lại phù hợp với kiểm toán (≥6 tháng) mà SKU LLM của Datadog giới hạn ở 90 ngày.
  • Bạn muốn giá cả phẳng, có thể dự đoán mà không tăng vọt với số lượng khoảng thời gian tác nhân.

So sánh tính năng

Khả năngDatadog LLM ObservabilityAIAgentree
Dấu vết quyết định — lý do như các hiện vật có cấu trúcCác khoảng thời gian / hoạt động
Lý do có cấu trúc (các bước thảo luận, chính sách)
Dấu vết kiểm toán không thể giả mạo
Sự phù hợp với việc ghi chép theo Điều 12 của Đạo luật AI EU
Quy trình giám sát / phê duyệt con người theo Điều 14
Theo dõi kết quả (cố gắng so với kết quả, 3 chân trời)
Tìm kiếm tiền lệ qua các quyết định trước đó
Giữ lại phù hợp với kiểm toán (≥6 tháng, Điều 19)Giới hạn 90 ngày (SKU LLM)
Dự đoán giá cảTheo khoảng thời gian LLMCác cấp độ dấu vết phẳng
Cư trú dữ liệu EUPhụ thuộc vào khu vực (không bao gồm chính phủ đám mây)EU (Đức)
Tư thế tự lưu trữTùy chọn tự lưu trữ
Liên kết khungCông cụ ddtraceKhông phụ thuộc vào khung
Hỗ trợ OpenTelemetry
MCP + A2A điểm cuối gốc
Tác động độ trễ (<10ms gộp bất đồng bộ)
Hợp nhất cơ sở hạ tầng / APM
Từ vựng quyết định (lý do, bất đồng, phê duyệt)
Chi phí dưới sự bùng nổ khoảng thời gian tác nhân (20–50 khoảng thời gian/yêu cầu)Tăng theo các khoảng thời gianPhẳng

Datadog LLM Observability là tốt nhất cho

Các nhóm Ops đã tiêu chuẩn hóa trên Datadog muốn một nhà cung cấp duy nhất cho cơ sở hạ tầng, APM và giám sát LLM, và những người coi trọng sự nhất quán sản phẩm hơn là việc áp dụng một lớp quyết định riêng biệt.

AIAgentree là tốt nhất cho

Các nhóm cần lớp bằng chứng quyết định mà Datadog rõ ràng không tuyên bố — lý do, giám sát, và giữ lại phù hợp với kiểm toán — thường chạy song song với Datadog thay vì thay thế nó.

90 ngày khoảng thời gian so với sáu tháng bằng chứng

Chỉ riêng toán học giữ lại đã là một khoảng trống tuân thủ: SKU khoảng thời gian LLM của Datadog giới hạn giữ lại khoảng 90 ngày, trong khi Điều 19 của Đạo luật AI EU mong đợi các bản ghi được giữ ít nhất sáu tháng. Và việc lấy mẫu để tiết kiệm chi phí khiến cấu hình rẻ nhất trở thành cấu hình ít có khả năng bảo vệ nhất.

Ngoài việc giữ lại, mô hình của Datadog không có từ vựng cho lý do của một quyết định, lựa chọn thay thế đã được xem xét, hoặc sự phê duyệt của con người. AIAgentree ghi lại chính xác những điều đó, một cách không thể giả mạo, với việc giữ lại được xây dựng cho một cuộc kiểm toán thay vì một bảng điều khiển.

Sống chung với Datadog

Đây không phải là một cuộc di cư — mà là sự đồng tồn tại. Giữ Datadog cho APM và giám sát hoạt động; thêm AIAgentree cho bằng chứng quyết định. OpenTelemetry chuyển tiếp các khoảng thời gian theo cả hai hướng, vì vậy không bên nào mất đi khả năng nhìn thấy.

Bọc các quyết định cần phải có khả năng bảo vệ bằng SDK (3–10 dòng) và niêm phong chúng trong AIAgentree, trong khi Datadog tiếp tục giám sát hoạt động. Bạn có được độ dài và lý do.

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể giữ Datadog và thêm AIAgentree không?

Có — đó là thiết lập dự kiến. Datadog vẫn là APM và giám sát hoạt động của bạn; AIAgentree thêm lớp bằng chứng quyết định. OpenTelemetry kết nối cả hai.

Tại sao khối lượng công việc của tác nhân lại làm tăng hóa đơn khoảng thời gian?

Các quy trình phức tạp của tác nhân có thể tạo ra nhiều khoảng thời gian cho mỗi yêu cầu. Với giá theo khoảng thời gian, một sự tái cấu trúc tác nhân có thể nhân đôi hóa đơn giám sát của bạn mà không thay đổi lưu lượng người dùng — một điểm đau đã biết. Các cấp độ dấu vết phẳng tránh được toán học đó.

Liệu Datadog LLM Observability có đáp ứng Điều 12 không?

Nó được xây dựng cho giám sát hoạt động, không phải bằng chứng kiểm toán: không có hồ sơ quyết định không thể giả mạo, và việc giữ lại trên SKU LLM bị giới hạn dưới kỳ vọng sáu tháng của Điều 19. AIAgentree được xây dựng đặc biệt cho bằng chứng đó.

Sự khác biệt về giữ lại là gì?

SKU khoảng thời gian LLM của Datadog giới hạn khoảng 90 ngày; Điều 19 của Đạo luật AI EU mong đợi ít nhất sáu tháng. AIAgentree cung cấp việc giữ lại phù hợp với kiểm toán theo thiết kế.

AIAgentree có phải là sự thay thế cho APM không?

Không. AIAgentree quản lý các quyết định, không phải cơ sở hạ tầng. Giữ Datadog (hoặc APM của bạn) cho giám sát hoạt động; AIAgentree thêm lớp lý do và bằng chứng.

Thêm lớp chứng cứ vào ngăn xếp của bạn

Giữ lại các công cụ bạn thích. Thêm hồ sơ quyết định có thể phát hiện giả mạo mà các kiểm toán viên chấp nhận — miễn phí để bắt đầu.