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随着 AI Agent 在企业场景中逐步走向生产环境，OpenClaw 这类系统的运行链路也变得越来越复杂。一次用户请求，往往会经历渠道接入、会话管理、技能路由、工具调用、大模型推理、结果回传等多个环节。链路长、依赖多、上下文持续累积，使传统依赖日志排查问题的方式越来越难以满足生产运维要求。

在实际运行中，OpenClaw 的核心可观测痛点主要体现在以下三个方面：

1、执行链路不透明，问题排查成本高

一次请求要经过多个服务和执行节点，任一环节出现异常，都可能导致结果偏差甚至整体失败。仅依赖日志，往往只能看到零散事件，无法还原完整调用链路，排障过程高度依赖人工经验，定位效率低。

2、资源消耗难量化，成本优化缺乏抓手

大模型调用通常按 Token 计费，而多轮会话又会带来上下文不断累积的问题。企业往往难以准确回答这些关键问题：Token 消耗集中在哪些模型、哪些技能、哪些会话？上下文膨胀速度如何？哪些调用最耗时、最耗费？缺少这些数据，成本治理就无从落地。

3、系统状态不可感知，故障响应滞后

OpenClaw 依赖网关、消息队列、第三方工具和模型接口等多个组件。超时、堆积、失败等问题如果不能被实时发现，团队通常只能在用户反馈后被动介入，既影响稳定性，也影响用户体验。

针对上述问题，观测云基于 OpenTelemetry 标准，结合 OpenClaw 的运行机制，构建了由 openclaw-otel-plugin + DataKit + 观测云平台 组成的端到端可观测方案，实现 Trace、Metrics 和日志数据的统一采集、关联分析与可视化呈现，从而打通 AI Agent 执行过程中的“黑盒链路”。

从整体架构上看，这套方案的处理流程是：

OpenClaw AI Agent → openclaw-otel-plugin → DataKit → 观测云平台 

其中，各组件的职责如下：

1、openclaw-otel-plugin

这是观测云针对 OpenClaw 自主开发的 OTel 插件，用于将会话请求、技能执行、工具调用、模型推理和诊断事件转换为标准的 OpenTelemetry Trace 数据，并通过 OTLP HTTP/protobuf 协议上报。

2、DataKit

DataKit 是观测云开源的数据采集器，具备 OTel 协议兼容接收能力，可以完成链路数据接收、字段提取、数据清洗和标准化转发，是 OpenClaw 与观测云平台之间的关键数据网关。

3、观测云平台

观测云平台负责对链路、指标和日志进行统一展示与分析，支持全链路追踪、多维检索、仪表盘可视化以及异常告警，能够按会话、技能、工具、模型、渠道等维度进行精细化定位和分析。

以下步骤基于 Linux 环境部署，Windows/macOS环境可对应调整，全程无侵入、易操作，新手可直接上手。

DataKit 是一个开源的、跨平台的数据收集和监控工具，由观测云开发并维护。它旨在帮助用户收集、处理和分析各种数据源，如日志、指标和事件，以便进行有效的监控和故障排查。DataKit 支持多种数据输入和输出格式，可以轻松集成到现有的监控系统中。

登录观测云控制台，在「集成」 - 「DataKit」 选择对应安装方式，当前采用 Linux 主机部署 DataKit。

进入 DataKit 配置目录，复制 OpenTelemetry 示例配置文件并启用：

# 进入采集器配置文件目录 cd /usr/local/datakit/conf.d/samples # 开启配置文件 cp opentelemetry.conf.sample opentelemetry.conf # 重启 Datakit sudo datakit service -R 

可以直接在 OpenClaw 中执行安装指令

帮我安装这个 https://github.com/GuanceCloud/openclaw-otel-plugin OpenTelemetry 上报地址修改为 localhost:9529/otel 

进入 DataKit 安装目录下的 conf.d/samples 目录，复制 opentelemetry.conf.sample 并命名为 opentelemetry.conf，并按需开启 attributes 提取。对于 OpenClaw 场景，推荐至少提取 openclaw.sessionId，openclaw.sessionKey 等字段，便于后续按会话检索。示例如下：

