当前位置：首页 > news >正文

[Agent可视化] [特殊字符]可观测体系 | 指标监控 | 分布式追踪 | eg慢请求诊断

news 2025/10/23 8:35:59

第七章：可观测性体系

欢迎回到Shannon

在上一章关于会话管理系统的学习中，我们了解了如何让AI智能体具备记忆能力。但当智能体响应变慢或成本激增时，如何快速定位根因？

可观测性体系正是解决这一问题的关键——它如同Shannon的空中交通管制塔，提供全方位系统监控能力。

核心挑战：AI系统的透明化

假设出现以下异常场景：

用户反馈：“AI响应速度极慢！”
财务警报：“今日AI成本暴涨50%！”

传统排查方式需要人工检查：

大模型服务(Python)是否过载？
智能体核心(Rust)是否陷入复杂计算？
策略引擎(OPA)规则是否导致意外拒绝？
会话管理缓存是否失效？

可观测性体系通过三大支柱解决这些问题：

技术架构

1. 指标监控（Prometheus）

指标类型	监控维度	典型场景
`吞吐量`	请求量/秒	检测流量突增
`延迟`	P95/P99响应时间	发现性能瓶颈
`资源消耗`	Token消耗/成本(USD)	成本异常预警
`错误率`	5xx错误计数	服务健康度评估

实现示例（Go）：

// 工作流耗时统计
WorkflowDuration = prometheus.NewHistogramVec(prometheus.HistogramOpts{Name:    "shannon_workflow_duration_seconds",Buckets: []float64{0.1, 0.5, 1, 5, 10},},[]string{"workflow_type"},
)

2. 分布式追踪（OpenTelemetry）

by trace_id

在这里插入图片描述

关键：

可视化全链路调用关系
精确定位耗时最长环节
跨语言服务关联分析

3. 可视化看板（Grafana）

Shannon提供预置看板模板：

全局概览：系统健康状态总览
成本分析：按服务/用户/任务分解成本
性能热图：延迟分布可视化
实时事件流：AI智能体活动监控

⭕实战：慢请求诊断

1. 现象确认（全局看板）

发现p99延迟从500ms升至8s
token消耗同比增加3倍

2. 下钻分析（PromQL查询）

# 查找高延迟工作流
topk(3, rate(shannon_workflow_duration_seconds_sum[5m])/rate(shannon_workflow_duration_seconds_count[5m])
)

3. 根因定位（Jaeger追踪）

{"trace_id": "abc123","spans": [{"name": "Orchestrator", "duration_ms": 120},{"name": "LLMService", "duration_ms": 7800},{"name": "AgentCore", "duration_ms": 150}]
}

结论：大模型服务调用耗时占比98%

核心代码

1. 指标埋点（Rust）

// 工具执行监控
lazy_static! {static ref TOOL_DURATION: HistogramVec = register_histogram_vec!("tool_execution_duration_seconds","Tool execution time",&["tool_name"],vec![0.01, 0.1, 1.0, 5.0]).unwrap();
}fn execute_tool(tool: &str) {let timer = TOOL_DURATION.with_label_values(&[tool]).start_timer();// ...工具逻辑...timer.observe_duration();
}

2. 追踪上下文传递（Python）

from opentelemetry import tracedef llm_call(prompt):tracer = trace.get_tracer(__name__)with tracer.start_as_current_span("llm_inference") as span:span.set_attribute("model", "gpt-4")# ...调用逻辑...return result

3. 实时事件流（Dashboard）

// 智能体活动雷达组件
function AgentRadar() {const [agents, setAgents] = useState<Agent[]>([]);useEffect(() => {const eventSource = new EventSource('/api/events');eventSource.onmessage = (e) => {setAgents(JSON.parse(e.data));};return () => eventSource.close();}, []);return <RadarVisualization agents={agents} />;
}