Agentic Observability

Agentic Observability Platform: 팀이 평가해야 할 항목

AI Agent와 LLM 애플리케이션을 모델 호출, 검색, 도구 실행, 비즈니스 API, 인프라, 권한, 비용 및 결과까지 하나의 흐름으로 관측하는 가이드입니다.

모델 호출
도구 실행 Trace
Token 및 비용
프로덕션 컨텍스트

핵심 답변

Agentic Observability는 Agent가 어떻게 인식하고 판단하며 행동했는지 설명합니다

모델 지연과 Token 사용량만으로는 충분하지 않습니다. Prompt 및 검색 경로, 도구, 비즈니스 API, 권한, 재시도, 오류, 비용, 하위 시스템 동작 및 최종 결과를 기존 로그, Trace, 메트릭, 알림 및 인시던트와 연결해야 합니다.

평가를 시작할 시점

고객 또는 내부용 LLM 및 Agent 워크플로를 프로덕션에 도입하는 경우
Agent가 도구, API, 지식 저장소, 스크립트 또는 운영 시스템을 호출하는 경우
지연, 실패, 예상치 못한 비용, 위험한 작업 또는 일관되지 않은 결과를 설명해야 하는 경우

모델 모니터링으로 축소하지 마세요

Token과 모델 지연은 실패한 비즈니스 흐름을 설명하지 못합니다
Prompt 기록만으로는 도구, API, 데이터베이스 또는 인프라 장애를 찾지 못합니다
범위가 제한된 권한, 감사 증거 및 승인 경계가 없는 자동화는 운영 위험을 높입니다

평가 기준

동일한 운영 시나리오와 증거 기준으로 평가하세요

개인정보 보호 정책에 따라 모델 요청, 허용된 Prompt 메타데이터, Token, 지연, 오류, 재시도 및 Trace 컨텍스트를 수집하세요

각 Agent 실행의 검색, 도구, 비즈니스 API, 큐, 데이터베이스 및 인프라를 추적하세요

ID, 최소 권한, 승인 게이트, 감사 이력 및 고위험 작업 제어를 적용하세요

비용, 실패율, 품질 신호, 도구 결과 및 하위 비즈니스 영향을 별도로 측정하세요

AI 보조 진단 또는 작업이 검토 가능한 텔레메트리와 실행 증거로 돌아갈 수 있게 하세요

의사 결정 관점

팀의 책임 범위에 맞는 운영 모델을 선택하세요

관측 범위

서비스 옵저버빌리티

Agentic Observability

실행 경로

서비스, 인프라, 요청 및 사용자 여정

모델, 검색, 도구, 비즈니스 API, 메모리 및 자동화 작업

핵심 질문

시스템이 왜 느리거나 실패하거나 사용할 수 없는가?

Agent가 왜 이 응답, 도구 호출 또는 작업을 선택했는가?

거버넌스

알림, 인시던트, 변경, 접근 및 복구

비용, ID, 승인, 감사, 작업 위험 및 검토 가능한 증거

모델 호출을 비즈니스 트랜잭션에 다시 연결하세요

하나의 Agent 응답은 사용자 요청, Prompt 구성, 검색, 모델, 도구, 비즈니스 API, 큐 및 데이터베이스를 거칠 수 있습니다. 모델 시간만으로 전체 결과를 설명할 수 없습니다.

모델, 검색, 도구 및 서비스 경계에서 Trace 컨텍스트를 전달하세요
도구 실행을 애플리케이션 로그, 메트릭, Trace 및 리소스 상태와 연결하세요
금지된 데이터를 저장하지 않으면서 실패, 재시도, 대체 경로 및 하위 결과를 기록하세요

유용한 컨텍스트와 검토 가능성을 함께 유지하세요

Agent는 조사를 지원할 수 있지만 결론은 승인된 쿼리, 출처, 도구 결과 및 실행 기록으로 추적할 수 있어야 합니다.

각 Agent의 데이터와 작업을 역할에 필요한 범위로 제한하세요
쿼리, 증거 링크, 판단, 승인 및 실행 결과를 보존하세요
중대한 작업은 정책과 필요한 사람의 승인을 거치게 하세요

LLM 관측에서 운영 루프로 확장하세요

LLM Observability는 모델 동작, 지연, Token 및 오류를 다룹니다. Agentic Observability는 도구, 비즈니스 작업, 협업, 메모리, 정책 및 프로덕션 영향까지 추가합니다.

모델, 도구, 서비스 및 비즈니스 결과를 별도로 측정하세요
Agent 실행을 알림, 변경, 인시던트 및 사후 검토와 연결하세요
검증된 진단 절차를 자동화 경계가 명확한 재사용 워크플로로 전환하세요

평가 절차

실제 프로덕션 워크플로를 검증한 후 범위를 확대하세요

각 Agent가 사용할 수 있는 모델, 검색, 도구, API, 데이터 및 작업을 목록화하세요
전체 실행에 Trace, 오류, 지연 및 비용 신호를 추가하세요
ID, 데이터 범위, 승인, 감사, 보존 및 금지 작업 정책을 정의하세요
실제 실패를 재현하고 모든 결론을 증거로 추적하세요
품질, 안전, 운영 및 롤백 기준을 통과한 후 자동화를 확대하세요

FAQ

자주 묻는 질문

Agentic Observability와 LLM Observability는 어떻게 다른가요?

LLM Observability는 모델 입출력, Token, 지연 및 오류에 집중합니다. Agentic Observability는 검색, 도구, API, 메모리, 권한, 승인, 작업, 시스템 영향 및 판단 근거까지 다룹니다.

AI Agent 관측에 어떤 데이터가 필요한가요?

실행 및 Trace ID, 모델 호출, 허용된 Prompt 메타데이터, 검색, 도구 입출력, API 및 서비스 Trace, 오류, 재시도, Token, 비용, 권한, 판단 및 결과가 일반적인 증거입니다. 보존 범위는 개인정보 보호 정책을 따릅니다.

Guance는 Agentic Observability를 어떻게 지원하나요?

AI Agent Observability, Obsy AI, OWL CLI, MCP Server 및 Agent Teams를 통해 승인된 옵저버빌리티 컨텍스트를 진단과 통제된 작업 흐름에 연결할 수 있습니다. 권한과 자동화 범위는 배포 환경별로 설정해야 합니다.

다음 단계

실제 프로덕션 시나리오로 Guance를 평가하세요

현재 도구, 텔레메트리 규모, 인시던트 대응 흐름, 운영 제약 및 합격 기준을 공유해 주세요. 범위가 명확하고 되돌릴 수 있는 평가 경로를 함께 설계합니다.