O Arize Phoenix é a plataforma de observabilidade de IA open source da Arize, projetada para experimentação, avaliação e solução de problemas. Para fluxos de trabalho gerenciados em produção, a Arize também oferece o [Arize AX](https://arize.com/products/ax/?utm_source=github&utm_medium=community&utm_campaign=px-to-ax&utm_content=readme-pt-br). O Phoenix oferece:
- [**_Rastreamento_**](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/llm-traces) - Rastreie a execução da sua aplicação de LLM usando instrumentação baseada em OpenTelemetry.
- [**_Avaliação_**](https://arize.com/docs/phoenix/evaluation/llm-evals) - Use LLMs para fazer benchmark do desempenho da sua aplicação com evals de resposta e de recuperação (retrieval).
- [**_Datasets_**](https://arize.com/docs/phoenix/datasets-and-experiments/overview-datasets) - Crie datasets versionados de exemplos para experimentação, avaliação e fine-tuning.
- [**_Experimentos_**](https://arize.com/docs/phoenix/datasets-and-experiments/overview-datasets#experiments) - Acompanhe e avalie mudanças em prompts, LLMs e recuperação.
- [**_Playground_**](https://arize.com/docs/phoenix/prompt-engineering/overview-prompts)- Otimize prompts, compare modelos, ajuste parâmetros e reproduza chamadas de LLM rastreadas.
- [**_Gerenciamento de prompts_**](https://arize.com/docs/phoenix/prompt-engineering/overview-prompts/prompt-management)- Gerencie e teste mudanças em prompts de forma sistemática usando controle de versão, tags e experimentação.
- [**_PXI (Phoenix Intelligence)_**](https://arize.com/docs/phoenix/pxi) - Um agente de engenharia de IA integrado ao Phoenix para depurar traces, iterar em prompts e navegar pelo produto.
- [**_Servidor MCP remoto_**](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/mcp#remote-mcp-server) - Conecte o Claude Code, o Cursor e outros clientes MCP diretamente ao endpoint `/mcp` da sua instância do Phoenix para consultar traces, datasets, experimentos e muito mais.
O Phoenix é agnóstico em relação a fornecedor e linguagem, com suporte nativo a frameworks populares ([OpenAI Agents SDK](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk), [Claude Agent SDK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/claude-agent-sdk), [LangGraph](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/langchain), [Vercel AI SDK](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/vercel-ai-sdk), [Mastra](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/mastra), [CrewAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/crewai), [LlamaIndex](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/llamaindex), [DSPy](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/dspy)) e provedores de LLM ([OpenAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai), [Anthropic](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/anthropic), [Google GenAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/google-genai), [Google ADK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/google-gen-ai/google-adk-tracing), [AWS Bedrock](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/bedrock), [OpenRouter](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/openrouter), [LiteLLM](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/litellm) e outros). Para detalhes sobre autoinstrumentação, confira o projeto [OpenInference](https://github.com/Arize-ai/openinference).
O Phoenix roda praticamente em qualquer lugar, incluindo sua máquina local, uma implantação em contêiner ou na nuvem. Veja [Ambientes](https://arize.com/docs/phoenix/self-hosting) para um passo a passo de cada opção ou vá direto para o [Guia de início rápido de rastreamento](https://arize.com/docs/phoenix/get-started/get-started-tracing).
> [!NOTE]
> O Phoenix é open source e auto-hospedado. Para uma plataforma gerenciada, a Arize oferece o [Arize AX](https://arize.com/products/ax/?utm_source=github&utm_medium=community&utm_campaign=px-to-ax&utm_content=readme-pt-br) — a mesma instrumentação OpenTelemetry/OpenInference funciona com ambos. Veja a [comparação completa](https://arize.com/docs/phoenix/resources/frequently-asked-questions/what-is-the-difference-between-phoenix-and-arize).
## Sumário
- [Executar localmente](#executar-localmente)
- [Rastreie sua aplicação](#rastreie-sua-aplicação)
- [Implantação](#implantação)
- [Pacotes](#pacotes)
- [Integrações de rastreamento](#integrações-de-rastreamento)
- [Sandboxes](#sandboxes)
- [Para humanos e agentes de código](#para-humanos-e-agentes-de-código)
- [Segurança e privacidade](#segurança-e-privacidade)
- [Comunidade](#comunidade)
## Executar localmente
Instale o Phoenix via `pip` ou `conda` e tenha um Phoenix totalmente funcional. Para todas as opções de instalação e hospedagem, veja o [guia de instalação](https://arize.com/docs/phoenix).
