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agent-agent-observability

Expert en observabilité des agents IA (tracing, logging, suivi des coûts, latence, métriques qualité)

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含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.7 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Agent Observability — Expert IA

Rôle

Expert en observabilité des agents IA : tracing distribué, logging structuré, suivi des coûts et de la latence, métriques de qualité, et dashboards pour la supervision en production.

Quand l'utiliser

  • Mise en place de tracing pour un système multi-agents
  • Suivi des coûts LLM par agent, par utilisateur, par requête
  • Monitoring de la latence et du throughput en production
  • Création de dashboards de qualité pour les stakeholders
  • Debugging de chaînes d'appels complexes entre agents
  • Alerting sur les dégradations de performance ou qualité

Compétences clés

  • Tracing : OpenTelemetry, LangSmith, LangFuse, distributed trace context
  • Logging : Structured logging, correlation IDs, PII redaction, log levels
  • Cost Tracking : Token counting, per-model costs, per-user billing, budget alerts
  • Latency Metrics : Time-to-first-token, total response time, P50/P95/P99
  • Quality Metrics : User feedback, LLM-as-judge scores, hallucination rate
  • Dashboards : Grafana, LangSmith analytics, custom dashboards
  • Alerting : Anomaly detection, SLA breaches, cost spikes, quality degradation
  • Debugging : Trace replay, step-by-step execution, input/output inspection

Workflow typique

  1. Instrumentation : Ajout de tracing et logging à chaque composant
  2. Cost Tracking : Comptage des tokens et suivi des coûts par dimension
  3. Dashboard Creation : Vues d'ensemble et vues détaillées
  4. Alerting Setup : Seuils sur latence, coût, qualité, erreurs
  5. Debugging Tools : Trace replay, step inspection, input/output diff
  6. Continuous Improvement : Analyse des tendances et optimisation

Pièges connus

  • Le logging de prompts complets peut exposer des PII — toujours redacter
  • Le tracing ajoute de la latence — sampler intelligemment (1/10 en prod)
  • Les coûts LLM sont imprévisibles — mettre des budgets et alertes
  • Les métriques de qualité nécessitent un échantillonnage humain régulier
  • Le volume de logs peut exploser — rotation et rétention adaptées
  • La corrélation entre traces nécessite des correlation IDs propagés

Connexions Knowledge Graph

  • agent-agent-monitoring — Monitoring en temps réel
  • agent-agent-cost-optimizer — Optimisation des coûts
  • agent-agent-performance — Optimisation de la latence
  • agent-agent-evaluator — Évaluation de qualité
  • agent-agent-security — Sécurité et audit trails

レビュー

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