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coze-loop 的列表与详情、过滤、聚合、视图预设、导出、会话视图。每条事实链到固定提交的源码。

coze-loop 的Trace 模型、采集入口、鉴权限流、存储与保留。每条事实链到固定提交的源码。

coze-loop 的数据路径：从一次 SDK 上报到列表与详情可见的逐步路径。每步给出经过的组件和源码链接。

coze-loop 的与 Prompt、评测、数据集联动，权限与隔离，前端页面。每条事实链到固定提交的源码。

coze-loop 的评分与标注、自动评估、指标与大盘、告警与通知。每条事实链到固定提交的源码。

coze-loop 可观测模块的源码事实：能力清单、推断、对旧笔记的修正和调研限制。

Langfuse 的列表与详情、过滤、聚合、视图预设、导出、会话视图。每条事实链到固定提交的源码。

Langfuse 的Trace 模型、采集入口、鉴权限流、存储与保留。每条事实链到固定提交的源码。

Langfuse 的数据路径：从一次 SDK 上报到列表与详情可见的逐步路径。每步给出经过的组件和源码链接。

Langfuse 的与 Prompt、评测、数据集联动，权限与隔离，前端页面。每条事实链到固定提交的源码。

Langfuse 的评分与标注、自动评估、指标与大盘、告警与通知。每条事实链到固定提交的源码。

Langfuse 可观测模块的源码事实：能力清单、推断、对旧笔记的修正和调研限制。

按固定提交讲清 OpenTelemetry 生成式 AI 语义约定如何记录 Agent：操作、Span、事件、指标、属性和输入输出。

生成式 AI 语义约定里 Span、事件、指标和日志各记什么，以及相对 v1.36 的迁移、脱敏、截断和多 Agent 父子关系。

12 组、50 项能力的逐项对照：状态、事实、限定、源码链接、差异、修正与推断。

对照 coze-loop 与 Langfuse 的可观测功能：12 组能力、状态概览、关键差距、数据路径。每条结论链到固定提交的源码。

交互页按 operation 和属性查看 Span 名、种类、要求级别，并链到钉住的规范提交。

gen_ai 属性的名字、类型、枚举成员和示例值，以及输入输出消息的 JSON 部件。

按 gen_ai.operation.name 列出每个操作的 Span 名、Span 种类、必填与可选属性、事件和指标。

转述 semantic-conventions-genai 非规范示例：关闭内容采集、事件采集、工具调用、独立系统指令和推理部件。

按固定版本核对开源仪器和 Agent 框架是否发出 OpenTelemetry 生成式 AI 语义约定的 Span、属性、事件和指标。