[[inputs.opentelemetry]] customer_tags will work as a whitelist to prevent tags send to data center. All . will replace to _ ,like this : "project.name" to send to center is "project_name" # customer_tags = ["sink_project", "custom.otel.tag"] customer_tags = ["openclaw.sessionId", "openclaw.sessionKey", "openclaw.session.chatType", "openclaw.session.lastChannel", "openclaw.session.origin.provider" ] costomer_tags_all = true 

配置完成后，需要重启 OpenClaw 网关和 DataKit，使配置生效：

openclaw gateway restart datakit service -R 

建议按以下顺序检查接入状态：

• 先确认 DataKit 已监听 127.0.0.1:9529
• 再确认 OpenClaw 网关日志中出现 exporter 启用信息
• 最后发送测试消息，验证链路数据是否已成功进入观测云平台

验证时可按以下步骤进行：

1、查看 OpenClaw 网关日志

tail -n 50 ~/.openclaw/logs/gateway.log 

2、确认出现插件启动日志

若日志中出现类似以下内容，说明插件已成功加载：

[openclaw-otel-plugin] trace exporter enabled (http/protobuf) -> http://127.0.0.1:9529/otel 

3、发起测试请求并在观测云中检索

可以发送一条测试消息或触发一次工具调用，然后登录观测云控制台，按 service:openclaw-agent 或 sessionId 检索链路数据，确认数据已正常上报。

测试示例：

接入完成后，OpenClaw 的运行过程将从“不可见、难定位、难优化”变为“可追踪、可诊断、可治理”。其核心价值主要体现在以下四个方面。

1、全链路结构化追踪，打破执行黑盒

基于 OTel 标准构建的层级化 Span 链路，可以完整还原从请求接入、会话管理、技能调度、工具执行、模型推理到结果回传的全流程，清晰展示每个环节的耗时、状态及上下游关系，显著提升故障定位效率。

2、会话级精准诊断，快速定位异常

通过 sessionId 关联单次会话的完整链路、模型调用记录和工具执行过程，并结合如 openclaw.session.stuck 等诊断事件，能够快速发现会话卡死、工具超时、执行异常等问题，实现更高效的生产排障。

3、模型调用与成本量化，实现精细化治理

系统可以持续采集模型调用的输入/输出 Token、调用耗时、服务商信息及缓存命中情况，并支持按模型、技能、会话等维度聚合分析，为 Token 成本优化、上下文裁剪和模型选型提供可靠依据。

4、生产级监控与告警，提升系统稳定性

基于观测云平台，可以构建专属仪表盘，统一监控 QPS、响应耗时、错误率、会话量、队列状态等关键指标，并通过短信、邮件、企业微信等方式进行告警推送，把故障发现从“用户反馈后处理”转为“系统提前预警”。

观测云基于 OpenTelemetry 标准构建的 OpenClaw 可观测方案，具备插件化无侵入接入、全链路数据采集、多维度关联分析、生产级告警保障四大核心优势，彻底解决 AI Agent 执行黑盒、成本不可控、故障响应滞后等痛点。

该方案标准化程度高、部署成本低、可扩展性强，可无缝适配企业级 OpenClaw 规模化落地场景，为 AI Agent 从测试环境走向生产交付提供核心可观测支撑，助力企业实现 AI 业务的可视化、可管控、可优化。

观测云作为全链路可观测平台，除 OpenClaw 适配外，还可实现基础设施、应用性能、日志数据的统一监控，构建“一站式可观测体系”，适配企业数字化转型全场景需求。

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观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理，为整个技术栈提供实时可观察性。这款产品能够帮助工程师全面了解端到端的用户体验追踪，了解应用内函数的每一次调用，以及全面监控云时代的基础设施。此外，观测云还具备快速发现系统安全风险的能力，为数字化时代提供安全保障。