AI智能體（AI Agent）正在從實驗室走向生產環境，成為企業數字化轉型的重要驅動力。然而，與傳統軟件系統不同，AI智能體具有非確定性、多步驟執行和外部依賴性強的特點，這使得其可觀測性成為一項重大挑戰。

本文將深入探討AI智能體可觀測性，AI智能體可觀測性是一門綜合學科，涵蓋了對AI智能體全生命周期的監控、追蹤、評估和管理——從規劃階段和工具調用，到內存寫入和最終輸出的每一個環節。其目標是幫助開發調試失敗案例、量化質量和安全性、控制延遲和成本，并滿足治理要求。

在實踐中，AI智能體可觀測性將傳統的監控技術（traces、metrics、logs）與大語言模型特有的信號（令牌使用量、工具調用成功率、幻覺率、防護欄事件）相結合，采用OpenTelemetry（OTel）GenAI語義約定等新興標準來處理LLM和智能體的跨度數據。

AI智能體的監測之所以困難，主要源于以下幾個特點：

• 非確定性：相同的輸入可能產生不同的輸出
• 多步驟執行：復雜的決策鏈和執行流程
• 外部依賴性：依賴搜索引擎、數據庫、API等外部服務

為了構建生產級的可靠系統，企業一般需要標準化的追蹤機制、持續評估和規范化的日志記錄。現代技術棧（如Arize Phoenix、LangSmith、Langfuse、OpenLLMetry）基于OTel構建，提供端到端的追蹤、評估和儀表板功能。

實踐一：采用統一的監測標準。確保每個步驟都是一個跨度：規劃器 → 工具調用 → 內存讀寫 → 輸出。通過智能體跨度（用于規劃/決策節點）和LLM跨度（用于模型調用），并發出GenAI指標（延遲、令牌計數、錯誤類型），保持數據在不同后端之間的可移植性。

實施要點：

• 在重試和分支過程中分配穩定的跨度/追蹤ID
• 記錄模型/版本、提示哈希、溫度、工具名稱、上下文長度和緩存命中作為屬性
• 如果使用代理供應商，保持按OTel規范化的屬性，以便比較不同模型

實踐二：端到端追蹤和一鍵重放功能。確保每次生產運行都可重現。在追蹤中存儲輸入工件、工具I/O、提示/防護欄配置，以及模型/路由器決策；啟用重放功能以逐步排查故障。實時跟蹤智能體的行動、決策和交互，以發現異常、意外行為或性能漂移。

最低追蹤要求：

• 請求ID、用戶/會話（匿名化）
• 父跨度、工具結果摘要
• 令牌使用量、按步驟的延遲分解

實踐三：運行持續評估（離線和在線）。創建反映真實工作流程和邊緣案例的場景套件；在PR時間和金絲雀部署時運行。結合啟發式方法（精確匹配、BLEU、基礎性檢查）與LLM判斷（校準）和任務特定評分。將在線反饋（點贊/點踩、糾正）流式傳輸回數據集。推薦TruLens、DeepEval、MLflow LLM Evaluate。可觀測性平臺將評估嵌入追蹤中，以便對比不同模型/提示版本

實踐四：定義可靠性SLO并對AI特定信號發出警報。超越傳統的"四個黃金信號"。建立答案質量、工具調用成功率、幻覺/防護欄違規率、重試率、首字節時間、端到端延遲、每任務成本和緩存命中率的SLO；將其作為OTel GenAI指標發出。對SLO燃盡發出警報，并用有問題的追蹤信息標注事件以快速分診。

實踐五：強制執行防護欄并記錄策略事件。驗證結構化輸出（JSON模式），應用毒性/安全檢查，檢測提示注入，并以最小權限執行工具允許列表。記錄哪個防護欄觸發以及采取了什么緩解措施（阻止、重寫、降級）作為事件；不要持久化機密或逐字思維鏈。

實踐六：通過路由和預算遙測控制成本和延遲。監控每個請求的令牌、供應商/API成本、速率限制/退避事件、緩存命中和路由器決策。在預算和SLO感知路由器后面設置昂貴路徑的門控；像Helicone這樣的平臺公開成本/延遲分析和模型路由，可插入追蹤中。

實踐七：與治理標準對齊。部署后監控、事件響應、人工反饋捕獲和變更管理在領先的治理框架中是明確要求的。將您的可觀測性和評估管道映射到NIST AI RMF MANAGE-4.1和ISO/IEC 42001生命周期監控要求。這減少了審計摩擦并明確了操作角色。

技術實現策略上主要監控覆蓋的關鍵領域，追蹤響應時間、吞吐量和資源使用率；持續評估輸出質量和準確性；檢測潛在的安全威脅和異常行為；監控API調用成本和資源消耗。

當前市場上已出現多種專門針對AI智能體的可觀測性工具。開源解決方案

例如Langfuse、OpenLLMetry提供基礎的追蹤和監控功能。而Arize Phoenix、LangSmith提供全面的端到端可觀測性解決方案。云原生服務例如Azure等云平臺提供集成的AI智能體監控和管理服務。

在AI技術日益成熟的今天，投資于完善的可觀測性基礎設施將成為企業在AI競爭中獲得優勢的關鍵因素。只有建立了完善的監控和治理體系，AI智能體才能真正發揮其變革性潛力，為企業創造持續的價值。

本文轉載自??魯班模錘??，作者：龐德公