主要观点：代理像野火般激增，但围绕基础概念如代理可观察性存在大量困惑，需深入探讨。包括代理、可观察性、代理可观察性的定义、问题解决与业务益处、工作原理、挑战与最佳实践等方面。
关键信息：

• 代理是配备指导原则和资源，能多步决策和行动以产生期望结果的 AI，如客户支持代理的工作流程。
• 可观察性是对系统输入输出及组件性能的可见性，有多个类别，如数据可观察性等，代理可观察性是对使用工具循环的 LLM 系统的输入、输出和组件性能的可见性。
• 虽有 Guardrails 但仍需代理可观察性，其目标是减少停机时间以确保功能被采用并为用户提供价值，停机时间应根据底层用例衡量。
• 代理可观察性工作原理包括跟踪可视化（利用 OpenTelemetry 框架捕获代理步骤的遥测数据）和评估监控（使用 AI 监测 AI 或基于代码的监控）。
• 挑战包括评估成本高、定义失败和警报条件难、评估不稳定、跨数据 + AI 生命周期的可见性问题等，最佳实践包括抽样、组合评估维度、异常检测等。
  重要细节：
• Anthropic 对代理的定义及示例。
• 可观察性类比工厂监测装配线齿轮。
• Gartner 对不同可观察性平台的报告及预测。
• 代理可观察性提供的可视化跟踪及相关遥测信息。
• 不同团队对相关术语的使用及语义讨论。
• 各公司对代理停机时间的衡量方式。
• 内部构建或购买代理可观察性平台的分析。
• 数据、系统、代码、模型等方面导致的可靠性问题及最佳实践。
• 蒙特卡洛公司故障排除代理的技术架构和工作流程示例。