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Beobachtbarkeit
Logs, Traces, Metrics und Alerts — damit Agent-Incidents keine Detektivarbeit werden.
- Observability für KI-Agenten: Monitoring von Agentensystemen★★★Observability hilft, das Verhalten von Agenten über Tracing, Logs und Metriken zu verfolgen.
- Agent Tracing: wie man Agent-Entscheidungen nachverfolgt★★★Agent Tracing zeichnet jeden Schritt als Trace und Spans auf, macht Reasoning und Tool-Aufrufe sichtbar und hilft beim Debugging problematischer Runs in Production.
- Distributed Tracing für Agenten: Tracing von Multi-Agenten-Systemen★★★Distributed Tracing verfolgt einen Run über mehrere Services, Queues, Tools und LLM-Provider hinweg und erhält den Trace Context end-to-end.
- Agent-Logging★★★Logs erfassen Aktionen, Prompts und Tool-Aufrufe des Agenten.
- Semantisches Logging fuer Agenten★★★Semantische Logs strukturieren Agent-Events fuer die Analyse.
- Agent-Metriken★★★Metriken zeigen Erfolg, Tool-Aufrufe und Ausfuehrungsschritte des Agenten.
- Tool-Usage-Metriken★★★Metriken zeigen, wie oft Agenten Tools aufrufen.
- Cost Monitoring fuer Agenten★★★Cost Monitoring zeigt Token-Usage und API-Kosten.
- Latency Monitoring fuer Agenten★★★Hilft, Antwortzeit und Ausfuehrungsverzoegerungen zu verfolgen.
- Health Checks für KI-Agenten: Liveness, Readiness und Synthetic Runs★★★Liveness und Readiness für KI-Agenten trennen, veraltete Prüfergebnisse erkennen und Fehler mit einem ausführbaren Python-Beispiel untersuchen.
- Fehler-Alerting für KI-Agenten★★★Alerts informieren Teams über Ausfälle in Agent-Systemen.
- KI-Agent-Runs debuggen: Timeouts, Wiederholungen und prüfbare Belege★★★Fehlgeschlagene Agent-Runs mit geordneten Ereignissen, wiederholten Tool-Aufrufen, sicherem Replay und einem Python-Beispiel ohne externe APIs debuggen.