Мониторинг — это то, как вы учитесь
Понимание корневых причин сбоев агентов — от программных ошибок и вариаций базовых моделей до архитектурных ограничений — необходимо для проактивного обслуживания и адаптируемости системы. Каждый тип требует целевого обнаружения, анализа и исправлений для поддержания стабильности в продакшене.
Лучшие агентные системы улучшаются со временем через обратную связь. Традиционный мониторинг реагирует на сбои или падения пропускной способности, но для агентов он фундаментален: раскрывает возникающие проблемы в вероятностных поведениях и направляет разработку среди неопределенности.
Сбои агентов тонкие — инструмент успешен, но каскадирует ошибки, выход LLM звучит бегло, но вводит в заблуждение, или план частично работает, но пропускает цель. Эти несоответствия редко крашат системы; мониторинг должен раскрывать их быстро, делая наблюдаемость продакшена обязательной.
Сбои как тестовые случаи: Каждый раз, когда агент ломается в продакшене, этот сценарий должен быть захвачен и превращен в регрессионный тест. Но то же самое верно для успеха: когда агент хорошо обрабатывает сложный случай, эта трассировка может стать золотым путем, достойным сохранения. Экспортируя как трассировки сбоев, так и примеры успехов в ваш набор тестов, вы создаете живой корпус CI/CD, который отражает условия реального мира.
Различение сбоев от вариаций: Ключевой вызов в мониторинге вероятностных систем, таких как агенты, — это различение истинных "сбоев" (систематические проблемы, требующие исправлений) от ожидаемых вариаций (присущая недетерминированность, где выходы различаются, но остаются приемлемыми). Простое дерево решений может направлять это:
-
Начните с выхода — соответствует ли он критериям успеха (например, оценка eval > 0.8)?
- Если да, мониторьте тренды, но действие не требуется.
- Если нет, проверьте воспроизводимость (перезапустите 3–5 раз; частота сбоев > 80% указывает на систематическую ошибку для инженерного обзора).
-
Если это не воспроизводимо, оцените уверенность/дисперсию (например, оценка LLM > 0.7, расхождение Кульбака-Лейблера < 0.2 от базовой линии).
- В пределах границ означает ожидаемую вариацию (логировать для наблюдения за дрифтом).
- Вне границ предполагает аномальный сбой (например, дрифт входа через индекс стабильности популяции > 0.1, запускающий митигацию, такую как переобучение или защитные барьеры).
Эффективный мониторинг охватывает:
- Инфраструктурные сигналы: Задержка, частота ошибок, CPU
- Семантические поведения: Понимание намерения, выбор инструментов, галлюцинации, отказ от задачи
Построение многослойного цикла обратной связи: Инструментируйте события времени выполнения (вызовы инструментов, генерации, откаты) с контекстом, потоковую передачу в бэкенды, такие как Loki (логи), Tempo (трассировки) и Grafana (визуализация/алертинг). Добавляйте сигналы оценки — оценки галлюцинаций или индикаторы дрифта — через внешних критиков в реальном времени.
Безопасность и конфиденциальность: Данные наблюдаемости часто содержат чувствительный контент. Логи могут включать пользовательские сообщения, входы инструментов или промежуточные генерации LLM. Для поддержания соответствия и конфиденциальности пользователей команды должны настраивать отдельные кластеры мониторинга со строгим контролем доступа на основе ролей (RBAC). Чувствительные данные могут маршрутизироваться в изолированные бэкенды с шифрованием в покое и аудитом доступа.
Таксономия метрик
Эффективный мониторинг начинается с выбора правильных метрик — тех, которые раскрывают не просто то, работает ли система, но работает ли она как задумано. Метрики организованы по слоям абстракции:
Инфраструктура:
- CPU/использование памяти: Мониторинг здоровья системы и давления масштабирования
- Время работы/доступность: Отслеживание доступности сервиса и восстановления после сбоев
- Задержка запроса (P50, P95, P99): Обеспечение отзывчивости под нагрузкой
Уровень рабочего процесса:
- Частота успеха задачи: Определение того, как часто агенты завершают намеченные рабочие процессы
- Использование токенов: Измерение потребления токенов на уровне рабочего процесса
- Частота успеха/сбоя вызова инструментов: Обнаружение деградированных интеграций или неправильного использования инструментов
- Превышение лимита использования инструментов: Отслеживание случаев, когда вызовы инструментов агента превышают предопределенные лимиты
- Частота повторов: Идентификация нестабильности или ненадежности в планах или инструментах
- Частота откатов: Выявление сбоев в основных рабочих процессах
Качество выхода:
- Использование токенов (вход/выход): Отслеживание многословности, стоимости и эффективности генерации
- Индикатор галлюцинаций: Измерение семантической точности сгенерированного контента
- Дрифт встраиваний от базовой линии: Обнаружение сдвигов распределения во входах пользователей или формулировке задач
Обратная связь пользователей:
- Частота повторных запросов/переформулировок: Измерение того, понимаются ли пользователи с первого раза
- Частота отказа от задачи: Идентификация рабочих процессов, которые путают или расстраивают пользователей
- Явные рейтинги (палец вверх/вниз): Сбор качественных оценок полезности системы