以结构化会话图记录事件—— AI 代理真正读得懂的数据语言

成本

将可观测性成本降低最高可达 90%

完整性

保留 100% 用户会话（无采样），包含所有 API 消息体

速度

以秒级速度定位生产问题根因

问题

基于文本的传统日志

传统工具将系统数据视作无结构文本，只给你一段段孤立的错误片段（例如 500 错误），要花上数小时才能还原完整路径。

日志行之间没有与原始请求或用户会话的自然关联关系。

需要人工在多个服务日志之间来回比对，才能确定真正的根因。

[svc-a] 10:00:01.234 INFO req_id=? user=?

[svc-b] 10:00:01.456 DEBUG db_query took 234ms

[svc-c] 10:00:01.789 WARN connection pool low

[svc-a] 10:00:02.001 DEBUG processing...

[svc-b] 10:00:02.345 ERROR NullPointerException

[svc-d] 10:00:02.567 INFO cache miss key=xyz

[svc-a] 10:00:02.890 DEBUG response sent

[svc-c] 10:00:03.012 INFO cleanup started

解决方案

Softprobe 引入“上下文日志”：我们将整个执行上下文捕获为 AI 友好的结构化对象。

直接将输入（请求）与输出（响应）以及中间所有数据库 / API 调用串联在一起。

立即看到具体输入、数据库状态，以及究竟是哪一行逻辑导致了错误。

技术

使用我们自研的 Session Graph 技术，将复杂调用关系以图的形式可视化。

将数据组织成图结构而非全文索引文本，大幅降低存储与查询成本。

结构化格式让 AI 代理可以直接在图上进行因果推理并自动找出根因。