AI代理的可观测性，特别是关于成本和控制方面，是其开发中一个关键但常被忽视的方面。虽然像GitHub Copilot这样的工具现在提供遥测功能，例如会话流和OpenTelemetry导出，但这些主要是在事后提供发生了什么的证据。然而，真正的控制涉及在不希望的操作发生之前就加以阻止，例如过度的重试或可能导致资源浪费的提示循环。实施呼叫前的防护措施，评估预算、步骤限制和潜在的无限循环等因素，可以显著提高代理的可靠性和成本效益，通过提供关于为什么某些操作被阻止的可操作的见解来补充现有的遥测。 AI
影响 通过引入执行前的控制措施来防止浪费，从而提高AI代理的成本效益和可靠性。
排序理由 该条目讨论了一种控制AI代理行为和成本的新方法，并为此目的引入了一个特定的工具（AI CostGuard）。
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