Что такое наблюдаемость агентов?
Наблюдаемость агентов — это дисциплина, которая включает в себя настройку инструментов, отслеживание, оценку и мониторинг агентов искусственного интеллекта на протяжении всего их жизненного цикла — от планирования и вызовов инструментов до записи в память и окончательных результатов. Это позволяет командам устранять сбои, количественно оценивать качество и безопасность, контролировать задержки и затраты, а также соответствовать требованиям управления.
На практике это сочетает классическую телеметрию (трассировки, метрики, журналы) со специфическими сигналами для LLM (использование токенов, успешность инструментов, частота галлюцинаций, события ограждений) с использованием новых стандартов, таких как OpenTelemetry (OTel) GenAI семантические соглашения для LLM и агентов.
Почему это сложно?
Агенты являются недетерминированными, многошаговыми и внешне зависимыми (поиск, базы данных, API). Для надёжных систем необходимы стандартизированная трассировка, непрерывные оценки и управляемое логирование, чтобы обеспечить безопасность в производстве.
Современные стеки (Arize Phoenix, LangSmith, Langfuse, OpenLLMetry) основаны на OTel и предоставляют сквозные трассировки, оценки и информационные панели.
7 лучших практик для надёжного ИИ
Практика 1: принятие стандартов открытой телеметрии для агентов
Настройте агентов с помощью стандартов OpenTelemetry OTel GenAI, чтобы каждый шаг был промежутком: планировщик → вызовы инструментов → чтение/запись в память → вывод. Используйте промежутки агентов (для узлов планирования/принятия решений) и промежутки LLM (для вызовов моделей) и выдавайте метрики GenAI (задержка, количество токенов, типы ошибок). Это обеспечивает переносимость данных между бэкендами.
Советы по реализации:
* Назначайте стабильные идентификаторы промежутков/трассировок при повторных попытках и ветвлениях.
* Запишите модель/версию, хэш запроса, температуру, имя инструмента, длину контекста и попадание в кэш в качестве атрибутов.
* Если вы используете прокси-провайдеров, сохраняйте нормализованные атрибуты в соответствии с OTel, чтобы можно было сравнивать модели.
Практика 2: отслеживание от начала до конца и включение возможности повторного воспроизведения одним щелчком мыши
Сделайте каждый производственный запуск воспроизводимым. Храните входные артефакты, ввод/вывод инструментов, конфигурации запросов/ограждений и решения модели/маршрутизатора в трассировке; включите возможность повторного воспроизведения для пошагового прохождения сбоев.
Отслеживайте как минимум:
* идентификатор запроса;
* пользователя/сессию (псевдоним);
* родительский промежуток;
* сводки результатов работы инструмента;
* использование токенов;
* разбивку задержки по шагам.
Практика 3: проведение непрерывных оценок (офлайн и онлайн)
Создайте наборы сценариев, отражающие реальные рабочие процессы и крайние случаи; запускайте их во время PR и на канарейках. Сочетайте эвристики (точное совпадение, BLEU, проверки обоснованности) с LLM в качестве судьи (калибровка) и оценкой по конкретным задачам. Направляйте онлайн-обратную связь (лайки/дизлайки, исправления) обратно в наборы данных.
Недавние рекомендации подчёркивают важность непрерывных оценок как в разработке, так и в производстве, а не только одноразовых тестов.
Полезные фреймворки: TruLens, DeepEval, MLflow LLM Evaluate; платформы наблюдаемости встраивают оценки вместе со следами, чтобы вы могли сравнивать версии моделей/запросов.
Практика 4: определение целевых показателей надёжности (SLO) и оповещение по специфическим для ИИ сигналам
Выйдите за рамки «четырёх золотых сигналов». Установите SLO для качества ответов, частоты успешных вызовов инструментов, частоты галлюцинаций/нарушений ограждений, частоты повторных попыток, времени до первого токена, сквозной задержки, затрат на задачу и частоты попаданий в кэш; выдавайте их в виде метрик OTel GenAI.
Оповещайте о сжигании SLO и аннотируйте инциденты с помощью нарушающих следы для быстрой сортировки.
Практика 5: установление ограждений и регистрация событий политики логирования (без хранения секретов или свободных рациональных объяснений)
Проверяйте структурированные выходные данные (схемы JSON), применяйте проверки токсичности/безопасности, обнаруживайте внедрение запросов, и применяйте списки разрешений инструментов с минимальными привилегиями.