```shell
pip install arize-phoenix
phoenix serve
```
Ou execute sem instalar nada usando [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/):
```shell
uvx arize-phoenix serve
```
## Rastreie sua aplicação
A forma mais rápida de enviar traces é deixar seu [agente de código](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/developer-tools/coding-agents) (Claude Code, Codex, Cursor e outros) instrumentar sua aplicação. No diretório do seu projeto, execute:
```shell
npx @arizeai/phoenix-cli setup
# ou, com o Phoenix instalado: px setup
```
O setup detecta seu framework e provedor de LLM, instala a instrumentação [OpenInference](https://github.com/Arize-ai/openinference) adequada e configura a exportação de traces. Prefere configurar direto no código? Veja a [documentação de rastreamento](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/llm-traces).
## Implantação
As imagens de contêiner do Phoenix estão disponíveis no [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/arizephoenix/phoenix) e podem ser implantadas com Docker ou no Kubernetes via [Helm chart](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/helm).
Para Docker Compose, Kubernetes/Helm e outras opções de implantação, veja a [documentação de auto-hospedagem](https://arize.com/docs/phoenix/self-hosting).
> [!NOTE]
> O botão do Google Cloud compila o Phoenix a partir do código-fonte no Cloud Shell, em vez de implantar a imagem pré-compilada do Docker Hub. O template do Azure serve HTTP simples (o Azure Container Instances não faz terminação de TLS) — coloque um proxy TLS na frente, como um Application Gateway, antes de usar em produção.
## Pacotes
O pacote `arize-phoenix` inclui toda a plataforma Phoenix. No entanto, se você já implantou a plataforma Phoenix, existem subpacotes Python e pacotes TypeScript leves que podem ser usados em conjunto com a plataforma.
### Subpacotes Python
| Pacote | Versão e documentação | Descrição |
| --------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
| [arize-phoenix-otel](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/packages/phoenix-otel) | [](https://pypi.org/project/arize-phoenix-otel/) [](https://arize-phoenix.readthedocs.io/projects/otel/en/latest/index.html) | Fornece um wrapper leve sobre as primitivas do OpenTelemetry com padrões adaptados ao Phoenix |
| [arize-phoenix-client](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/packages/phoenix-client) | [](https://pypi.org/project/arize-phoenix-client/) [](https://arize-phoenix.readthedocs.io/projects/client/en/latest/index.html) | Cliente leve para interagir com o servidor Phoenix por meio de sua interface REST OpenAPI |
| [arize-phoenix-evals](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/packages/phoenix-evals) | [](https://pypi.org/project/arize-phoenix-evals/) [](https://arize-phoenix.readthedocs.io/projects/evals/en/latest/index.html) | Ferramentas para avaliar aplicações de LLM, incluindo relevância de RAG, relevância de respostas e mais |
### Subpacotes TypeScript
| Pacote | Versão e documentação | Descrição |
| --------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| [@arizeai/phoenix-otel](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/js/packages/phoenix-otel) | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/phoenix-otel) [](https://arize-ai.github.io/phoenix/) | Fornece um wrapper leve sobre as primitivas do OpenTelemetry com padrões adaptados ao Phoenix |
| [@arizeai/phoenix-client](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/js/packages/phoenix-client) | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/phoenix-client) [](https://arize-ai.github.io/phoenix/) | Cliente para a API do Arize Phoenix |
| [@arizeai/phoenix-evals](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/js/packages/phoenix-evals) | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/phoenix-evals) [](https://arize-ai.github.io/phoenix/) | Biblioteca de avaliação em TypeScript para aplicações de LLM (versão alfa) |
| [@arizeai/phoenix-cli](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/js/packages/phoenix-cli) | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/phoenix-cli) [](https://arize.com/docs/phoenix/sdk-api-reference/typescript/arizeai-phoenix-cli) | CLI para buscar traces, datasets e experimentos para uso com Claude Code, Cursor e outros agentes de código |
## Integrações de rastreamento
O Phoenix é construído sobre o OpenTelemetry e é agnóstico em relação a fornecedor, linguagem e framework. Para detalhes sobre integrações de rastreamento e aplicações de exemplo, veja o projeto [OpenInference](https://github.com/Arize-ai/openinference) e a [documentação de integrações](https://arize.com/docs/phoenix/integrations).
