bitdrift

bitdrift 做的是移动端可观测性，但切入角度和传统 APM 不一样——它把数据开放给 AI 智能体，让 Agent 自己去查崩溃、性能问题和用户路径。

关键词是“无采样”。传统方案为了控制成本会对日志和指标做采样，结果是排查具体问题时经常缺关键那一段。bitdrift 的说法是能覆盖 100% 设备和用户，没有日志和指标上限，官方给的规模数字是 5200 万以上并发流、10 亿以上安装量。

能力上分几层：持续学习的实时推理层负责发现异常和用户行为变化；AI 值班负责分诊、定位和修复性能问题与崩溃，几分钟内整理成工程师可以直接看的结论；Agentic Investigation 则允许你直接提问，智能体会自己定位相关设备、按需拉取更多信号。

接入方式对 AI 工作流很友好，一条 npx skills add bitdriftlabs/bd-skills 就能把它的能力挂到终端里的智能体上。适合有一定用户规模的移动应用团队。