Översikt över agentspårning

Viktigt

Objekt markerade (förhandsversion) i den här artikeln är för närvarande i offentlig förhandsversion. Den här förhandsversionen tillhandahålls utan ett serviceavtal och vi rekommenderar det inte för produktionsarbetsbelastningar. Vissa funktioner kanske inte stöds eller har begränsade funktioner. Mer information finns i Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Observera

Spårning är allmänt tillgänglig endast för promptagenter. Arbetsflöden, värdbaserade och anpassade agenter finns i förhandsversion.

Microsoft Foundry är en observerbarhetsplattform för övervakning och spårning av AI-agenter. Den samlar in viktig information under en agentkörning, till exempel indata, utdata, verktygsanvändning, återförsök, svarstider och kostnader. Att förstå resonemanget bakom agentens körningar är viktigt för felsökning och avlusning. Men att förstå komplexa agenter innebär utmaningar av flera skäl:

  • Det kan finnas ett stort antal steg som krävs för att generera ett svar, vilket gör det svårt att hålla reda på dem alla.
  • Stegsekvensen kan variera beroende på användarens indata.
  • Indata/utdata i varje steg kan vara långa och kräver mer detaljerad inspektion.
  • Varje steg i en agents körning kan också innebära nästling. En agent kan till exempel anropa ett verktyg som använder en annan process som sedan anropar ett annat verktyg. Om du ser konstiga eller felaktiga utdata från en agentkörning på toppnivå kan det vara svårt att avgöra exakt var i körningen problemet introducerades.

Spårningsresultat löser detta genom att låta dig visa indata och utdata för varje primitiv som är involverad i en viss agentkörning, som visas i den ordning de anropades, vilket gör det enkelt att förstå och felsöka AI-agentens beteende.

Förutsättningar

Om du vill använda spårning från slutpunkt till slutpunkt behöver du:

Observera

Spårning lagrar telemetridata i Azure Monitor Application Insights, vilket kan medföra kostnader baserat på inställningar för datavolym och kvarhållning. Prisinformation finns i Priser för Application Insights.

OpenTelemetry i Foundry

OpenTelemetry (OTel) tillhandahåller standardiserade protokoll för insamling och routning av telemetridata. Foundry använder OpenTelemetry-semantiska konventioner så att spårningar är konsekventa mellan verktyg och integreringar som stöds.

Spåra viktiga begrepp

Här är en kort översikt över viktiga begrepp innan du kommer igång:

Viktiga begrepp Beskrivning
Spår Spårningar registrerar resan för en begäran eller ett arbetsflöde via ditt program genom att registrera händelser och tillståndsändringar (funktionsanrop, värden, systemhändelser). Se OpenTelemetry Traces.
Spänner Intervall är byggstenarna i spårningar som representerar enskilda åtgärder i en spårning. Varje intervall samlar in start- och sluttider, attribut och kan kapslas för att visa hierarkiska relationer, så att du kan se hela anropsstacken och sekvensen med åtgärder.
Attribut Attribut är nyckel/värde-par som är kopplade till spårningar och intervall, vilket ger kontextuella metadata, till exempel funktionsparametrar, returvärden eller anpassade anteckningar. Dessa berikande spårningsdata gör det mer informativt och användbart för analys.
Semantiska konventioner OpenTelemetry definierar semantiska konventioner för att standardisera namn och format för attribut för spårningsdata, vilket gör det lättare att tolka och analysera mellan verktyg och plattformar. Mer information finns i OpenTelemetrys semantiska konventioner.
Spårningsexportörer Spårningsexportörer skickar spårningsdata till serverdelssystem för lagring och analys. I Foundry lagras spårningar i Azure Monitor Application Insights. Mer information om hur du aktiverar och visar spårningar finns i Så här konfigurerar du spårning i Microsoft Foundry.

Så här fungerar spårning i Foundry

Spårning hjälper dig att svara på frågor som "Var kom det här svaret ifrån?" och "Vilket steg introducerade ett fel eller svarstidstoppar?"

Spårningsfångst på hög nivå:

  • Användarindata och agentutdata.
  • Verktygsanvändning, inklusive verktygsanrop och resultat.
  • Tokenförbrukning
  • Tidssignaler som varaktighet och svarstid.