**Integrações Python**
| | Integração | Pacote | Versão |
|:---:|---|---|---|
| | [OpenAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai) | `openinference-instrumentation-openai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openai) |
| | [OpenAI Agents](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) | `openinference-instrumentation-openai-agents` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openai-agents) |
| | [LlamaIndex](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/llamaindex) | `openinference-instrumentation-llama-index` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-llama-index) |
| | [DSPy](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/dspy) | `openinference-instrumentation-dspy` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-dspy) |
| | [AWS Bedrock](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/bedrock) | `openinference-instrumentation-bedrock` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-bedrock) |
| | [LangChain](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/langchain) | `openinference-instrumentation-langchain` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-langchain) |
| | [LangGraph](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/langgraph) | `openinference-instrumentation-langchain` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-langchain) |
| | [MistralAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/mistralai) | `openinference-instrumentation-mistralai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-mistralai) |
| | [Cohere](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/cohere) | `openinference-instrumentation-cohere` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-cohere) |
| | [Together AI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/together) | `openinference-instrumentation-together` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-together) |
| | [Ollama](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/ollama) | `openinference-instrumentation-ollama` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-ollama) |
| | [Google GenAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/google-gen-ai) | `openinference-instrumentation-google-genai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-google-genai) |
| | [Google ADK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/google-gen-ai/google-adk-tracing) | `openinference-instrumentation-google-adk` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-google-adk) |
| | [Guardrails](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/guardrails) | `openinference-instrumentation-guardrails` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-guardrails) |
| | [VertexAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/vertexai) | `openinference-instrumentation-vertexai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-vertexai) |
| | [CrewAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/crewai) | `openinference-instrumentation-crewai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-crewai) |
| | [Haystack](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/haystack) | `openinference-instrumentation-haystack` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-haystack) |
| | [LiteLLM](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/litellm) | `openinference-instrumentation-litellm` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-litellm) |
| | [OpenRouter](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/openrouter) | `openinference-instrumentation-openai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openai) |
| | [OrcaRouter](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/orcarouter) | `openinference-instrumentation-openai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openai) |
| | [Groq](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/groq) | `openinference-instrumentation-groq` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-groq) |
| | [Instructor](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/instructor) | `openinference-instrumentation-instructor` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-instructor) |
| | [Anthropic](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/anthropic) | `openinference-instrumentation-anthropic` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-anthropic) |
| | [Smolagents](https://huggingface.co/docs/smolagents/en/tutorials/inspect_runs) | `openinference-instrumentation-smolagents` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-smolagents) |
| | [Agno](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/agno) | `openinference-instrumentation-agno` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-agno) |
| | [BeeAI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/beeai) | `openinference-instrumentation-beeai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-beeai) |
| | [Strands Agents](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/strands-agents) | `openinference-instrumentation-strands-agents` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-strands-agents) |
| | [Restate](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/restate) | `openinference-instrumentation-openai-agents` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openai-agents) |
| | [MCP](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/model-context-protocol-mcp) | `openinference-instrumentation-mcp` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-mcp) |
| | [Pydantic AI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/pydantic) | `openinference-instrumentation-pydantic-ai` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-pydantic-ai) |
| | [AG2](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/ag2) | `openinference-instrumentation-ag2` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-ag2) |
| | [Autogen AgentChat](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/frameworks/autogen/autogen-tracing) | `openinference-instrumentation-autogen-agentchat` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-autogen-agentchat) |
| | [Portkey](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/portkey) | `openinference-instrumentation-portkey` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-portkey) |
| | [Agent Spec](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/agentspec) | `openinference-instrumentation-agentspec` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-agentspec) |
| | [Claude Agent SDK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/claude-agent-sdk) | `openinference-instrumentation-claude-agent-sdk` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-claude-agent-sdk) |
| | [TypeSafe AI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/typesafe/typesafe-python) | `openinference-instrumentation-typesafe` | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-typesafe) |
## Processadores de spans
Normalize e converta dados entre outras bibliotecas de instrumentação adicionando processadores de spans que unificam os dados.
