AI 全栈可观测覆盖五层：AI 用户端（Codex、Qoder、Claude Code、QwenWork、OpenClaw 等客户端，观测首响应时延、流式卡顿、前端错误）；Agent Runtime（编排、Tool/MCP 网关、Sandbox、Context/Memory、Skill/知识库，观测执行轨迹、工具成功率、Token 消耗时延）；MaaS 模型服务（AI 网关、vLLM/SGLang 推理服务，观测 TTFT/TPOT、吞吐、Token 用量、KV Cache、排队时延）；PaaS 平台服务（ACK/ACS、FC、DB、消息队列等，观测扩缩容、冷启动、慢查询）；AI Infra（GPU/xPU、RDMA/NVLink、CPFS，观测 GPU 利用率/显存、Xid/ECC）。四个核心功能挂在同一条调用链上：用户现场还原（RUM Session Replay 还原等待和流式卡顿，关联 JS Error 与设备网络）；端到端轨迹和全栈拓扑（还原 LLM、Skill、Tool、MCP、Memory 调用，从链上任意一跳下钻到 GPU，往上到终端和数据库）；多维度分析报表（Token 用量与成本分析、模型性能、工具/技能/RAG 开箱即用大盘）；智能聚类和归因（按语义主题聚类 trace 或会话，做性能、成本、质量、安全四类归因）。
