Независимый от поставщиков сервис для приёма, обработки и экспорта трассировок, метрик и логов в разные системы мониторинга.
- Звёзды
- 11,907
- Форки
- 1,219
- Открытые issues
- 1,172
- Последний коммит
- вчера
Что это?
Arize Phoenix — open-source платформа AI observability для экспериментов, оценки и диагностики приложений на базе LLM. Она записывает трассы выполнения вызовов LLM с помощью инструментирования на основе OpenTelemetry, чтобы разработчики могли шаг за шагом видеть, что делало приложение.
Помимо трасс, Phoenix предлагает оценку ответов и поиска, версионируемые датасеты и эксперименты для сравнения изменений промптов, моделей и поиска. В платформу также входят playground для повторного воспроизведения трассированных вызовов LLM, управление промптами с контролем версий и тегами, а также встроенный агент для отладки трасс. Удалённый MCP-сервер позволяет coding-агентам, таким как Claude Code и Cursor, запрашивать трассы и эксперименты.
Phoenix можно запускать локально с помощью pip или uvx либо развёртывать через Docker, Kubernetes с помощью Helm chart или на нескольких облачных платформах. Платформа интегрируется с фреймворками LangGraph, LlamaIndex, CrewAI и DSPy, а также с провайдерами OpenAI, Anthropic и AWS Bedrock.
Ключевые возможности
- 01Записывает трассы выполнения приложений на базе LLM с помощью инструментирования на основе OpenTelemetry.
- 02Оценивает ответы приложения и результаты поиска.
- 03Управляет версионируемыми датасетами и экспериментами для сравнения промптов, моделей и поиска.
- 04Предоставляет playground для повторного воспроизведения трассированных вызовов LLM и управления промптами.
- 05Предоставляет удалённый MCP-сервер, через который coding-агенты могут запрашивать трассы и датасеты.
Сценарии использования
- Отладка многошаговых агентов на базе LLM с помощью анализа трасс каждого вызова и использования инструментов.
- Сравнение изменений промпта или модели на фиксированном датасете перед выпуском.
- Самостоятельное развёртывание системы наблюдаемости за LLM в закрытой среде на Docker или Kubernetes.
Быстрый старт
- 1
Установите Phoenix с помощью pip
pip install arize-phoenix - 2
Запустите сервер Phoenix
phoenix serve
Что важно знать
- В качестве лицензии указано NOASSERTION, поэтому метаданные не проясняют условия использования. Проверьте их перед использованием.
- Чтобы узнать обо всех вариантах настройки и развертывании в production, необходимо ознакомиться с внешней документацией по установке и самостоятельному хостингу.
Темы
Частые вопросы
- Что такое phoenix?
- Open-source платформа AI observability для самостоятельного развёртывания: трассировка, оценка и отладка приложений и агентов на базе LLM. Arize Phoenix — open-source платформа AI observability для экспериментов, оценки и диагностики приложений на базе LLM. Она записывает трассы выполнения вызовов LLM с помощью инструментирования на основе OpenTelemetry, чтобы разработчики могли шаг за шагом видеть, что делало приложение.
- phoenix можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- phoenix распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- phoenix всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в phoenix — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать phoenix?
- Отладка многошаговых агентов на базе LLM с помощью анализа трасс каждого вызова и использования инструментов. Сравнение изменений промпта или модели на фиксированном датасете перед выпуском. Самостоятельное развёртывание системы наблюдаемости за LLM в закрытой среде на Docker или Kubernetes.
- Как установить phoenix?
- Установите Phoenix с помощью pip: pip install arize-phoenix Запустите сервер Phoenix: phoenix serve
- Где скачать phoenix?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Arize-ai/phoenix
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Фреймворк и среда выполнения на Python для создания, публикации и управления платформами AI-агентов с веб-интерфейсом администрирования.
Open source MCP-сервер, который подключает AI-агентов, IDE и приложения к базам данных с помощью готовых инструментов или собственных определений инструментов.
Фреймворк от команды Terminal-Bench для оценки и оптимизации AI-агентов и языковых моделей в контейнерных средах.
Платформа наблюдаемости с открытым исходным кодом и нативной поддержкой OpenTelemetry: логи, метрики, трейсы, алерты и дашборды в одном решении для самостоятельного размещения.
APM-система для мониторинга, трассировки и диагностики распределённых и cloud-native микросервисных архитектур.