AI智能體（AI Agent）正在從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力。然而，與傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)不同，AI智能體具有非確定性、多步驟執(zhí)行和外部依賴性強(qiáng)的特點(diǎn)，這使得其可觀測(cè)性成為一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。

本文將深入探討AI智能體可觀測(cè)性，AI智能體可觀測(cè)性是一門綜合學(xué)科，涵蓋了對(duì)AI智能體全生命周期的監(jiān)控、追蹤、評(píng)估和管理——從規(guī)劃階段和工具調(diào)用，到內(nèi)存寫入和最終輸出的每一個(gè)環(huán)節(jié)。其目標(biāo)是幫助開(kāi)發(fā)調(diào)試失敗案例、量化質(zhì)量和安全性、控制延遲和成本，并滿足治理要求。

在實(shí)踐中，AI智能體可觀測(cè)性將傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù)（traces、metrics、logs）與大語(yǔ)言模型特有的信號(hào)（令牌使用量、工具調(diào)用成功率、幻覺(jué)率、防護(hù)欄事件）相結(jié)合，采用OpenTelemetry（OTel）GenAI語(yǔ)義約定等新興標(biāo)準(zhǔn)來(lái)處理LLM和智能體的跨度數(shù)據(jù)。

AI智能體的監(jiān)測(cè)之所以困難，主要源于以下幾個(gè)特點(diǎn)：

• 非確定性：相同的輸入可能產(chǎn)生不同的輸出
• 多步驟執(zhí)行：復(fù)雜的決策鏈和執(zhí)行流程
• 外部依賴性：依賴搜索引擎、數(shù)據(jù)庫(kù)、API等外部服務(wù)

為了構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)的可靠系統(tǒng)，企業(yè)一般需要標(biāo)準(zhǔn)化的追蹤機(jī)制、持續(xù)評(píng)估和規(guī)范化的日志記錄。現(xiàn)代技術(shù)棧（如Arize Phoenix、LangSmith、Langfuse、OpenLLMetry）基于OTel構(gòu)建，提供端到端的追蹤、評(píng)估和儀表板功能。

實(shí)踐一：采用統(tǒng)一的監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。確保每個(gè)步驟都是一個(gè)跨度：規(guī)劃器 → 工具調(diào)用 → 內(nèi)存讀寫 → 輸出。通過(guò)智能體跨度（用于規(guī)劃/決策節(jié)點(diǎn)）和LLM跨度（用于模型調(diào)用），并發(fā)出GenAI指標(biāo)（延遲、令牌計(jì)數(shù)、錯(cuò)誤類型），保持?jǐn)?shù)據(jù)在不同后端之間的可移植性。

實(shí)施要點(diǎn)：

• 在重試和分支過(guò)程中分配穩(wěn)定的跨度/追蹤ID
• 記錄模型/版本、提示哈希、溫度、工具名稱、上下文長(zhǎng)度和緩存命中作為屬性
• 如果使用代理供應(yīng)商，保持按OTel規(guī)范化的屬性，以便比較不同模型

實(shí)踐二：端到端追蹤和一鍵重放功能。確保每次生產(chǎn)運(yùn)行都可重現(xiàn)。在追蹤中存儲(chǔ)輸入工件、工具I/O、提示/防護(hù)欄配置，以及模型/路由器決策；啟用重放功能以逐步排查故障。實(shí)時(shí)跟蹤智能體的行動(dòng)、決策和交互，以發(fā)現(xiàn)異常、意外行為或性能漂移。

