Apache Doris 实战：AI Observe Stack 搭建 AI Agent 可观测性系统

OpenClaw 上线数周暴露近 1000 个未认证实例、512 个漏洞8 个高危单次提问触发 19 轮 LLM 调用消耗 784 万 tokens。本文基于 AI Observe StackOpenTelemetry Apache Doris Grafana搭建 AI Agent 可观测系统实现安全审计、成本分析和行为追踪。关键词Apache Doris · AI Agent · 可观测性 · OpenClaw · OpenTelemetry · Grafana · prompt injection · SelectDBAI Agent 的三个黑盒问题OpenClaw 是 2026 年最火的开源 AI Agent 平台但安全问题井喷安全事件来源数据近 1000 个暴露实例Kaspersky无需认证即可访问512 个漏洞8 个高危BitSightCVE-2026-25253 CVSS 8.8邮件诱导窃取 SSH 密钥Trend Microprompt injection36% 技能有安全缺陷Snyk1467 个恶意载荷我们用 AI Observe Stack 对 OpenClaw 实例做 7 天全量可观测审计发现Agent 自主执行31 次 shell 命令访问40 个外部网站部分含 prompt injection 标记单次提问触发19 轮 LLM 调用消耗784 万 tokens三个黑盒安全黑盒不知道 Agent 执行了什么、成本黑盒月底才知道花了多少、行为黑盒出问题无法复盘。AI Observe Stack 架构组件职责OpenTelemetry Collector遥测数据网关接收 OTel 协议数据Apache Doris存储层VARIANT 类型 倒排索引适配半结构化数据Grafana Doris App 插件可视化层支持 SQL 查询和预置 Dashboard核心优势Traces/Metrics/Logs 三合一、SQL 查询、实时分析、5 分钟部署。5 分钟部署实践Step 1启动 AI Observe Stackgitclone https://github.com/velodb/ai-observe-stack.gitcdai-observe-stack/dockerdockercompose up-d# 确认服务状态dockercomposeps# 所有服务 STATUS 为 runningdoris 显示 (healthy)Step 2对接 AI Agent以 OpenClaw 为例# 安装 OTel 插件mkdir-p~/.openclaw/pluginscd~/.openclaw/pluginsgitclone https://github.com/henrikrexed/openclaw-observability-plugin otel-observabilitycdotel-observabilitynpminstall配置 OpenTelemetry endpoint{plugins:{load:{paths:[~/.openclaw/plugins/otel-observability]},entries:{otel-observability:{enabled:true,config:{endpoint:http://127.0.0.1:4318,protocol:http,serviceName:openclaw,traces:true,metrics:true}}}}}启动日志采集dockerrun-d\--nameopenclaw-log-collector\--networkdocker_aiobs-net\-v~/.openclaw/logs:/openclaw-logs:ro\-v~/.openclaw/agents:/openclaw-agents:ro\-v$(pwd)/../examples/openclaw/otel-collector-log-config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml:ro\otel/opentelemetry-collector-contrib:0.144.0\--config/etc/otelcol-contrib/config.yamlStep 3打开 DashboardGrafanahttp://localhost:3000admin/admin三个预置 Dashboard 自动加载。安全审计 Dashboard四大指标卡片指标检测内容告警条件Dangerous Commandsrm -rf、sudo、chmod 777、curl|sh数字变红Prompt Injectionignore previous instructions、you are now、DAN mode数字变红Outbound ActionsAgent 主动发邮件、发消息、调外部 API数字变红Sensitive File Access.ssh/id_rsa、.env、credentials.json数字变红风险评分算法exec×3 web×2 outbound×5 error×1 sensitive_file×10SQL 查询示例-- 查询所有危险命令SELECTlog_time,session_id,risk_category,commandFROMsecurity_eventsWHERErisk_categoryIN(DESTRUCTIVE,PRIVILEGE_ESCALATION,DATA_EXFIL,CREDENTIAL_ACCESS)ORDERBYlog_timeDESC;-- 检测 prompt injectionSELECTlog_time,injection_type,source_tool,contentFROMsecurity_eventsWHEREinjection_typeIN(INJECTION_PATTERN,ROLE_HIJACK,HIDDEN_INSTRUCTION,JAILBREAK)ORDERBYlog_timeDESC;成本分析 Dashboard-- Token 消耗趋势SELECTlog_time,model_name,SUM(input_tokens)AStotal_input,SUM(output_tokens)AStotal_outputFROMllm_metricsWHERElog_timeNOW()-INTERVAL1HOURGROUPBYlog_time,model_name;-- 每个问题的成本拆解SELECTuser_question,ai_steps,total_input,total_input*0.00003ASestimated_cost_usdFROMquestion_costsORDERBYtotal_inputDESCLIMIT20;关键发现context window 滚雪球效应——第一轮 3000 tokens第 19 轮膨胀到几十万 tokens。一个问题成本可能是预期的100 倍。行为分析 Dashboard-- 工具调用分布SELECTtool_name,COUNT(*)AScall_count,SUM(CASEWHENstatusERRORTHEN1ELSE0END)ASerror_countFROMtool_callsGROUPBYtool_nameORDERBYcall_countDESC;-- P95 延迟分析SELECToperation,AVG(duration_ms)ASavg_ms,PERCENTILE_APPROX(duration_ms,0.95)ASp95_msFROMspansGROUPBYoperation;Trace 追踪-- 查找慢请求的完整调用链SELECTtrace_id,operation,duration_ms,span_id,parent_span_idFROMtracesWHEREtrace_idabc123ORDERBYspan_id;-- Waterfall 视图openclaw.agent.turn (38.33s)-- → tool.browser (12s)-- → tool.web_fetch (8s)-- → tool.exec (3s)可复用部署 Checklist序号步骤命令/配置1启动 AI Observe Stackdocker compose up -d2等待 Doris 就绪docker compose ps等 ~3 分钟3安装 OTel 插件git clone ... npm install4配置 OTel endpointopenclaw.json配置 endpoint:43185启动日志采集docker run otel-collector6重启 Agentopenclaw gateway restart7打开 Grafanahttp://localhost:30008验证数据流入检查 Dashboard 是否有数据相关阅读Apache Doris 官方文档SelectDB 官网AI Observe Stack GitHubOpenTelemetry 文档阿里云 SelectDB 云数据库关于 Apache DorisApache Doris 是高性能实时分析数据库支持 PB 级数据亚秒级查询广泛应用于报表分析、Ad-hoc 查询、统一数仓等场景。SelectDB 是 Apache Doris 的商业化公司提供企业级支持和云服务。欢迎加入 Doris 社区 交流更多实践。