Skip to main content

Краткое содержание: Мониторинг в продакшене (Monitoring in Production)

Основные тезисы​

1. Введение: Важность мониторинга​

Ключевая идея: Развертывание агентных систем — это только половина пути. Настоящий вызов начинается, когда агенты работают в динамических, непредсказуемых окружениях.

Особенности агентов:

  • Ведут себя вероятностно
  • Зависят от базовых моделей
  • Связывают инструменты в цепочки
  • Реагируют на неограниченные входы

Мониторинг как нервная система: Нельзя написать исчерпывающие тесты для каждого сценария. Мониторинг становится нервной системой развернутой агентной инфраструктуры.

Референсный стек:

  • OpenTelemetry: Инструментирование
  • Loki: Агрегация логов
  • Tempo: Распределенные трассировки
  • Grafana: Визуализация и алертинг

2. Мониторинг — это то, как вы учитесь​

Понимание сбоев: Необходимо понимать корневые причины — от программных ошибок до архитектурных ограничений.

Сбои как тестовые случаи:

  • Каждый сбой в продакшене → регрессионный тест
  • Каждый успех → золотой путь для сохранения
  • Создание живого корпуса CI/CD

Различение сбоев от вариаций:

  1. Проверка критериев успеха (eval > 0.8)
  2. Проверка воспроизводимости (3-5 раз, частота > 80%)
  3. Оценка уверенности/дисперсии (LLM score, KL divergence)

Многослойный мониторинг:

  • Инфраструктурные сигналы: Задержка, ошибки, CPU
  • Семантические поведения: Понимание намерения, выбор инструментов, галлюцинации

Безопасность: Отдельные кластеры мониторинга с RBAC, шифрование, аудит доступа.

3. Таксономия метрик​

Инфраструктура:

  • CPU/память, время работы, задержка запроса

Уровень рабочего процесса:

  • Частота успеха задачи, использование токенов, частота успеха/сбоя инструментов, частота повторов, частота откатов

Качество выхода:

  • Использование токенов, индикатор галлюцинаций, дрифт встраиваний

Обратная связь пользователей:

  • Частота повторных запросов, частота отказа от задачи, явные рейтинги

4. Стеки мониторинга​

Grafana + OTel + Loki + Tempo​

  • Сильные стороны: Композируемость, гибкость
  • Лучше для: Корпоративных операций, расширения существующей инфраструктуры
  • Компромиссы: Несколько компонентов для управления

ELK Stack​

  • Сильные стороны: Продвинутый поиск и аналитика
  • Лучше для: Крупномасштабных логов, существующих инвестиций ELK
  • Компромиссы: Высокие требования к ресурсам

Arize Phoenix​

  • Сильные стороны: Трассировка и отладка LLM
  • Лучше для: Исследовательских/ML команд
  • Компромиссы: Ограничен масштабом продакшена

SigNoz​

  • Сильные стороны: Унифицированная платформа, легковесность
  • Лучше для: Стартапов, ML-команд
  • Компромиссы: Менее расширяемая экосистема

Langfuse​

  • Сильные стороны: Специализация на LLM/агентах
  • Лучше для: Расширения корпоративного логирования
  • Компромиссы: Узкий охват инфраструктурных метрик

5. Инструментирование OTel​

Принципы:

  • Инструментирование каждого узла LangGraph спанами OTel
  • Захват метаданных: имя инструмента, задержка, статус, ошибки
  • Структурированные трассировки для сквозной видимости

Компоненты:

  • Tempo: Хранение и запрос трассировок
  • Loki: Агрегация структурированных логов
  • Grafana: Визуализация и корреляция

Метрики: Количество вызовов, среднее время ответа, процент сбоев

6. Визуализация и алертинг​

Grafana дашборды:

  • Просмотр трассировок выполнения
  • Фильтрация по задержке, статусу, атрибутам
  • Корреляция логов с трассировками

Ключевые метрики:

  • Использование токенов на агента в час
  • P95 задержка для вызовов инструментов
  • Частота успеха задачи по рабочему процессу
  • Частота откатов по инструменту
  • Индикаторы дрифта

Алерты:

  • Частота галлюцинаций > 5%
  • Циклы повторов > 3 раза
  • Увеличение времени ответа > 50%

Интеграции: PagerDuty, Sentry, AgentOps.ai

7. Паттерны мониторинга​

Shadow Mode (Режим тени)​

  • Новая версия работает параллельно
  • Обрабатывает те же входы без обслуживания пользователям
  • Сравнение поведения без риска

Canary Deployments (Канареечные развертывания)​

  • Развертывание для небольшого подмножества (1-5%)
  • Сравнение метрик между версиями
  • Постепенное расширение или откат

Regression Trace Collection​

  • Автоматический экспорт сбоев в набор тестов
  • Превращение сбоев в обучающие сигналы
  • Непрерывно обновляемый корпус

Self-Healing Agents​

  • Чтение телеметрии в реальном времени
  • Механизмы откатов при обнаружении проблем
  • Адаптивное поведение на основе метрик

User Feedback​

  • Неявная обратная связь: переформулировки, отказы от задач
  • Явная обратная связь: рейтинги, комментарии
  • Интеграция в мониторинг и циклы улучшения

Distribution Shifts (Сдвиги распределения)​

  • KS тест: Обнаружение сдвигов в непрерывных признаках
  • KL divergence: Обнаружение концептуального дрифта
  • PSI: Обнаружение сдвигов в категориальных переменных
  • Реагирование: настройка порогов, переобучение, адаптация

8. Владение метриками и управление​

Проблема: Агенты не уважают традиционные границы между командами.

Решение: Кросс-функциональные дашборды и RACI матрица.

RACI роли:

  • R (Responsible): Выполняет работу
  • A (Accountable): Владеет результатом
  • C (Consulted): Предоставляет входные данные
  • I (Informed): Держится в курсе

Практики:

  • Общие дашборды с тегами версий
  • Тегирование с продуктовым контекстом
  • Кросс-функциональные ритуалы триажа
  • Избегание двойных стандартов

Ключевые выводы​

  1. Мониторинг обязателен: Для вероятностных систем мониторинг — это не опция, а необходимость.

  2. Многослойный подход: Инфраструктурные и семантические метрики должны отслеживаться вместе.

  3. Безопасность критична: Чувствительные данные требуют изоляции и контроля доступа.

  4. Паттерны снижают риск: Shadow mode, canary deployments и другие паттерны делают развертывания безопаснее.

  5. Кросс-функциональность: Успешный мониторинг требует сотрудничества между командами.

Рекомендации​

  1. Начинать с инструментирования: Без качественных сигналов невозможно эффективное наблюдение.

  2. Выбирать стек по контексту: Оценивать существующую инфраструктуру и потребности.

  3. Фокусироваться на действиях: Метрики должны приводить к действиям, а не просто собираться.

  4. Интегрировать обратную связь: Пользовательская обратная связь — критический сигнал.

  5. Планировать безопасность: Изоляция и контроль доступа с самого начала.

Следующие шаги​

После изучения мониторинга следующая глава рассматривает безопасность и этику — как обеспечить безопасное и ответственное использование агентных систем.