Observability in Agentic AI

Traditionele microservices hebben observability opgelost. Traces tonen paden. Metrics tonen latentie. Logs vertellen het verhaal.

Agentic AI doorbreekt dit model.

Eén gebruikersvraag kan guardrails, sessie-reads, meerdere LLM-aanroepen, webzoekopdrachten en reasoning loops triggeren. Fouten zijn vaak subtiel. Een tool kan traag zijn. Een context window kan te groot worden. Een model kan onder belasting degraderen zonder een foutmelding te geven.

Ik heb onlangs de OpenTelemetry NBA Agent demo gedraaid om te testen hoe we deze systemen observeren. Dit is wat ik heb geleerd over het bouwen van betrouwbare AI-agents.

De drie pijlers van Agent Observability

• Traces zijn waardevoller dan unit tests. Dezelfde prompt kan bij verschillende runs verschillende antwoorden opleveren. Je moet het pad zien dat de agent heeft afgelegd, niet alleen de uiteindelijke tekst.

• Koppel intentie aan actie. Een antwoord van één woord werkt voor het weer, maar faalt bij financieel advies. Je moet beslissingen van guardrails en het gebruik van tools koppelen aan de intentie van de gebruiker.

• Stel vroegtijdig baselines vast. Modelupdates en API-wijzigingen veranderen het gedrag. Je hebt metrics nodig vóór een deployment om te weten of zaken zijn verbeterd of verslechterd.

Wat te meten

Je kunt niet alleen de modelaanroep monitoren. Je moet het hele ecosysteem instrumenteren.

  1. De Model Layer Houd operatienaam, provider-details en tokengebruik bij. Monitor de duur en de finish reasons.

  2. Tools en MCP Servers Behandel tools als microservices. Houd latentie, succespercentages en argumenten bij. Als een agent traag is, komt dat vaak door een trage externe API, niet door de LLM.

  3. Guardrails Meet hoe vaak guardrails afgaan en op basis van welk onderwerp. Dit helpt om de kosten van safety layers te rechtvaardigen bij het management.

  4. Memory en Sessions Let op context bloat. Stijgende aantallen input-tokens per turn kunnen leiden tot enorme kostenpieken.

Belangrijke metrics voor je dashboard

• Latency: Time to First Token (TTFT) en end-to-end turn latency. • Kosten: Totaal aantal tokens en geschatte uitgaven per sessie. • Betrouwbaarheid: Foutpercentages per span kind (LLM vs Tool vs HTTP). • Gedrag: Agent loop depth en de frequentie van tool calls.

Agentic AI is een gedistribueerd systeem waarbij de planner probabilistisch is. Als je de volledige agent loop niet kunt zien, kun je deze niet in productie exploiteren.

Bron: https://dev.to/archcode01/observability-in-agentic-ai-what-i-learned-after-instrumenting-a-real-llm-agent-with-opentelemetry-4h1

Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi