Мониторинг в продакшене (Monitoring in Production)

Будь вы владельцем продукта, инженером машинного обучения (ML) или инженером надежности сайтов (SRE), как только агенты попадают в продакшен, вам нужно видеть, что они делают и почему. Развертывание агентных систем — это только половина пути. Настоящий вызов начинается, когда ваши агенты работают в динамических, непредсказуемых, высокорисковых окружениях.

Мониторинг — это то, как вы учитесь на реальности — как вы ловите сбои до того, как они эскалируют, идентифицируете регрессии до того, как пользователи заметят, и адаптируете системы в ответ на сигналы реального мира.

В отличие от традиционного программного обеспечения, агенты ведут себя вероятностно. Они зависят от базовых моделей, связывают инструменты в цепочки и реагируют на неограниченные пользовательские входы. Вы не можете написать исчерпывающие тесты для каждого сценария. Вот почему мониторинг становится нервной системой вашей развернутой агентной инфраструктуры.

Мониторинг — это не просто обнаружение проблем. Это основа тесного цикла обратной связи, который ускоряет обучение и итерацию. Команды, которые хорошо мониторят, учатся быстрее, развертывают безопаснее и улучшают надежность с каждым развертыванием.

В этой главе мы сосредоточимся на мониторинге с открытым исходным кодом. Хотя существуют отличные коммерческие платформы, такие как Arize AX, Langfuse и WhyLabs, мы сосредоточимся здесь на инструментах, которые вы можете самостоятельно размещать и свободно расширять. Наш референсный стек включает:

• OpenTelemetry: Для инструментирования агентных рабочих процессов
• Loki: Для агрегации и поиска логов
• Tempo: Для распределенных трассировок
• Grafana: Для визуализации, алертов и дашбордов

Мы пройдемся по интеграции каждого из этих инструментов с системой агентов на основе LangGraph, затем покажем, как части собираются вместе в цикл обратной связи, который закрывает разрыв между наблюдением и улучшением.