智能可观测性公司 New Relic 宣布推出 ChatGPT 应用监控解决方案，称该方案可为企业提供其应用在 ChatGPT 内运行时的全面可视化能力，覆盖性能、可靠性与用户体验等指标。New Relic 表示，该方案面向企业定制的 ChatGPT 应用，旨在为开发者提供关键洞察，以便更主动地发现并处理可能带来高成本的应用问题。

New Relic 首席产品官 Brian Emerson 表示，将业务服务融入 ChatGPT 对话流程是一种直观的方式，但当应用在 ChatGPT 内实例化后，传统浏览器监控工具往往难以覆盖，导致应用运行状态进入“黑箱”。他称，新方案的目标是让企业在关注用户体验与系统健康时不再缺乏可见性。

在 New Relic 的描述中，企业正借助 ChatGPT 的访问规模构建应用，将商品与服务带入对话界面，但标准浏览器监控工具在受限环境中可能失效。例如，当应用在对话中的 i-frame 内渲染时，可能难以监测布局变化、按钮失效或用户流失原因。此外，复杂的安全头、内容安全策略（CSP）、i-frame 沙箱规则以及客户端存储限制，也可能遮蔽关键的性能与用户体验数据。

New Relic 还指出，在 AI 渲染结果中，上述可视化缺口可能带来额外风险，包括出现看似正常但功能异常的界面元素、AI 生成文本影响既有 CSS 布局，以及出现“虚假引用”等情况，即 AI 引用应用后端未提供的数据。公司称，在缺乏深度可观测性的情况下，这类不一致性可能难以及时被开发者发现。

据介绍，ChatGPT 应用监控通过深度遥测帮助开发者观察 GPT i-frame 内应用的延迟与连接状况，并在动态 AI 响应导致浏览器脚本或语法错误时发出提醒，同时捕获控制台日志以实现更细粒度的实时监控。New Relic 表示，该方案还可自动跟踪用户与企业定制应用内容的交互，从成功点击“立即购买”到未参与等行为，并支持企业设置基准与事件驱动分析，例如在大型语言模型（LLM）按规格填充图表时发送自定义事件，用于构建仪表盘并追踪“AI 渲染成功率”与“用户跳出率”等指标。

New Relic 表示，该解决方案提供的能力包括：通过愤怒点击、错误点击和无效点击识别用户挫败感；跟踪 i-frame 内累计布局偏移（CLS）以评估布局稳定性；提供非顶层窗口环境下的跨源洞察；并将用户在 ChatGPT i-frame 内的交互与后端服务连接，实现端到端可追溯性。

在可用性方面，New Relic 表示，ChatGPT 应用监控已作为其智能可观测性平台的一部分提供。公司称，现有用户可安装最新浏览器代理，并定义“价值”行为以聚焦关键用户旅程后开始使用。