Agentic Observability

Agentic Observability Platform：評価すべきポイント

AI Agent と LLM アプリを、モデル呼び出し、検索、ツール実行、業務 API、インフラ、権限、コスト、結果まで一つの流れで観測するためのガイドです。

Agent Teams を見る

モデル呼び出し
ツール実行 Trace
Token とコスト
本番コンテキスト

要点

Agentic Observability は、Agent がどう認識し、判断し、行動したかを説明する

モデル遅延と Token だけでは足りません。Prompt と検索経路、ツール、業務 API、権限、再試行、エラー、コスト、下流システム、最終結果を、従来のログ、Trace、メトリクス、アラート、インシデントと関連付けます。

評価を始める状況

顧客向けまたは社内向けの LLM／Agent フローを本番へ導入する
Agent がツール、API、ナレッジ、スクリプト、運用システムを呼び出す
遅延、失敗、想定外のコスト、危険な操作、結果のばらつきを説明する必要がある

モデル監視だけにしない

Token とモデル遅延だけでは失敗した業務フローを説明できない
Prompt 記録だけではツール、API、DB、インフラ障害が分からない
権限範囲、監査証拠、承認境界のない自動化は運用リスクを高める

評価基準

同じ運用シナリオと証拠基準で評価する

プライバシーポリシーに従い、モデル要求、許可された Prompt 情報、Token、遅延、エラー、再試行、Trace を収集する

各 Agent 実行の検索、ツール、業務 API、キュー、DB、インフラを追跡する

ID、最小権限、承認ゲート、監査履歴、高リスク操作の制御を適用する

コスト、失敗率、品質シグナル、ツール結果、下流の事業影響を分けて測る

AI 支援の診断や操作が、確認可能なテレメトリと実行証拠へ戻れることを必須にする

判断の視点

チームの責任範囲に合う運用モデルを選ぶ

観測範囲

サービスオブザーバビリティ

Agentic Observability

実行経路

サービス、インフラ、リクエスト、ユーザージャーニー

モデル、検索、ツール、業務 API、メモリ、自動操作

主な問い

なぜシステムが遅い、失敗する、利用できないのか

なぜ Agent がこの回答、ツール呼び出し、操作を選んだのか

ガバナンス

アラート、インシデント、変更、アクセス、復旧

コスト、ID、承認、監査、操作リスク、確認可能な証拠

モデル呼び出しを業務トランザクションへ戻す

一つの Agent 応答は、ユーザー要求、Prompt 構築、検索、モデル、ツール、業務 API、キュー、DB をまたぎます。モデル時間だけでは全体の結果を説明できません。

モデル、検索、ツール、サービス間で Trace コンテキストを伝える
ツール実行をアプリログ、メトリクス、Trace、リソース状態へ関連付ける
禁止データを保存せず、失敗、再試行、フォールバック、下流結果を記録する

有用なコンテキストと確認可能性を両立する

Agent は調査を支援できますが、結論は許可されたクエリ、出典、ツール結果、実行記録へ追跡できる必要があります。

各 Agent のデータと操作を役割に必要な範囲へ限定する
クエリ、証拠リンク、判断、承認、実行結果を残す
重大な操作はポリシーと必要な人の承認を通す

LLM の観測から運用ループへ広げる

LLM Observability はモデル動作、遅延、Token、エラーを扱います。Agentic Observability はツール、業務操作、連携、メモリ、ポリシー、本番影響まで加えます。

モデル、ツール、サービス、業務結果を別々に測定する
Agent 実行をアラート、変更、インシデント、事後レビューへ結び付ける
検証済みの診断手順を、自動化境界が明確な再利用フローへ変える

評価プロセス

実際の本番運用フローで検証してから範囲を広げる

各 Agent が使えるモデル、検索、ツール、API、データ、操作を棚卸しする
実行全体へ Trace、エラー、遅延、コストのシグナルを追加する
ID、データ範囲、承認、監査、保持、禁止操作のポリシーを定義する
実際の失敗を再現し、すべての結論を証拠へ追跡する
品質、安全、運用、ロールバック基準を満たした後に自動化を広げる

FAQ

よくある質問

Agentic Observability と LLM Observability の違いは？

LLM Observability はモデル入出力、Token、遅延、エラーが中心です。Agentic Observability は検索、ツール、API、メモリ、権限、承認、操作、システム影響、判断根拠まで扱います。

AI Agent の観測にはどんなデータが必要ですか？

実行 ID、Trace ID、モデル呼び出し、許可された Prompt 情報、検索、ツール入出力、API・サービス Trace、エラー、再試行、Token、コスト、権限、判断、結果などです。保持できる内容はプライバシーポリシーに従います。

Guance は Agentic Observability をどう支援しますか？

AI Agent Observability、Obsy AI、OWL CLI、MCP Server、Agent Teams を通じ、許可された可観測コンテキストを診断と統制された操作フローへ接続できます。権限と自動化範囲は導入環境ごとに設定します。

次のステップ

実際の本番シナリオで Guance を評価する

現在のツール、テレメトリ量、障害対応フロー、運用上の制約、合格基準を共有してください。範囲を限定した評価と、元に戻せる導入手順を整理します。