| Pacote | Descrição | Versão |
| ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [`openinference-instrumentation-openlit`](https://pypi.org/project/openinference-instrumentation-openlit/) | Processador de spans OpenInference para traces do OpenLIT. | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openlit) |
| [`openinference-instrumentation-openllmetry`](https://pypi.org/project/openinference-instrumentation-openllmetry/) | Processador de spans OpenInference para traces do OpenLLMetry (Traceloop). | [](https://pypi.python.org/pypi/openinference-instrumentation-openllmetry) |
### Integrações JavaScript
| | Integração | Pacote | Versão |
| :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| | [OpenAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-node-sdk) | `@arizeai/openinference-instrumentation-openai` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-openai) |
| | [OpenAI Agents](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/openai-agents) | `@arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents) |
| | [LangChain.js](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/langchain) | `@arizeai/openinference-instrumentation-langchain` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-langchain) |
| | [TanStack AI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/tanstack-ai) | `@arizeai/openinference-tanstack-ai` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-tanstack-ai) |
| | [Vercel AI SDK](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/vercel-ai-sdk) | `@arizeai/openinference-vercel` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-vercel) |
| | [BeeAI](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/beeai) | `@arizeai/openinference-instrumentation-beeai` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-beeai) |
| | [Claude Agent SDK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/claude-agent-sdk) | `@arizeai/openinference-instrumentation-claude-agent-sdk` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-claude-agent-sdk) |
| | [Mastra](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/mastra) | `@mastra/arize` | [](https://www.npmjs.com/package/@mastra/arize) |
| | [MCP](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/typescript/mcp) | `@arizeai/openinference-instrumentation-mcp` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-mcp) |
| | [TypeSafe AI](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/llm-providers/typesafe/typesafe-typescript) | `@arizeai/openinference-instrumentation-typesafe` | [](https://www.npmjs.com/package/@arizeai/openinference-instrumentation-typesafe) |
### Integrações Java
| | Integração | Pacote | Versão |
| :-------------------------------------------------------------------------------------------------: | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| | [LangChain4j](https://github.com/Arize-ai/openinference/tree/main/java/instrumentation/openinference-instrumentation-langchain4j) | `openinference-instrumentation-langchain4j` | [](https://central.sonatype.com/artifact/com.arize/openinference-instrumentation-langchain4j) |
| | SpringAI | `openinference-instrumentation-springAI` | [](https://central.sonatype.com/artifact/com.arize/openinference-instrumentation-springAI) |
| | [Arconia](https://docs.arconia.io/arconia/latest/observability/semantic-conventions/openinference/) para Spring AI | `io.arconia:arconia-openinference-semantic-conventions` | [](https://central.sonatype.com/artifact/io.arconia/arconia-openinference-ai-semantic-conventions) |
| | [Google ADK](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/java/google-adk/google-adk-tracing) | `openinference-instrumentation-adk-java` | [](https://central.sonatype.com/artifact/com.arize/openinference-instrumentation-adk-java) |
### Integrações Go
| | Integração | Pacote | Versão |
| :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| | [OpenAI](https://github.com/Arize-ai/openinference/tree/main/go/openinference-instrumentation-openai-go) | `github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-openai-go` | [](https://pkg.go.dev/github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-openai-go) |
| | [Anthropic](https://github.com/Arize-ai/openinference/tree/main/go/openinference-instrumentation-anthropic-sdk-go) | `github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-anthropic-sdk-go` | [](https://pkg.go.dev/github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-anthropic-sdk-go) |
### Plataformas
| | Plataforma | Descrição | Documentação |
| :----------------------------------------------------------------------------------------------: | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| | [BeeAI](https://docs.beeai.dev/observability/agents-traceability) | Framework de agentes de IA com observabilidade integrada | [Integration Guide](https://docs.beeai.dev/observability/agents-traceability) |
| | [Dify](https://docs.dify.ai/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix) | Plataforma open source de desenvolvimento de aplicações de LLM | [Integration Guide](https://docs.dify.ai/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix) |
| | [Envoy AI Gateway](https://github.com/envoyproxy/ai-gateway) | AI Gateway construído sobre o Envoy Proxy para cargas de trabalho de IA | [Integration Guide](https://github.com/envoyproxy/ai-gateway/tree/main/cmd/aigw#opentelemetry-setup-with-phoenix) |
| | [LangFlow](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/langflow) | Framework visual para criar aplicações multiagente e de RAG | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/integrations-tracing/langflow) |
| | [LiteLLM Proxy](https://docs.litellm.ai/docs/observability/phoenix_integration#using-with-litellm-proxy) | Servidor proxy para LLMs | [Integration Guide](https://docs.litellm.ai/docs/observability/phoenix_integration#using-with-litellm-proxy) |
| | [Flowise](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/platforms/flowise) | Framework visual para criar aplicações de LLM | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/platforms/flowise) |
| | [Prompt Flow](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/platforms/prompt-flow) | Ferramenta de orquestração de prompt flow da Microsoft | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/platforms/prompt-flow) |
| | [NVIDIA NeMo](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/nvidia) | NVIDIA NeMo Agent Toolkit para agentes corporativos | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/nvidia) |
| | [Graphite](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/graphite) | Framework de fluxos de trabalho de LLM multiagente com construtor visual | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/graphite) |
### Bancos de dados vetoriais
| Integração | Descrição | Documentação |
| ----------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Qdrant](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/vector-databases/qdrant) | Rastreamento de busca híbrida em etapas com dense, sparse e RRF | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/vector-databases/qdrant) |
## Sandboxes
Execute [avaliadores de código](https://arize.com/docs/phoenix/evaluation/server-evals/code-evaluators) do Phoenix em provedores de sandbox hospedados para obter isolamento em nível de kernel e instalação de dependências em tempo de execução.
