Как наблюдаемость вызовов инструментов позволяет поддерживать надежные и безопасные агенты ИИ

Наблюдаемость — ключ к производительности и безопасности данных. Вот как встроить необходимые компоненты в инфраструктуру вашего ИИ-агента.

Компании быстро внедряют ИИ-агентов для поддержки внутренних процессов и своих продуктов. Но как контролировать системы, принимающие решения самостоятельно, по мере того, как эти агенты обретают автономию?

Традиционный мониторинг приложений не предназначен для агентов ИИ. Вы можете отслеживать задержки и частоту ошибок API, но это ничего не говорит о том, вызвал ли агент нужный инструмент, передал ли он допустимые параметры или получил ли он доступ к данным, к которым не должен был иметь доступа.

Агенты создают уровень принятия решений, расположенный между логикой вашего приложения и внешними системами. Когда что-то идёт не так — например, агент непреднамеренно раскрывает персональные данные клиента или многократно вызывает дорогостоящий API из-за логической ошибки, — вам необходимо контролировать этот процесс.

Без возможности наблюдения вы обнаружите эти проблемы, когда о них сообщают клиенты, а не когда они возникают. Если вы развёртываете агентов, возможность наблюдения должна быть частью вашей архитектуры с самого начала. При наличии десятков или сотен агентов вам необходимы автоматизированные системы, которые выявляют проблемы до того, как они начнут распространяться.

Почему важна наблюдаемость вызова инструментов

Безопасность, соответствие требованиям и производительность делают возможность наблюдения обязательным, а не приятным дополнением.

Возьмём, к примеру, агента, который помогает торговым представителям управлять сделками Salesforce. Без возможности наблюдения за вызовами инструментов он может получить доступ к сделкам за пределами зоны действия агента, передавать значения контрактов в журналах ошибок или передавать непроверенные данные, что приводит к сбоям в работе. Благодаря возможности наблюдения вы определяете правила до развертывания. Агент не может получить доступ к неавторизованным данным, а конфиденциальные поля будут скрыты.

Наблюдаемость позволяет выявлять такие пограничные случаи до того, как они станут инцидентами. Вместо того, чтобы вызывать каскадные сбои, команда получает оповещение о неудачном вызове инструмента и может исправить проблему.

Для компаний в регулируемых отраслях наблюдаемость также является обязательным требованием. Такие нормативные акты, как GDPR и CCPA, требуют от вас знать, какие данные вы обрабатываете, как вы их обрабатываете и кто имеет к ним доступ. Когда агент обрабатывает данные клиентов, вам необходимо продемонстрировать, что вы используете соответствующие средства контроля.

Наблюдаемость обеспечивает доказательства. Вы можете показать, что агенты получали доступ только к тем данным, к которым им было разрешено иметь доступ, что конфиденциальная информация была отредактирована или заблокирована в соответствии с политикой безопасности, и что вы обнаружили и отреагировали на любые нарушения.

Это также важно для аудитов SOC 2. Аудиторы хотят убедиться, что у вас есть процессы мониторинга сторонних интеграций и что вы можете отслеживать действия вплоть до конкретных пользователей или систем. Инструменты наблюдения за агентами обеспечивают именно это.

Наблюдаемость также выявляет закономерности в производительности. Агент может не запрашивать дополнительные страницы из постраничных результатов, что приводит к неполным данным, или может неэффективно выстраивать цепочку вызовов инструментов, создавая ненужную задержку. Фильтруя журналы по агенту, инструменту или временному диапазону, вы можете обнаружить эти проблемы.

Эти данные помогают вам настраивать подсказки, уточнять описания инструментов и корректировать контекстные окна.

Без возможности наблюдения оптимизация — это всего лишь догадки.

Внедрение наблюдаемости в стратегию вашего агента

Для обеспечения наблюдаемости вызовов инструментов требуется структура, объединяющая несколько компонентов:

- Ведение журнала каждого вызова инструмента. Ваша платформа наблюдения должна фиксировать каждый вызов инструмента с достаточным контекстом для отладки проблем. Вам необходимо знать, какой инструмент вызвал агент, какие параметры он передал, был ли вызов успешным и сколько времени это заняло.

- Настройка правил доступа к данным. Определите, с какими конфиденциальными данными будут работать ваши агенты, и с какими системами они будут взаимодействовать. Определите правила, запрещающие агентам получать доступ к данным или делиться ими, а также удалит персональные данные до того, как они попадут к агенту. Это поможет предотвратить утечки данных независимо от поведения агента.

- Оповещения в режиме реального времени. Если агент нарушает правило или сталкивается с повторяющимися сбоями, ваша команда должна немедленно об этом узнать. Оповещения должны быть интегрированы с вашими существующими системами уведомлений. Убедитесь, что ваша команда знает, как реагировать на оповещения, и разработайте процесс регулярного просмотра журналов, а не только при возникновении неполадок.

- Контроль доступа, привязанный к разрешениям пользователя. Когда агент действует от имени пользователя, он должен уважать его разрешения в подключенных системах.

- Журналы аудита действий администратора. Отслеживайте, кто и какие правила изменил, когда и что именно изменилось. Это критически важно при реагировании на инциденты и аудите соответствия.