Регистрируйте, какое ограждение сработало и какие меры были приняты (блокировка, переписать, понижение) в виде событий; не сохраняйте секреты или дословные цепочки рассуждений.
Практика 6: контроль затрат и задержек с помощью маршрутизации и бюджетной телеметрии
Настройте количество токенов для каждого запроса, затраты на поставщиков/API, события ограничения скорости/отката, попадания в кэш и решения маршрутизатора.
Ограничивайте дорогостоящие пути бюджетами и SLO-осведомлёнными маршрутизаторами; платформы, такие как Helicone, предоставляют аналитику затрат/задержек и маршрутизацию моделей, которые подключаются к вашим следам.
Практика 7: соответствие стандартам управления (NIST AI RMF, ISO/IEC 42001)
Мониторинг жизненного цикла, реагирование на инциденты, сбор отзывов пользователей и управление изменениями явно требуются в ведущих системах управления.
Сопоставьте свои конвейеры наблюдаемости и оценки с NIST AI RMF MANAGE-4.1 и требованиями мониторинга жизненного цикла ISO/IEC 42001. Это уменьшит трение при аудите и прояснит операционные роли.
Заключение
В заключение, наблюдаемость агентов обеспечивает основу для создания систем искусственного интеллекта, которым можно доверять, которые являются надёжными и готовыми к работе. Приняв стандарты открытой телеметрии, отслеживая поведение агентов от начала до конца, внедряя непрерывные оценки, устанавливая ограждения и согласовываясь с системами управления, команды разработчиков могут преобразовать непрозрачные рабочие процессы агентов в прозрачные, измеримые и поддающиеся аудиту процессы.
Семь лучших практик, описанных здесь, выходят за рамки информационных панелей — они устанавливают систематический подход к мониторингу и улучшению агентов по параметрам качества, безопасности, затрат и соответствия требованиям.
В конечном счёте, надёжная наблюдаемость — это не просто техническая гарантия, а необходимое условие для масштабирования агентов искусственного интеллекта в реальных бизнес-критичных приложениях.
1. Что такое наблюдаемость агентов искусственного интеллекта и почему она важна?
Наблюдаемость агентов искусственного интеллекта — это дисциплина, которая включает в себя настройку инструментов, отслеживание, оценку и мониторинг агентов искусственного интеллекта на протяжении всего их жизненного цикла. Это важно, поскольку позволяет командам устранять сбои, количественно оценивать качество и безопасность, контролировать задержки и затраты, а также соответствовать требованиям управления.
2. Какие сложности возникают при обеспечении наблюдаемости агентов?
Агенты являются недетерминированными, многошаговыми и внешне зависимыми (поиск, базы данных, API). Для надёжных систем необходимы стандартизированная трассировка, непрерывные оценки и управляемое логирование, чтобы обеспечить безопасность в производстве.
3. Какие практики предлагаются для обеспечения надёжности ИИ?
Для обеспечения надёжности ИИ предлагаются следующие практики:
* принятие стандартов открытой телеметрии для агентов;
* отслеживание от начала до конца и включение возможности повторного воспроизведения одним щелчком мыши;
* проведение непрерывных оценок (офлайн и онлайн);
* определение целевых показателей надёжности (SLO) и оповещение по специфическим для ИИ сигналам;
* установление ограждений и регистрация событий политики логирования;
* контроль затрат и задержек с помощью маршрутизации и бюджетной телеметрии;
* соответствие стандартам управления (NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
4. Какие метрики используются для оценки надёжности ИИ?
Для оценки надёжности ИИ используются следующие метрики:
* качество ответов;
* частота успешных вызовов инструментов;
* частота галлюцинаций/нарушений ограждений;
* частота повторных попыток;
* время до первого токена;
* сквозная задержка;
* затраты на задачу;
* частота попаданий в кэш.
5. Какие стандарты и фреймворки упоминаются в статье для обеспечения наблюдаемости агентов ИИ?
В статье упоминаются следующие стандарты и фреймворки:
* OpenTelemetry (OTel) GenAI семантические соглашения для LLM и агентов;
* TruLens;
* DeepEval;
* MLflow LLM Evaluate;
* Helicone.