最低追蹤要求：

• 請(qǐng)求ID、用戶/會(huì)話（匿名化）
• 父跨度、工具結(jié)果摘要
• 令牌使用量、按步驟的延遲分解

實(shí)踐三：運(yùn)行持續(xù)評(píng)估（離線和在線）。創(chuàng)建反映真實(shí)工作流程和邊緣案例的場(chǎng)景套件；在PR時(shí)間和金絲雀部署時(shí)運(yùn)行。結(jié)合啟發(fā)式方法（精確匹配、BLEU、基礎(chǔ)性檢查）與LLM判斷（校準(zhǔn)）和任務(wù)特定評(píng)分。將在線反饋（點(diǎn)贊/點(diǎn)踩、糾正）流式傳輸回?cái)?shù)據(jù)集。推薦TruLens、DeepEval、MLflow LLM Evaluate?？捎^測(cè)性平臺(tái)將評(píng)估嵌入追蹤中，以便對(duì)比不同模型/提示版本

實(shí)踐四：定義可靠性SLO并對(duì)AI特定信號(hào)發(fā)出警報(bào)。超越傳統(tǒng)的"四個(gè)黃金信號(hào)"。建立答案質(zhì)量、工具調(diào)用成功率、幻覺(jué)/防護(hù)欄違規(guī)率、重試率、首字節(jié)時(shí)間、端到端延遲、每任務(wù)成本和緩存命中率的SLO；將其作為OTel GenAI指標(biāo)發(fā)出。對(duì)SLO燃盡發(fā)出警報(bào)，并用有問(wèn)題的追蹤信息標(biāo)注事件以快速分診。

實(shí)踐五：強(qiáng)制執(zhí)行防護(hù)欄并記錄策略事件。驗(yàn)證結(jié)構(gòu)化輸出（JSON模式），應(yīng)用毒性/安全檢查，檢測(cè)提示注入，并以最小權(quán)限執(zhí)行工具允許列表。記錄哪個(gè)防護(hù)欄觸發(fā)以及采取了什么緩解措施（阻止、重寫、降級(jí)）作為事件；不要持久化機(jī)密或逐字思維鏈。

實(shí)踐六：通過(guò)路由和預(yù)算遙測(cè)控制成本和延遲。監(jiān)控每個(gè)請(qǐng)求的令牌、供應(yīng)商/API成本、速率限制/退避事件、緩存命中和路由器決策。在預(yù)算和SLO感知路由器后面設(shè)置昂貴路徑的門控；像Helicone這樣的平臺(tái)公開(kāi)成本/延遲分析和模型路由，可插入追蹤中。

實(shí)踐七：與治理標(biāo)準(zhǔn)對(duì)齊。部署后監(jiān)控、事件響應(yīng)、人工反饋捕獲和變更管理在領(lǐng)先的治理框架中是明確要求的。將您的可觀測(cè)性和評(píng)估管道映射到NIST AI RMF MANAGE-4.1和ISO/IEC 42001生命周期監(jiān)控要求。這減少了審計(jì)摩擦并明確了操作角色。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)策略上主要監(jiān)控覆蓋的關(guān)鍵領(lǐng)域，追蹤響應(yīng)時(shí)間、吞吐量和資源使用率；持續(xù)評(píng)估輸出質(zhì)量和準(zhǔn)確性；檢測(cè)潛在的安全威脅和異常行為；監(jiān)控API調(diào)用成本和資源消耗。

當(dāng)前市場(chǎng)上已出現(xiàn)多種專門針對(duì)AI智能體的可觀測(cè)性工具。開(kāi)源解決方案

例如Langfuse、OpenLLMetry提供基礎(chǔ)的追蹤和監(jiān)控功能。而Arize Phoenix、LangSmith提供全面的端到端可觀測(cè)性解決方案。云原生服務(wù)例如Azure等云平臺(tái)提供集成的AI智能體監(jiān)控和管理服務(wù)。

在AI技術(shù)日益成熟的今天，投資于完善的可觀測(cè)性基礎(chǔ)設(shè)施將成為企業(yè)在AI競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵因素。只有建立了完善的監(jiān)控和治理體系，AI智能體才能真正發(fā)揮其變革性潛力，為企業(yè)創(chuàng)造持續(xù)的價(jià)值。

本文轉(zhuǎn)載自??魯班模錘??，作者：龐德公