Вы можете добавить этот фреймворк к существующим инструментам наблюдения (Datadog, New Relic, Dynatrace) или использовать продукт, специально разработанный для наблюдения за агентами ИИ, например, Arize AI или Merge Agent Handler. В любом случае, убедитесь, что он соответствует указанным выше критериям.

Лучшее решение — централизовать все действия агентов в едином представлении. Другими словами, вашей команде не придётся проверять несколько панелей мониторинга или сопоставлять журналы разных систем.

Это решение позволит вам:

- Детализируйте данные по статусу, агенту, инструменту, временному диапазону или пользователю с помощью фильтров и поиска.

- Используйте правила, которые работают на нескольких уровнях: некоторые применяются глобально, другие — к конкретным агентам или группам.

- Отправляйте оповещения в Slack, PagerDuty или туда, где ваша команда уже отслеживает производственные системы.

Устранение разрыва в наблюдаемости вызовов инструментов

Наблюдаемость, как правило, считается важной, но компании все еще пытаются понять, как адаптировать свои процессы для автономных систем, которые принимают решения самостоятельно.

Компании, инвестирующие в отслеживаемость вызовов инструментов на ранних этапах, получат конкурентное преимущество. Они будут уверенно развертывать агентов, зная, что смогут быстро выявлять проблемы и реагировать на них; они будут соблюдать требования нормативных требований без ручного труда; и они будут оптимизировать производительность агентов, основываясь на данных, а не на интуиции.

Вопрос не в том, стоит ли наблюдать за своими агентами. Вопрос в том, будете ли вы делать это проактивно или реактивно.

Как наблюдаемость вызовов инструментов позволяет поддерживать надежные и безопасные агенты ИИ
Получить консультацию у специалистов DST
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
RSS
13:23
+1
Обсуждение наблюдаемости инструментов ИИ-агентов заставляет задуматься о фундаментальном сдвиге в парадигме разработки. Мы больше не просто пишем код, который выполняет инструкции, а создаем сложные, частично автономные системы, чье поведение рождается в динамическом взаимодействии с внешним миром. В этом контексте надежность и безопасность перестают быть атрибутами лишь конечного результата и становятся производными от нашей способности «видеть» и осмысливать каждый шаг, каждое решение агента в реальном времени.

Наблюдаемость, понимаемая как целостная система логирования, трейсинга и мониторинга вызовов к внешним API, базам данных или сторонним сервисам, превращается в нашу главную контрольную панель. Она позволяет не только детектировать сбои, но и предвидеть их, анализируя аномалии в паттернах поведения, например, учащающиеся запросы к определенному эндпоинту или странные цепочки промптов. Таким образом, мы создаем не «черный ящик», а прозрачную среду, где каждая операция агента оставляет понятный след, что критически важно для отладки, соответствия нормативным требованиям и, в конечном счете, для формирования доверия к системе. Это превращает разработку из акта программирования в акт построения ответственной и понятной экосистемы.
Внедрение глубокой наблюдаемости за вызовами инструментов — это не просто техническая задача, а стратегический подход к построению по-настоящему устойчивых агентов. На практике это означает, что каждый запрос агента к языковой модели, внешнему калькулятору или парсеру документов сопровождается полным контекстом: исходным промптом пользователя, историей сессии, временными метками и, что, результатом вызова. Такая детализация позволяет поддерживать безопасность на проактивном уровне, например, выявляя попытки непреднамеренного инжектирования вредоносных команд через пользовательский ввод или отслеживая выход запросов за установленные лимиты стоимости.

Надежность же обеспечивается за счет возможности мгновенно диагностировать источник проблемы: стал ли сбой результатом ошибки в логике самого агента, недоступности внешнего сервиса или некорректной интерпретации данных. Эта система создает непрерывный цикл обратной связи, где данные о работе агентов в реальных условиях используются для постоянной тонкой настройки их поведения, ограничения рискованных действий и улучшения предоставляемых ответов. В итоге, наблюдаемость становится тем самым фундаментом, который позволяет агентам не просто функционировать, а уверенно и безопасно эволюционировать в сложной и непредсказуемой среде.
Вам может быть интересно
В этой статье мы узнаем о миграции данных с помощью ИИ, в том числе тем, что сработало хорошо, и основными уроками, извлеченными в ходе этого процесса.Миграция данных — один из самых сложных и р...
ИИ может ускорить разработку, но без руководства он рискует усугубить архитектур...
ИИ, машинное обучение и наука о данных трансформир...
LLMOps расширяет возможности MLOps для генеративно...
Узнайте, как создавать безопасные интеграции баз з...
Absolute Zero Reasoner отличается от традиционных ...
Объединение возможностей искусственного интеллекта...
ИИ больше не отдалённая идея. Он уже здесь и меняе...
Absolute Zero Reasoner отличается от традиционных ...
Искусственный интеллект быстро становится неотъемл...

Заявка на услуги DST

Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.

Адрес

Ижевск, ул. Воткинское шоссе 170 Е.
Региональный оператор Сколково. Технопарк Нобель

8 495 1985800
Заказать звонок

Режим работы: Пн-Пт 10:00-19:00

info@dstglobal.ru

Задать вопрос по почте

Укажите ваше имя
Укажите ваше email
Укажите ваше телефон