Skip to main content

Паттерны мониторинга

Как только стек наблюдаемости на месте — охватывающий инструментирование, логи, трассировки, дашборды и алерты — вопрос становится: как мы безопасно развертываем изменения в агентных системах, которые по своей природе вероятностны, адаптивны и трудно предсказуемы полностью? Ответ заключается в принятии паттернов разработки, осознающих мониторинг, которые снижают риск экспериментирования и создают защитные сети вокруг изменений продакшена.

Shadow Mode (Режим тени)​

В режиме тени новая или экспериментальная версия агента работает параллельно с текущим продакшен-агентом, обрабатывая те же входы, но не обслуживая свои выходы пользователям. Это позволяет разработчикам логировать и трассировать поведение нового агента в условиях реального мира, не влияя на пользовательский опыт.

С OTel вы можете инструментировать как продакшен, так и теневых агентов и прикрепить общий ID запроса. Логи и трассировки от теневого агента могут затем быть помечены соответственно в Loki и Tempo, что упрощает сравнение поведения.

Canary Deployments (Канареечные развертывания)​

Где режим тени собирает информацию без воздействия, канареечные развертывания идут на шаг дальше. Канареечное развертывание обслуживает новую версию агента небольшому подмножеству реальных пользователей — скажем, 1% или 5% трафика — в то время как большинство пользователей продолжают взаимодействовать с базовой версией.

Дашборды Grafana критичны в этой настройке. Фильтруя все метрики и трассировки по тегу версии, вы можете напрямую сравнивать частоты успеха, задержку, использование инструментов и количество ошибок между канареечными и базовыми агентами.

Regression Trace Collection (Сбор регрессионных трассировок)​

Каждый раз, когда агент терпит неудачу в продакшене — будь то через галлюцинацию, ошибку планирования или неправильное использование инструмента — это создает возможность для обучения. Автоматически экспортируя эти трассировки сбоев (из Tempo) или снимки логов (из Loki) в ваш набор тестов, вы строите непрерывно обновляемый корпус регрессий.

Это превращает сбои продакшена в обучающие сигналы. Неудачный вызов инструмента или невыровненный выход становится новым тестовым случаем.

Self-Healing Agents (Самовосстанавливающиеся агенты)​

Наконец, мониторинг может делать больше, чем обнаруживать сбои — он может помочь агентам восстановиться от них. Агенты, которые разработаны для чтения своей собственной телеметрии в реальном времени, могут реализовать механизмы откатов, когда проблемы обнаружены.

Например, если вызов инструмента терпит неудачу повторно, агент может перенаправить на более простой план отката или попросить пользователя уточнения. Если задержка всплескивает, агент может пропустить опциональные шаги рассуждения. Если оценки галлюцинаций высоки, он может выдать отказ от ответственности или отложить на человеческий обзор.

User Feedback as an Observability Signal (Обратная связь пользователей как сигнал наблюдаемости)​

В то время как большая часть этой главы фокусировалась на логах, трассировках и метриках, обратная связь пользователей предлагает дополнительную линзу — прямое понимание того, насколько хорошо агент соответствует человеческим ожиданиям.

Обратная связь может быть неявной, такой как пользователи, переформулирующие свои входы, отказывающиеся от задач или колеблющиеся во время взаимодействий. Она также может быть явной, как иконка пальца вниз, звездный рейтинг или свободный текстовый комментарий.

Интеграция обратной связи: На практике неявные метрики обратной связи — такие как частота отказа от задачи или частота повторных запросов — могут логироваться и агрегироваться в Loki и визуализироваться в Grafana, как и любая другая метрика производительности.

Distribution Shifts (Сдвиги распределения)​

Один из более тонких, но наиболее критических вызовов в мониторинге агентных систем — это идентификация и управление сдвигами распределения. Они происходят, когда статистические свойства окружения агента изменяются со временем — будь то через эволюцию языка пользователей, новую терминологию продуктов, изменения в ответах API или даже обновления самой базовой модели.

Обнаружение сдвигов: Дашборды, которые отслеживают частоты успеха задач, сбои вызова инструментов и семантические метрики — такие как тренды использования токенов или частота галлюцинаций — могут выявить ранние сигналы.

Статистические тесты:

  • Kolmogorov-Smirnov (KS) тест: Непараметрический статистический тест, который сравнивает эмпирические кумулятивные функции распределения двух наборов данных для определения, взяты ли они из одного и того же базового распределения.
  • Kullback-Leibler (KL) расхождение: Измеряет, как одно распределение вероятностей расходится от другого, часто используется для обнаружения концептуального дрифта путем количественной оценки сдвигов в распределениях токенов.
  • Population Stability Index (PSI): Метрика для обнаружения сдвигов в категориальных или бинированных непрерывных переменных путем сравнения процентных распределений между историческими и текущими наборами данных.

Реагирование на сдвиги: Временные изменения могут быть решены настройкой порогов или обновлением логики парсинга, в то время как постоянные сдвиги могут потребовать переобучения рабочих процессов или адаптации к новым API.