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AI 智能体可观测性：追踪多轮对话和工具调用
AI 智能体可观测性对于理解和调试复杂的多轮对话至关重要。与具有固定路径的传统应用程序不同，AI 智能体涉及模型调用、工具执行和知识检索的动态序列。在会话级别而非单个请求级别进行追踪，可以全面了解智能体的工作流程，包括令牌使用量、延迟和错误等参数。记录有关模型和工具调用的详细信息，以及版本控制和成本归属，对于维护信任和验证智能体行为至关重要。
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AI代理将响亮的失败转化为悄无声息的正确性问题
本文讨论了构建可靠AI代理的一个关键权衡：修复可用性问题可能会引入微妙的正确性问题。虽然速率限制会导致响亮、可见的失败，但实施重试、回退和缓存以维持正常运行时间可能会导致代理处理过时的数据或来自不同模型的输出。作者建议将可用性和正确性视为独立的门控，确保不可逆的操作仅使用既可用又可验证正确（而不仅仅是自信）的输出来执行。