AI Agent的可观测性：追踪、监控与告警体系设计

AI Agent的可观测性：追踪、监控与告警体系设计

传统API的可观测性关注延迟和错误率，AI Agent还需要关注：Token消耗速率、工具调用成功率、幻觉检测触发频率和用户满意度信号（点赞/点踩/重新生成比例）。

用LangSmith或自建的OpenTelemetry Span记录每次LLM调用和工具调用，构建以下监控面板：Token使用趋势（按模型、按用户维度）、工具调用失败TopN、最长推理链长度、用户干预率（Agent请求人类帮助的比例）。告警规则：Token消耗异常飙升（可能是越狱攻击导致Agent进入循环）、工具调用失败率>10%、用户重新生成率>30%——这些都是Agent行为异常的前兆信号。