Dynatrace erweitert AI Observability um Coding Agents, Python und OpenInference

OneAgent instrumentiert Python ohne Codeänderungen

Dynatrace zufolge ist ein großer Teil der produktiven LLM-Anwendungen in Python geschrieben und greift auf AWS Bedrock, OpenAI oder Azure OpenAI zu oder basiert auf LangChain. OneAgent instrumentiert diese Anwendungen nun direkt und erfasst Logs, Traces und LLM-spezifische Telemetrie über eine Einstellung statt über eine Codeänderung.

Nach der Aktivierung können Teams Prompt- und Completion-Inhalte erfassen, um KI- und LLM-Interaktionen zu debuggen, das Modellverhalten zu analysieren und die Auswirkungen von LLM-Aufrufen auf Performance und Kosten zu bewerten. Die Daten erscheinen neben der übrigen Anwendungstelemetrie, ein LLM-Aufruf ist also, in den Worten von Dynatrace, „just another span in a trace“.

Zudem liefert OneAgent experimentelle Python-Sensoren für eine breitere Auswahl an Anbietern und Frameworks:

• Anthropic
• OpenAI agents
• Google ADK
• Claude Agent SDK
• Microsoft Foundry
• Mistral AI
• LangChain/LangGraph
• Pydantic AI
• LiteLLM
• Cohere
• CrewAI
• Groq
• Haystack
• Ollama

Jeder Sensor wird über einen eigenen Feature Controller in den OneAgent-Einstellungen aktiviert, sodass Teams nur die Anbieter einschalten können, die sie tatsächlich nutzen. Dynatrace weist darauf hin, dass die Erfassung von Attributen nach dem Best-Effort-Prinzip erfolgt und sich Vollständigkeit und Schema in künftigen Releases ohne Vorankündigung ändern können.

OpenInference-Telemetrie wird direkt aufgenommen

OpenInference ist eine offene semantische Konvention und ein Instrumentierungsstandard für KI-Anwendungen, der auf OpenTelemetry-Standards aufbaut und ursprünglich von Arize entwickelt wurde. Laut Dynatrace instrumentiert er mehr als 33 Frameworks automatisch, darunter LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, OpenAI und Anthropic, und erfasst LLM-Aufrufe, Agent-Läufe, Tool-Aufrufe und Retrieval-Schritte als verteilte Traces ohne Codeänderungen.

Dynatrace erklärt, Arize habe die Spezifikation Ende Mai 2026 an das OpenTelemetry-Projekt gespendet, das Governance-Gremium von OpenTelemetry habe sie akzeptiert, und der Merge sei Mitte Juni erfolgt. Dynatrace nimmt nun OpenInference-Telemetrie auf und normalisiert deren Attribute auf die gen_ai.*-Konvention, auf der AI Observability aufbaut. Teams, die bereits OpenInference-Spans ausliefern, können diese Instrumentierung unverändert in Dynatrace nutzen. Die Daten unterstützen dieselbe Überwachung von Performance und Kosten, dieselbe Ursachenanalyse über Agent- und Tool-Ketten hinweg und dasselbe dt-evals-Qualitätsscoring wie native gen_ai.*-Telemetrie.

Monitoring von Coding Agents und Unterstützung für die Claude Platform

Dynatrace verweist auf Coding Agents wie Claude Code, Codex (OpenAI), Cursor, Google Antigravity und GitHub Copilot, die sich nach Unternehmensangaben für viele Engineering-Teams von Experimenten zu unverzichtbaren Alltagswerkzeugen entwickelt haben. Führungskräfte könnten oft nicht sagen, welche Agents genutzt werden, was sie kosten, wie zuverlässig sie sind und wo sie scheitern.

AI Observability kann OpenTelemetry-Signale dieser Agents erfassen, um Token-Verbrauch, Kosten, Sitzungsaktivität und Tool-Verhalten in Echtzeit zu verfolgen. Dynatrace gibt außerdem an, nun Claude Managed Agents und das Tracing der Claude Platform zu unterstützen und offiziell als Observability-Partner auf der Claude Platform gelistet zu sein. Über den nativen OpenTelemetry-Export lassen sich Traces ohne Codeänderungen aus der Claude Console an Dynatrace senden, einschließlich Agent-Sitzungen, Modellaufrufen, Tool-Ausführung, Token-Verbrauch und Latenz.

Das Unternehmen argumentiert, dass Teams die Agent-Telemetrie neben Produktions-Traces, Services und Infrastruktur auswerten und so die Aktivität der Agents mit den darauffolgenden Commits, Pull Requests und dem anschließenden Verhalten in der Produktion verknüpfen können.

OpenLLMetry-Support endet: Was das für Teams bedeutet

Dynatrace kündigt das Supportende (End of Life) für OpenLLMetry an. Die Unterstützung läuft bis Ende Januar weiter, ab dem 1. Februar bietet AI Observability drei Ingest-Pfade: OpenTelemetry-basierte Instrumentierung, mit OpenInference instrumentierte Anwendungen und OneAgent. Das Unternehmen empfiehlt Teams, die OpenLLMetry nutzen, sich für einen Pfad zu entscheiden und die Migration jetzt zu planen. Eine EOL-Mitteilung soll in Kürze in der Dynatrace-Dokumentation erscheinen.

Für Teams mit gemischten KI-Stacks bedeutet die Änderung, dass nicht jedes Tool seinen eigenen Weg in die Observability braucht. Dynatrace zufolge bietet das Unternehmen eine gemeinsame Grundlage für alle unterstützten Quellen, ohne eine Vereinheitlichung auf das Format eines einzelnen Anbieters zu erzwingen.