是时候谈论下如何构建可靠AI 原创

AI智能体（AI Agent）正在从实验室走向生产环境，成为企业数字化转型的重要驱动力。然而，与传统软件系统不同，AI智能体具有非确定性、多步骤执行和外部依赖性强的特点，这使得其可观测性成为一项重大挑战。

本文将深入探讨AI智能体可观测性，AI智能体可观测性是一门综合学科，涵盖了对AI智能体全生命周期的监控、追踪、评估和管理——从规划阶段和工具调用，到内存写入和最终输出的每一个环节。其目标是帮助开发调试失败案例、量化质量和安全性、控制延迟和成本，并满足治理要求。

在实践中，AI智能体可观测性将传统的监控技术（traces、metrics、logs）与大语言模型特有的信号（令牌使用量、工具调用成功率、幻觉率、防护栏事件）相结合，采用OpenTelemetry（OTel）GenAI语义约定等新兴标准来处理LLM和智能体的跨度数据。

AI智能体的监测之所以困难，主要源于以下几个特点：

• 非确定性：相同的输入可能产生不同的输出
• 多步骤执行：复杂的决策链和执行流程
• 外部依赖性：依赖搜索引擎、数据库、API等外部服务

为了构建生产级的可靠系统，企业一般需要标准化的追踪机制、持续评估和规范化的日志记录。现代技术栈（如Arize Phoenix、LangSmith、Langfuse、OpenLLMetry）基于OTel构建，提供端到端的追踪、评估和仪表板功能。

实践一：采用统一的监测标准。确保每个步骤都是一个跨度：规划器 → 工具调用 → 内存读写 → 输出。通过智能体跨度（用于规划/决策节点）和LLM跨度（用于模型调用），并发出GenAI指标（延迟、令牌计数、错误类型），保持数据在不同后端之间的可移植性。

实施要点：

• 在重试和分支过程中分配稳定的跨度/追踪ID
• 记录模型/版本、提示哈希、温度、工具名称、上下文长度和缓存命中作为属性
• 如果使用代理供应商，保持按OTel规范化的属性，以便比较不同模型

实践二：端到端追踪和一键重放功能。确保每次生产运行都可重现。在追踪中存储输入工件、工具I/O、提示/防护栏配置，以及模型/路由器决策；启用重放功能以逐步排查故障。实时跟踪智能体的行动、决策和交互，以发现异常、意外行为或性能漂移。

最低追踪要求：

• 请求ID、用户/会话（匿名化）
• 父跨度、工具结果摘要
• 令牌使用量、按步骤的延迟分解

实践三：运行持续评估（离线和在线）。创建反映真实工作流程和边缘案例的场景套件；在PR时间和金丝雀部署时运行。结合启发式方法（精确匹配、BLEU、基础性检查）与LLM判断（校准）和任务特定评分。将在线反馈（点赞/点踩、纠正）流式传输回数据集。推荐TruLens、DeepEval、MLflow LLM Evaluate。可观测性平台将评估嵌入追踪中，以便对比不同模型/提示版本

实践四：定义可靠性SLO并对AI特定信号发出警报。超越传统的"四个黄金信号"。建立答案质量、工具调用成功率、幻觉/防护栏违规率、重试率、首字节时间、端到端延迟、每任务成本和缓存命中率的SLO；将其作为OTel GenAI指标发出。对SLO燃尽发出警报，并用有问题的追踪信息标注事件以快速分诊。

实践五：强制执行防护栏并记录策略事件。验证结构化输出（JSON模式），应用毒性/安全检查，检测提示注入，并以最小权限执行工具允许列表。记录哪个防护栏触发以及采取了什么缓解措施（阻止、重写、降级）作为事件；不要持久化机密或逐字思维链。

实践六：通过路由和预算遥测控制成本和延迟。监控每个请求的令牌、供应商/API成本、速率限制/退避事件、缓存命中和路由器决策。在预算和SLO感知路由器后面设置昂贵路径的门控；像Helicone这样的平台公开成本/延迟分析和模型路由，可插入追踪中。

实践七：与治理标准对齐。部署后监控、事件响应、人工反馈捕获和变更管理在领先的治理框架中是明确要求的。将您的可观测性和评估管道映射到NIST AI RMF MANAGE-4.1和ISO/IEC 42001生命周期监控要求。这减少了审计摩擦并明确了操作角色。

技术实现策略上主要监控覆盖的关键领域，追踪响应时间、吞吐量和资源使用率；持续评估输出质量和准确性；检测潜在的安全威胁和异常行为；监控API调用成本和资源消耗。

当前市场上已出现多种专门针对AI智能体的可观测性工具。开源解决方案

例如Langfuse、OpenLLMetry提供基础的追踪和监控功能。而Arize Phoenix、LangSmith提供全面的端到端可观测性解决方案。云原生服务例如Azure等云平台提供集成的AI智能体监控和管理服务。

在AI技术日益成熟的今天，投资于完善的可观测性基础设施将成为企业在AI竞争中获得优势的关键因素。只有建立了完善的监控和治理体系，AI智能体才能真正发挥其变革性潜力，为企业创造持续的价值。

本文转载自​​鲁班模锤​​，作者：庞德公