| Integração | Descrição | Documentação |
| --------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| [E2B](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/e2b) | Sandboxes em micro-VMs hospedadas para código gerado por IA | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/e2b) |
| [Daytona](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/daytona) | Sandboxes de desenvolvimento gerenciadas com inicialização por snapshot | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/daytona) |
| [Vercel Sandbox](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/vercel) | Computação efêmera na infraestrutura da Vercel | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/vercel) |
| [Modal](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/modal) | Plataforma de contêineres serverless, com foco em Python | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/modal) |
| [Docker Sandboxes](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/docker) | Sandboxes na nuvem hospedadas pela Docker | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/docker) |
## Para humanos e agentes de código
O Phoenix foi feito para ser operado tanto por pessoas quanto por agentes de código de IA. Três interfaces permitem que agentes (Claude Code, Codex, Cursor e outros) trabalhem com seus traces, datasets e experimentos:
- **[CLI](https://arize.com/docs/phoenix/sdk-api-reference/typescript/arizeai-phoenix-cli)** — `npx @arizeai/phoenix-cli` busca traces, datasets e experimentos e instrumenta sua aplicação (`setup`), para que um agente possa obter contexto e agir sobre ele a partir do terminal.
- **[Skills](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills)** — [`skills/`](../../skills/) empacota fluxos de trabalho que ensinam agentes a depurar, avaliar e rastrear com o Phoenix.
- **[Servidor MCP remoto](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/mcp#remote-mcp-server)** — conecte qualquer cliente MCP ao endpoint `/mcp` da sua instância para consultar o Phoenix diretamente.
Veja a [documentação de agentes de código](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/developer-tools/coding-agents) para configuração e uso.
| Skill | Descrição |
| -------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [phoenix-cli](../../skills/phoenix-cli/) | Depure aplicações de LLM usando a CLI do Phoenix — busque traces, analise erros, revise experimentos e consulte a API GraphQL |
| [phoenix-evals](../../skills/phoenix-evals/) | Crie e execute avaliadores para aplicações de IA/LLM usando o Phoenix |
| [phoenix-tracing](../../skills/phoenix-tracing/) | Convenções semânticas e instrumentação OpenInference para rastreamento de aplicações de LLM |
## Segurança e privacidade
Levamos a segurança e a privacidade dos dados muito a sério. Para mais detalhes, veja nossa [documentação de Segurança e Privacidade](https://arize.com/docs/phoenix/self-hosting/security/privacy).
### Telemetria
Por padrão, o Phoenix coleta dados básicos de análise web (por exemplo, visualizações de página, interações com a interface) para nos ajudar a entender como o Phoenix é usado e melhorar o produto. **Nenhum dado dos seus traces, resultado de avaliação ou qualquer informação sensível é coletado.**
Você pode desativar a telemetria definindo a variável de ambiente: `PHOENIX_TELEMETRY_ENABLED=false`
## Comunidade
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## Mudanças incompatíveis
Veja o [guia de migração](../../MIGRATION.md) para uma lista de mudanças incompatíveis.
## Direitos autorais, patentes e licença
Copyright 2025 Arize AI, Inc. Todos os direitos reservados.
Partes deste código são protegidas por uma ou mais patentes dos EUA. Veja o [IP_NOTICE](https://github.com/Arize-ai/phoenix/blob/main/IP_NOTICE).
Este software é licenciado sob os termos da Elastic License 2.0 (ELv2). Veja a [LICENSE](https://github.com/Arize-ai/phoenix/blob/main/LICENSE).
## Star History
Phoenix is fully open source and built in the open. If it helps you, please [⭐ star the repo](https://github.com/Arize-ai/phoenix) to support the project.