O Arize Phoenix é a plataforma de observabilidade de IA de código aberto da Arize, concebida para experimentação, avaliação e resolução de problemas. Para fluxos de trabalho geridos em produção, a Arize disponibiliza também o [Arize AX](https://arize.com/products/ax/?utm_source=github&utm_medium=community&utm_campaign=px-to-ax&utm_content=readme-pt-pt). O Phoenix proporciona:
- [**_Rastreio_**](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/llm-traces) - Rastreie a execução da sua aplicação LLM através de instrumentação baseada em OpenTelemetry.
- [**_Avaliação_**](https://arize.com/docs/phoenix/evaluation/llm-evals) - Tire partido de LLMs para aferir o desempenho da sua aplicação com avaliações de resposta e de recuperação (retrieval).
- [**_Conjuntos de dados_**](https://arize.com/docs/phoenix/datasets-and-experiments/overview-datasets) - Crie conjuntos de dados versionados de exemplos para experimentação, avaliação e afinação (fine-tuning).
- [**_Experiências_**](https://arize.com/docs/phoenix/datasets-and-experiments/overview-datasets#experiments) - Acompanhe e avalie alterações a prompts, LLMs e recuperação.
- [**_Playground_**](https://arize.com/docs/phoenix/prompt-engineering/overview-prompts)- Otimize prompts, compare modelos, ajuste parâmetros e volte a executar chamadas LLM rastreadas.
- [**_Gestão de prompts_**](https://arize.com/docs/phoenix/prompt-engineering/overview-prompts/prompt-management)- Faça a gestão e teste alterações a prompts de forma sistemática, recorrendo a controlo de versões, etiquetas e experimentação.
- [**_PXI (Phoenix Intelligence)_**](https://arize.com/docs/phoenix/pxi) - Um agente de engenharia de IA integrado no Phoenix para depurar traces, iterar sobre prompts e navegar no produto.
- [**_Servidor MCP remoto_**](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/mcp#remote-mcp-server) - Ligue o Claude Code, o Cursor e outros clientes MCP diretamente ao endpoint `/mcp` da sua instância do Phoenix para consultar traces, conjuntos de dados, experiências e muito mais.
O Phoenix é independente do fornecedor e da linguagem, com suporte de origem para 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 fornecedores 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), entre outros). Para mais informações sobre a instrumentação automática, consulte o projeto [OpenInference](https://github.com/Arize-ai/openinference).
O Phoenix funciona praticamente em qualquer lado, incluindo a sua máquina local, uma implementação em contentores ou a nuvem. Consulte [Ambientes](https://arize.com/docs/phoenix/self-hosting) para uma descrição detalhada de cada opção ou avance diretamente para o [Guia de início rápido de rastreio](https://arize.com/docs/phoenix/get-started/get-started-tracing).
> [!NOTE]
> O Phoenix é de código aberto e de alojamento próprio. Para uma plataforma gerida, a Arize disponibiliza o [Arize AX](https://arize.com/products/ax/?utm_source=github&utm_medium=community&utm_campaign=px-to-ax&utm_content=readme-pt-pt) — a mesma instrumentação OpenTelemetry/OpenInference funciona com ambos. Consulte a [comparação completa](https://arize.com/docs/phoenix/resources/frequently-asked-questions/what-is-the-difference-between-phoenix-and-arize).
## Índice
- [Executar localmente](#executar-localmente)
- [Rastrear a sua aplicação](#rastrear-a-sua-aplicação)
- [Implementação](#implementação)
- [Pacotes](#pacotes)
- [Integrações de rastreio](#integrações-de-rastreio)
- [Sandboxes](#sandboxes)
- [Para pessoas e agentes de programação](#para-pessoas-e-agentes-de-programação)
- [Segurança e privacidade](#segurança-e-privacidade)
- [Comunidade](#comunidade)
## Executar localmente
Instale o Phoenix através de `pip` ou `conda` e fique com um Phoenix totalmente funcional. Para todas as opções de instalação e alojamento, consulte o [guia de instalação](https://arize.com/docs/phoenix).
```shell
pip install arize-phoenix
phoenix serve
```
Em alternativa, execute-o sem instalar nada, utilizando [`uvx`](https://docs.astral.sh/uv/):
```shell
uvx arize-phoenix serve
```
## Rastrear a sua aplicação
A forma mais rápida de enviar traces é deixar que o seu [agente de programação](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/developer-tools/coding-agents) (Claude Code, Codex, Cursor, entre outros) instrumente a sua aplicação. A partir do diretório do projeto, execute:
```shell
npx @arizeai/phoenix-cli setup
# ou, com o Phoenix instalado: px setup
```
A configuração deteta o seu framework e fornecedor de LLM, instala a instrumentação [OpenInference](https://github.com/Arize-ai/openinference) adequada e configura a exportação de traces. Prefere configurar tudo no código? Consulte a [documentação de rastreio](https://arize.com/docs/phoenix/tracing/llm-traces).
## Implementação
As imagens de contentor do Phoenix estão disponíveis no [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/arizephoenix/phoenix) e podem ser implementadas com Docker ou em Kubernetes através do [Helm chart](https://github.com/Arize-ai/phoenix/tree/main/helm).
Para Docker Compose, Kubernetes/Helm e outras opções de implementação, consulte a [documentação de alojamento próprio](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 implementar a imagem pré-compilada do Docker Hub. O modelo do Azure serve HTTP simples (o Azure Container Instances não faz a terminação de TLS) — coloque-o atrás de um proxy TLS, como um Application Gateway, antes de o utilizar em produção.
