ИИ-агенты в продакшене: наблюдаемость и оценка

Цели урока

• Основные концепции наблюдаемости и оценки агентов.
• Методы повышения производительности, снижения затрат и увеличения эффективности агентов.
• Что и как систематически оценивать в работе ваших ИИ-агентов.
• Как контролировать затраты при развёртывании ИИ-агентов в продакшене.
• Как инструментировать агентов, созданных с помощью Microsoft Agent Framework.

О чём урок

По мере того как ИИ-агенты переходят от экспериментальных прототипов к реальным приложениям, становится важным умение понимать их поведение, отслеживать производительность и систематически оценивать результаты их работы. Изучив этот урок, вы узнаете или поймёте: Цель этого урока, предоставить вам знания, которые помогут превратить ваших агентов, похожих на «чёрные ящики», в прозрачные, управляемые и надёжные системы. Примечание: Важно развёртывать безопасных и надёжных ИИ-агентов. Ознакомьтесь также с уроком «Создание надёжных ИИ-агентов». Инструменты наблюдаемости, такие как Langfuse или Microsoft Foundry, обычно представляют выполнение агента в виде трейсов и спанов. Трейс представляет собой полное выполнение задачи агента от начала до конца, например, обработку пользовательского запроса. Спаны это отдельные шаги внутри трейса, например, вызов языковой модели или извлечение данных. Без наблюдаемости ИИ-агент может восприниматься как «чёрный ящик»: его внутреннее состояние и логика непрозрачны, что затрудняет диагностику проблем или оптимизацию производительности. С наблюдаемостью агенты становятся «стеклянными ящиками», обеспечивая прозрачность, которая жизненно важна для построения доверия и гарантии того, что они работают так, как задумано. Переход ИИ-агентов в продакшен-среды привносит новый набор вызовов и требований. Наблюдаемость перестаёт быть «приятным дополнением», а становится критически важной возможностью: Отладка и анализ первопричин: Когда агент даёт сбой или выдаёт неожиданный результат, инструменты наблюдаемости предоставляют трейсы, необходимые для точного определения источника ошибки. Это особенно важно для сложных агентов, которые могут включать множество вызовов LLM, взаимодействий с инструментами и условной логики. Управление задержками и затратами: ИИ-агенты часто полагаются на LLM и другие внешние API, которые тарифицируются за токен или за вызов. Наблюдаемость позволяет точно отслеживать эти вызовы, помогая выявлять операции, которые являются чрезмерно медленными или дорогими. Это позволяет командам оптимизировать промпты, выбирать более эффективные модели или перепроектировать рабочие процессы для управления операционными затратами и обеспечения хорошего пользовательского опыта. Доверие, безопасность и соответствие требованиям: Во многих приложениях важно обеспечить безопасное и этичное поведение агентов.

План урока

1. Трейсы и спаны
2. Почему наблюдаемость важна в продакшен-средах
3. Ключевые метрики для отслеживания
4. Инструментирование вашего агента
5. Оценка агента
6. Офлайн-оценка
7. Онлайн-оценка
8. Сочетание двух подходов