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評価にふさわしいチーム
- すでに顧客向けのLLM/Agentアプリケーションや社内運用は存在します
- Agentツール、API、ナレッジベース、自動化スクリプトを呼び出します
- チームは、応答の遅さ、呼び出し失敗、コスト異常、またはアクションなどのリスクを説明する必要があります
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Agentic Observability
Agentic 観測可能性プラットフォーム:AIAgent時代のモニタリングと観察評価
AIAgent、LLMアプリケーション、自動化された運用ワークフローを構築するチームにとって、本書はAgentic Observabilityがモデル呼び出し、ツール実行、ビジネスサービス、従来の観測データをどのように結びつけるべきかを解説しています。
- LLMの呼び出し
- ツールがトレースを実行する
- トークンとコスト
- 観察コンテキスト
承認の範囲内で実際の観察可能なリソースを参照し、分析と実行プロセスを検証可能な証拠の連鎖内に収めAgentます。
コンセプトの説明
Agentic Observabilityは、AIがどのように認識し、呼び出し、行動Agentかを観察することです
Agentic Observabilityはモデルインターフェースの成功否だけでなく、プロンプト、ツール呼び出し、検索、ビジネスAPI、権限、コスト、遅延、エラー、最終アクションにも焦点を当てます。 AIコールチェーンをログ、トレース、指標、RUM、アラート、イベントコンテキストと関連付けて、チームがなぜAgentが応答したり特定の行動を取ったのかを判断できるようにする必要があります。
モデルモニタリングに単純化しないでください
- トークンと遅延だけに焦点を当てても、ビジネスへの影響は説明できません
- ツールチェーンやバックエンド依存関係を特定できないプロンプトのみを記録する
- 許可の欠如、監査、インシデントによるクローズドループが自動化リスクを増幅させます
評価基準
同じ基準を使って、プラットフォームが本当にチームに適しているかどうかを判断してください
01
モデル呼び出し、プロンプト、トークン、遅延、エラー、ツール呼び出しチェーンなどを収集できるかどうか
02
AgentコールはビジネスAPI、ログ、トレース、指標、アラートイベントに関連付けられることは可能でしょうか?
03
許可、監査、承認、高リスクのアクショントラッキングがサポートされているかどうか
04
コスト、失敗率、対応の質、そして下流のビジネスへの影響を分析できるかどうか
05
AIAgentが認可の範囲内で観察可能な文脈を読み取り、検証可能な結論を生成することが許されているかどうか
プラットフォームの種類
異なるプラットフォームタイプは、チームのステージによって適しています
観測標的
伝統的に観測可能な
Agentic Observability
コアリンク
サービス、インフラ、ログ、アクセス経験
モデル、ツール、ビジネスAPI、そして自動化されたアクション
主な問題点
なぜシステムは遅い、あるいは異常なのでしょうか?
Agent なぜこのように応答し、呼びかけ、実行するのか
ガバナンスの主要分野
アラート、イベント、レビュー、権限
コスト、監査、承認、リスク、検証可能な証拠
モデルコールをビジネスチェーンに戻す
単一のAgent応答には、ユーザーリクエスト、プロンプトアセンブリ、ベクター検索、モデル呼び出し、ツール実行、ビジネスAPI、データベースクエリが含まれます。 モデルを見るだけでも時間がかかり、問題を完全に説明することはできません。
- モデル呼び出しの収集とトレースのツール実行
- 関連するビジネスサービスログ、指標、リンク
- 故障の原因、再試行、下流の影響を記録しましょう
AIAgent観察可能なコンテキストを使いつつ検証可能なままにしましょう
Agentトラブルシューティングに役立ちますが、結論は証拠に基づいていなければなりません。 オブザービブルプラットフォームは、ブラックボックス自動化を避けるために、認可されたデータ、クエリ結果、イベントコンテキスト、運用記録を提供するべきです。
- アクセスできるデータの範囲を制限Agent
- クエリ、分析、実行の記録を保持してください
- 推奨アクションを承認およびイベントプロセスに統合する
LLMの観測可能性からAgent運用および保守のクローズドループへの拡大
LLMはモデルの呼び出しやコストの問題を観察・解決できますが、Agentic Observabilityはツール呼び出し、ビジネスアクション、コラボレーションプロセス、長期記憶がシステムの安定性にどのように影響するかに焦点を当てています。
- トークン、遅延、エラー、ツールの故障を監視します
- Agentアクションをアラート、変更、レビューと関連付けましょう
- 再利用可能なトラブルシューティングの知識と自動化された境界線を蓄積しましょう
経路を評価する
まずはデモだけでなく、実際の事故シナリオで検証しましょう
- まず、どのモデル、ツール、ビジネスAPIを呼び出すかを確認しAgent
- モデルコールおよびツール実行のためのトレース、ログ、コストデータの完了
- 高リスクのアクションは許可、承認、監査を通じてアクセスされます
- 実際のアラームシナリオとAgent分析を検証し、検証を行ってください
- 診断、レビュー、コラボレーションプロセスの自動化へと徐々に拡大します
FAQ
よくある質問
Agentic ObservabilityとLLM Observabilityの違いは何ですか?
LLMの観察可能性はモデル呼び出し、トークン、遅延、エラーに焦点を当てています。 Agentic Observabilityはまた、Agentのツール呼び出し、ビジネスアクション、許可、監査、検証可能な証拠の連鎖も監視します。
AIAgent観測性にはどのようなデータが必要ですか?
通常、モデルコール、プロンプト、トークン、ツールコールトレース、ビジネスAPI、ログ、メトリクス、アラートイベント、権限レコード、実行結果などが必要です。
Guance Agentic Observabilityをどのようにサポートするのでしょうか?
GuanceObsy AI、OWL CLI、MCP Server、Agent Teamsを通じて、認可範囲内でAIAgentに観察可能なデータと診断エントリーポイントを提供し、解析結果はログ、メトリクス、リンク、イベント証拠で継続的にレビュー可能です。
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実際の監視scenariosGuanceで評価してください
現在のツール、データ量、コア故障シナリオ、チーム目標を活用し、既存の技術スタックと実際の運用・保守プロセスを組み合わせて、アクセス範囲の評価、観察経路の統一、導入の優先順位付けを支援します。