Владение метриками и кросс-функциональное управление

По мере развертывания командами агентных систем возникает тонкий, но серьезный организационный вызов: кто владеет какими метриками? В традиционных программных стеках есть четкое разделение: инфраструктурные команды владеют задержкой и временем работы, продуктовые команды владеют конверсией или успехом пользователей, а ML-команды строят модели.

Но агенты, управляемые базовыми моделями, не уважают эти границы — и ваша стратегия мониторинга тоже не должна.

Решение: Решение не в том, чтобы переложить владение задержкой на инфраструктуру или UX на продукт. Это построить общие дашборды, где команды могут:

Продуктовые лидеры могут видеть, как задержка планирования и частота откатов коррелируют с отказом от задачи.
ML-инженеры могут мониторить частоты галлюцинаций и дрифт вместе с обратной связью пользователей.
Команды Infra/SRE могут алертить на всплески токенов и ненадежность инструментов, которые влияют на надежность системы.

RACI матрица: Для решения организационных вызовов владения метриками команды могут использовать матрицу назначения ответственности (RACI-диаграмму) для уточнения ролей между функциями. В RACI-диаграмме каждая задача или метрика назначается одному или нескольким из следующих: R (Ответственный: выполняет работу), A (Подотчетный: владеет результатом), C (Консультируемый: предоставляет входные данные) или I (Информируемый: держится в курсе).

Практики:

Используйте общие дашборды наблюдаемости с тегами версий и семантическими метриками.
Тегируйте спаны и логи с продуктовым контекстом (флаг функции, уровень пользователя, ID рабочего процесса).
Создавайте кросс-функциональные ритуалы триажа, где продукт, инфраструктура и ML просматривают телеметрию вместе.
Избегайте двойных стандартов: не держите задержку базовой модели к другой планке, чем другие сервисы.