AIエージェントの時代における観測性

AIエージェントはもうAPIを呼ぶだけやコンテンツを配信するだけではありません。 彼らは考えています。 判断しています。 計画し、役割を任せています。 そのすべてをあなたのインフラストラクチャ、サービス、トラフィック管理スタックで実行しているのです。

問題ですか？ 多くのシステムが自分の役割を理解していません。

従来の可観測性はサービスの追跡を目的としていました。 具体的には、リクエスト、レスポンス、遅延、ルートです。 リクエストがなぜ発生したかを理解するためでなく、発生した事実だけを記録していました。 しかし今では、トラフィックがエージェント内の再帰的な推論ループから発生しているかもしれません。その場合、ログに表示されるのはペイロード付きの/searchへのPOSTとステータス200だけです。

それは観測性ではありません。 それは不透明さです。

AIエージェントを安全に運用し、特に本番環境で活用するなら、トラフィック管理システムを戦略の中心に据えましょう。  

まず、観測可能性を高める必要があります。 それは3つの重要なギャップから始まります。

エージェントはただ応答するだけではありません。 彼らが決める。 彼らは評価します。 延期、再ルーティング、エスカレーション、またはツールの呼び出しを行います。 また、HTTP レイヤーのみをログに記録する場合、実際に重要な部分が欠落しており、これが問題が発生する原因です。

エージェントの意図、選択した行動、検討した代替案、そして結果を正確に捉える構造化ログが必要です。 決定の過程を追うデータも求められます。 単なるステータスコードだけでは足りません。

すべきこと：

• ログ形式を拡張して、意図、実施した行動、信頼度スコア、およびポリシー制約などのセマンティックフィールドを追加します。
• 発信元エージェントごとに決定をタグ付けし、ツール間の処理をエンドツーエンドで追跡しましょう。

AIエージェントから送られる同じエンドポイントへの2つのPOSTは、まったく異なる意味を持つことがあります。 片方は事実確認のリクエスト、もう片方はコンテンツ生成のトリガーかもしれません。 パスは同じでも、目的や文脈、リスクは異なります。

つまり、セマンティックタグ付けはリクエストルーティングと可観測性で不可欠な要素となるべきです。

すべきこと：

• インライン検査（ペイロードやヘッダー）を使って、summarize、verify_identity、generate などの意図タグを抽出しましょう。
• それらのタグをリクエストルーティング、レート制限、認証の判断に活用してください。 すべてのPOSTリクエストを同じように扱わないでください。

エージェントはステートレスクライアントのようには動きません。 状況に応じて変化します。 何度も挑戦します。 動きが止まることもあります。 その時々で適応します。 ですから、可観測性システムは単一リクエストのトレースを超え、行動パターンを構築しなければなりません。

エージェントの「正常」の状態を把握していますか？再試行回数、使用するツール、タスクの所要時間などがそれにあたります。 そして、その状態が変わったときは？ それも把握しておくべきです。

すべきこと：

• 各エージェントIDごとに、再試行回数、タスクの深さ、ツールの利用状況を継続的に追跡しましょう。
• 異常を検知し通知します：ループ、遅延のずれ、ツールの過剰稼働。