## Pacotes
O pacote `arize-phoenix` inclui toda a plataforma Phoenix. Contudo, se já tiver implementado a plataforma Phoenix, existem subpacotes Python e pacotes TypeScript leves que podem ser utilizados 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) | Disponibiliza um wrapper leve sobre as primitivas do OpenTelemetry, com predefinições adaptadas 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 através da respetiva 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 LLM, incluindo a relevância de RAG, a relevância das respostas, entre outros |
### 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/) | Disponibiliza um wrapper leve sobre as primitivas do OpenTelemetry, com predefinições adaptadas 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 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 obter traces, conjuntos de dados e experiências para utilização com o Claude Code, o Cursor e outros agentes de programação |
## Integrações de rastreio
O Phoenix assenta no OpenTelemetry e é independente do fornecedor, da linguagem e do framework. Para mais informações sobre integrações de rastreio e aplicações de exemplo, consulte 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 provenientes de outras bibliotecas de instrumentação, adicionando processadores de spans que uniformizam 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 incorporada | [Integration Guide](https://docs.beeai.dev/observability/agents-traceability) |
| | [Dify](https://docs.dify.ai/en/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/integrate-phoenix) | Plataforma de código aberto para desenvolvimento de aplicações 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 assente no 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 construir 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 construir aplicações 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 empresariais | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/nvidia) |
| | [Graphite](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/graphite) | Framework de fluxos de trabalho LLM multiagente com construtor visual | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/python/graphite) |
### Bases de dados vetoriais
| Integração | Descrição | Documentação |
| ----------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Qdrant](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/vector-databases/qdrant) | Rastreio de pesquisa híbrida faseada 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 fornecedores de sandboxes alojadas, para isolamento ao nível do 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 alojadas 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 geridas com arranque a partir de snapshots | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/daytona) |
| [Vercel Sandbox](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/vercel) | Computação efémera 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 contentores serverless, com Python em primeiro lugar | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/modal) |
| [Docker Sandboxes](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/docker) | Sandboxes na nuvem alojadas pela Docker | [Integration Guide](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/sandboxes/docker) |
## Para pessoas e agentes de programação
O Phoenix foi concebido para ser utilizado tanto por pessoas como por agentes de programação de IA. Três interfaces permitem que os agentes (Claude Code, Codex, Cursor, entre outros) trabalhem com os seus traces, conjuntos de dados e experiências:
- **[CLI](https://arize.com/docs/phoenix/sdk-api-reference/typescript/arizeai-phoenix-cli)** — o `npx @arizeai/phoenix-cli` obtém traces, conjuntos de dados e experiências e instrumenta a sua aplicação (`setup`), para que um agente possa recolher contexto e agir com base nele a partir do terminal.
- **[Skills](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills)** — o [`skills/`](../../skills/) reúne fluxos de trabalho que ensinam os agentes a depurar, avaliar e rastrear com o Phoenix.
- **[Servidor MCP remoto](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/mcp#remote-mcp-server)** — ligue qualquer cliente MCP ao endpoint `/mcp` da sua instância para consultar o Phoenix diretamente.
Consulte a [documentação sobre agentes de programação](https://arize.com/docs/phoenix/integrations/developer-tools/coding-agents) para obter informações sobre configuração e utilização.
| Skill | Descrição |
| -------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [phoenix-cli](../../skills/phoenix-cli/) | Depure aplicações LLM com a CLI do Phoenix — obtenha traces, analise erros, reveja experiências e consulte a API GraphQL |
| [phoenix-evals](../../skills/phoenix-evals/) | Crie e execute avaliadores para aplicações de IA/LLM com o Phoenix |
| [phoenix-tracing](../../skills/phoenix-tracing/) | Convenções semânticas e instrumentação OpenInference para o rastreio de aplicações LLM |
## Segurança e privacidade
Levamos muito a sério a segurança e a privacidade dos dados. Para mais informações, consulte a nossa [documentação de Segurança e Privacidade](https://arize.com/docs/phoenix/self-hosting/security/privacy).
### Telemetria
Por predefinição, o Phoenix recolhe dados básicos de análise web (por exemplo, visualizações de páginas, interações com a interface) para nos ajudar a perceber como o Phoenix é utilizado e a melhorar o produto. **Nunca são recolhidos quaisquer dados dos seus traces, resultados de avaliações ou informações sensíveis.**
Pode desativar a telemetria definindo a variável de ambiente: `PHOENIX_TELEMETRY_ENABLED=false`
## Comunidade
Junte-se à nossa comunidade e ligue-se a milhares de criadores de IA.
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- 📚 Leia a nossa [documentação](https://arize.com/docs/phoenix).
- 💡 Coloque questões e partilhe feedback no canal _#phoenix-support_.
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- 💼 Siga-nos no [LinkedIn](https://www.linkedin.com/showcase/113218220).
- 🗺️ Consulte o nosso [roteiro](https://github.com/orgs/Arize-ai/projects/45) para ver o que se segue.
- 🧑🏫 Aprofunde os seus conhecimentos sobre [Agentes](http://arize.com/ai-agents/) e [Avaliações de LLM](https://arize.com/llm-evaluation) nos Learning Hubs da Arize.
## Alterações incompatíveis
Consulte o [guia de migração](../../MIGRATION.md) para obter a lista de alterações incompatíveis.
## Direitos de autor, patentes e licença
Copyright 2025 Arize AI, Inc. Todos os direitos reservados.
Partes deste código estão protegidas por uma ou mais patentes dos EUA. Consulte o [IP_NOTICE](https://github.com/Arize-ai/phoenix/blob/main/IP_NOTICE).
Este software está licenciado nos termos da Elastic License 2.0 (ELv2). Consulte 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.