När spårning har aktiverats för projektet kan du granska spårningar i Foundry-portalen och i Azure Monitor Application Insights. Stegvisa konfigurations- och visningsalternativ finns i Så här konfigurerar du spårning i Microsoft Foundry.

Utöka OpenTelemetry med observerbarhet för flera agenter

Microsoft har i samarbete med Cisco Outshift infört nya semantiska konventioner för system med flera agenter som bygger på OpenTelemetry och W3C Trace Context. Dessa konventioner standardiserar telemetri för arbetsflöden med flera agenter, vilket möjliggör konsekvent loggning av mått för kvalitet, prestanda, säkerhet och kostnad, inklusive verktygsanrop och samarbete.

Dessa förbättringar är integrerade i:

  • Gjuteri
  • Microsoft Agent Framework
  • LangChain
  • LangGraph
  • OpenAI Agents SDK

Mer information finns i spåra integreringar.

I följande tabell beskrivs semantiska konventioner för observerbarhet för flera agenter. Spans fångar enskilda operationer, underordnade spann visar kapslade operationer inom ett överordnat spann, attribut ger metadata och händelser markerar betydande händelser under exekveringen.

Typ Kontext/överordnat område Namn/attribut/händelse Syfte
Omfång execute_task Samlar in aktivitetsplanering och händelsespridning, vilket ger insikter om hur uppgifter bryts ned och distribueras.
Underordnad spann invoke_agent interaktion mellan agenter Spårar kommunikationen mellan agenter.
Underordnad spann invoke_agent agent.state.management Effektiv kontext, kort- eller långtidsminneshantering.
Underordnad spann invoke_agent agentplanering Loggar agentens interna planeringssteg.
Underordnad spann invoke_agent agentorkestrering Fångar agent-till-agent-orkestrering.
Attribut invoke_agent verktygsdefinitioner Beskriver verktygets syfte eller konfiguration.
Attribut invoke_agent llm_spans Registrerar modellanropsintervall.
Attribut execute_tool tool.call.arguments Loggar argumenten som skickades under verktygsanropet.
Attribut execute_tool verktyg.anrop.resultat Registrerar de resultat som returneras av verktyget.
Händelse Utvärdering (namn, fel.typ, etikett) Möjliggör strukturerad utvärdering av agentprestanda och beslutsfattande.

Metodtips

  • Använd konsekventa span-attribut: Använd samma attributnamn och format för alla agenter och verktyg för att förenkla frågekörning och analys.
  • Korrelera utvärderingskörnings-ID: Länka spårningsdata med utvärderingskörningar för att analysera både kvalitet och prestanda i en enhetlig vy.
  • Redigera känsligt innehåll: Ta bort eller maskera personliga data, hemligheter och autentiseringsuppgifter från prompter, verktygsargument och span-attribut innan de når telemetri.

Säkerhet och sekretess

Spårning kan samla in känslig information (till exempel användarindata, modellutdata och verktygsargument och resultat). Använd dessa metoder för att minska risken:

  • Lagra inte hemligheter, autentiseringsuppgifter eller token i prompter, verktygsargument eller span-attribut.
  • Redigera eller minimera personliga data och annat känsligt innehåll innan de visas i telemetri.
  • Behandla spårningsdata som produktionstelemetri och tillämpa samma åtkomstkontroller och kvarhållningsprinciper som du använder för loggar och mått.

Felsökning

Om spårningar inte visas i Foundry-portalen eller Application Insights:

  • Kontrollera att ditt Foundry-projekt är anslutet till en Application Insights-resurs.
  • Kontrollera att ditt konto har de behörigheter som krävs för att fråga telemetri.
  • Se till att agentkoden innehåller nödvändig instrumentation. Mer information om ramverksspecifik konfiguration finns i Spårningsintegreringar.

Tips

Spårning är tillgänglig i alla regioner där Foundry stöds. Spårning av datalagring och sampling styrs av din Application Insights-konfiguration. Mer information finns i Datakvarhållning och arkiv i Azure Monitor Loggar.