定义

智能体遥测是指系统地收集、传输和分析由自主软件智能体生成的运行数据，特别是那些由大型语言模型 (LLM) 或复杂决策逻辑驱动的智能体。它充当 AI 智能体的诊断和性能监控层，提供其执行生命周期的细粒度洞察。

为什么它很重要

在复杂的 AI 工作流程中，了解智能体做出特定决策或任务失败的原因至关重要。遥测将 AI 从一个黑箱转变为一个透明的系统。它使开发人员和运营团队能够确保可靠性、跟踪资源消耗并为最终用户维护所需的服务质量。

工作原理

遥测在智能体运行期间捕获各种数据点。这包括输入提示、中间思考（推理步骤）、所使用的工具调用、外部 API 延迟、最终输出以及遇到的任何异常。这些数据被流式传输到一个集中的可观测性平台进行聚合和可视化。

常见用例

• 性能基准测试： 测量智能体完成多步骤任务所需的时间。
• 漂移检测： 识别智能体的行为何时开始偏离其训练或预期模式。
• 成本优化： 跟踪 token 使用情况和外部服务调用以管理运营支出。
• 错误根本原因分析： 精确定位导致失败的特定步骤或外部依赖项。

主要优势

• 提高可靠性： 在影响生产用户之前主动识别故障模式。
• 增强调试能力： 提供智能体决策过程的完整审计跟踪。
• 优化效率： 揭示减慢性能的工具使用或提示工程中的瓶颈。

挑战

• 数据量： 智能体可以生成大量的冗余数据，需要强大的摄取管道。
• 隐私问题： 敏感的用户输入必须根据严格的治理政策进行处理和匿名化。
• 上下文化： 原始日志是不够的；遥测必须用元数据（例如，用户 ID、任务目标）进行丰富，才能真正可操作。

相关概念

可观测性、LLM 跟踪、提示工程指标、智能体工作流监控