Что такое наблюдаемость агентов ИИ?
В последние годы наблюдаемость агентов ИИ стала одной из ключевых тем в области автоматизации и разработки ИИ-систем. Но что же это означает на практике? Наблюдаемость агентов ИИ — это способность отслеживать, оценивать и контролировать поведение ИИ-агентов на всех этапах их жизненного цикла. Это включает в себя планирование, вызовы инструментов, чтение и запись в память, а также финальные выходные данные.
Почему это важно?
Сегодня компании стремятся к внедрению ИИ для повышения эффективности и снижения затрат. Однако, чтобы ИИ-системы были надежными и безопасными, необходимо обеспечить их наблюдаемость. Без этого сложно выявить ошибки, оценить качество и безопасность, а также контролировать затраты и соответствие требованиям.
7 лучших практик для надежного ИИ
Практика 1: Применение стандартов OpenTelemetry
Инструментируйте агентов согласно стандартам OpenTelemetry. Каждый шаг должен быть записан как отдельный спан: от планирования до вывода. Это обеспечивает переносимость данных и упрощает интеграцию.
- Назначьте стабильные ID для спанов и трасс.
- Записывайте атрибуты, такие как версия модели, хэш запроса и температура.
- Если вы используете прокси-решения, сохраняйте нормализованные атрибуты для сравнения моделей.
Практика 2: Полное отслеживание и возможность воспроизведения
Каждый производственный запуск должен быть воспроизводимым. Храните все входные данные, конфигурации и решения моделей в трассе, чтобы можно было воспроизвести ошибки.
- Отслеживайте ID запроса и результаты инструментов.
- Разбивайте задержки по этапам, чтобы выявлять узкие места.
Практика 3: Проведение непрерывных оценок
Создавайте сценарные наборы, отражающие реальные рабочие процессы, и тестируйте их на этапе PR. Используйте сочетание эвристических методов и оценок, основанных на ИИ.
Практика 4: Определение надежных SLO и оповещения по специфическим сигналам ИИ
Установите SLO для качества ответов, уровня успеха вызовов инструментов и других ключевых метрик. Настройте оповещения на основе этих показателей для быстрой реакции на проблемы.
Практика 5: Применение защитных механизмов и логирование событий политики
Валидация структурированных выходных данных и применение проверок безопасности — это важные аспекты. Логируйте, какие защитные механизмы сработали, и какие действия были предприняты.
Практика 6: Контроль затрат и задержек с помощью телеметрии маршрутизации и бюджета
Инструментируйте затраты на запросы и решения маршрутизации, чтобы контролировать расходы и задержки. Платформы, такие как Helicone, могут помочь в анализе затрат и задержек.
Практика 7: Соответствие стандартам управления
Мониторинг после развертывания и управление инцидентами должны соответствовать стандартам управления. Это упрощает аудит и определяет роли в операционной деятельности.
Заключение
Наблюдаемость агентов ИИ — это основа для создания надежных и безопасных ИИ-систем. Применяя перечисленные практики, команды разработчиков могут улучшить прозрачность и измеримость процессов, что в свою очередь приведет к созданию более эффективных и безопасных ИИ-решений.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое наблюдаемость агентов ИИ?
Это способность отслеживать и контролировать поведение ИИ-агентов на всех этапах их жизненного цикла.
Почему наблюдаемость важна для ИИ-систем?
Она позволяет выявлять ошибки, контролировать затраты и обеспечивать безопасность систем.
Как применить стандарты OpenTelemetry?
Инструментируйте агентов, используя OTel, чтобы записывать каждый шаг как отдельный спан.
Что такое SLO и как их установить?
SLO — это целевые показатели надежности, которые помогают контролировать качество работы ИИ-агентов.
Как проводить непрерывные оценки?
Создавайте сценарные наборы, отражающие реальные задачи, и тестируйте их на протяжении всего процесса разработки.
Какие защитные механизмы стоит применять?
Используйте валидацию выходных данных и проверки безопасности для защиты от ошибок и атак.
