Aplikacje oparte na dużych modelach językowych zawodzą w unikatowe sposoby niedostępne dla tradycyjnego oprogramowania. Ten sam prompt może zwrócić różne odpowiedzi, krok wyszukiwania może pobrać złą dokument mimo że wszystkie statusy HTTP wskazują 200, a agent może wykonać czternaście połączeń narzędziowych, spalić tysiące tokenów i pewnie dostarczyć błędną odpowiedź. Standardowe narzędzia monitorowania wydajności aplikacji nie wychwytują tej semantycznej warstwy problemu - jakości promptów i outputów, istotności wyszukiwań czy śladów rozumowania na poziomie agenta.
Luki w tradycyjnym monitorowaniu wypełniają specjalizowane platformy observability i evaluation dla LLM. Rejestrują każdy etap pipeline'a LLM - prompty, completiony, retrievale, wywołania narzędzi, liczby tokenów, opóźnienia i koszty - a następnie oceniają jakość outputów za pomocą automatycznych evaluatorów. W 2026 roku kategoria ta przeszła z opcjonalnych narzędzi do infrastruktury krytycznej dla każdego zespołu wdrażającego AI w produkcji. The Business Research Company szacuje rynek na 2,69 miliarda dolarów w 2026, wzrost z 1,97 miliarda w 2025, z prognozą 9,26 miliarda do 2030 przy składanej rocznej stopie wzrostu 36,2 procent.
Gartner przewiduje, że do 2028 roku inwestycje w observability LLM będą stanowić 50 procent wdrażanych rozwiązań GenAI, wzrost z 15 procent na początku 2026. Badanie State of Agent Engineering LangChain przeprowadzone wśród ponad 1300 profesjonalistów wykazało, że 57 procent respondentów uruchamia agenty w produkcji, a prawie 89 procent wdrożyło observability dla swoich agentów. Ewaluacja jednak pozostaje w tyle - 52,4 procent prowadzi ewaluacje offline, 37,3 procent online, a 29,5 procent odpowiadających.