说一个真实事故：朋友公司的AI客服项目，大模型接口的API Key过期了，服务全部返回401，但他们3天后才发现——因为没有监控，全靠用户投诉"AI怎么不回答了"才知道系统挂了。这不是个例。很多人做AI项目，功能上线就完事了，根本不做监控。结果：大模型接口挂了，用户投诉了才知道；Token消耗超了月底账单翻倍，才发现有死循环在刷接口；响应越来越慢，没人知道是模型问题还是检索问题；出了生产事故，排查半天找不到是哪一环出的问题。生产级系统，可观测性是标配，不是可选项。今天给你一套完整的Java AI项目埋点监控方案，从指标设计、AOP埋点、告警规则到数据存储，全部可落地。一、先明确：监控什么？5类核心指标不是什么数据都埋，埋太多反而看不过来。AI项目核心盯5类指标：1. 调用指标：系统活不活着总调用量、各接口调用量、日活/周活用户数为什么重要：调用量突然归零=系统挂了；调用量突然暴增=可能被刷或死循环2. 性能指标：系统快不快平