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AI Agent 开发工程师(十二):上线后看清 Agent 在干嘛——可观测与运维

AI Agent 开发工程师(十二):上线后看清 Agent 在干嘛——可观测与运维 服务上线了,可上线之后呢?这一篇解决"看不见"的问题第 11 篇我们把完整 Agent 捧上了 HTTP 服务,能 7×24 在线被真实业务调用。可你有没有想过一个问题——服务上线当天很爽,上线的第二天呢?业务同事跑过来说"昨天你那个 Agent 是不是坏了,回得贼慢"。你连上去一看:进程还在啊。再问:它到底在干嘛?刚刚处理了哪几个请求?哪次最慢?慢在哪一轮?报没报错?你听着可能有点慌——因为如果服务只是"能跑"而没有"看得见",这些你全答不上来。这就是这一篇要补的:可观测性(Observability)。跟"日志"不是一回事,可观测性更完整——它回答三个问题:日志(Logs):这台机器现在 / 刚才到底发生了什么?(证据链)指标(Metrics):它跑得健康吗?(血压报告:请求量、耗时、错误率、工具调用次数)链路(Tracing):一次请求从进门到出门,到底经历了哪几步,每一步花了多久?(胃镜)一套成熟的 Agent 服务,这老三样缺一不可。这一篇我们就把第 11 篇那份 AgentService,升级成看得清、量得到、追得走的可观测服务——而且全程仍用标准库 + 一个 JSON 日志,不引重框架。可观测的"三件套"关系,先用一张图立起来:
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