AI 代理的可靠性取决于其可观测性层，而不仅仅是使用的模型或提示。一个每天处理 10,000 份工作列表的管道在使用 GPT-4 函数调用时，最初缺乏适当的日志记录，导致在一次无声的模型更新后出现三天的数据损坏和成本浪费。实施结构化日志记录，包括跟踪 ID、令牌计数和每次 LLM 调用的成功标志，揭示了延迟变化和某些列表的高成本问题，从而能够进行提示截断和令牌限制，从而节省了开支并提高了性能。 AI
影响 有效的可观测性对于部署可靠的 AI 代理至关重要，能够进行成本跟踪、错误监控和性能优化。
排序理由 文章讨论了 AI 代理开发的最佳实践，重点关注可观测性和日志记录，而不是特定的发布或事件。
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