工具调用可观测性：构建可靠安全AI代理的关键技术

公司正在快速部署AI代理来支持内部流程和产品。但随着这些代理获得自主性，如何监控自主决策的系统？传统应用程序监控并非为AI代理设计。您可以跟踪API延迟和错误率，但这无法告诉您代理是否调用了正确的工具、传递了有效参数或访问了不应访问的数据。

代理在应用程序逻辑和外部系统之间引入了决策层。当出现问题时——比如代理无意中暴露客户PII或因逻辑错误重复调用昂贵API——您需要了解该过程的可视性。

没有可观测性，您只能在客户报告问题时发现这些问题，而不是在问题发生时。如果您正在部署代理，可观测性应该从第一天起就成为架构的一部分。面对数十或数百个代理，您需要自动化系统在问题级联之前发现问题。

为什么工具调用可观测性很重要

安全性、合规性和性能使可观测性成为必备条件，而非可有可无。

以一个帮助销售代表管理Salesforce交易的代理为例。没有工具调用可观测性，它可能访问代表区域之外的交易，在错误日志中共享合同价值，或传递未经验证的输入导致下游故障。有了可观测性，您可以在部署前定义规则。代理无法访问未经授权的数据，敏感字段会被编辑。

可观测性在这些边缘案例成为事件之前捕获它们。团队会收到工具调用失败的警报并可以修复问题，而不是导致级联故障。

对于受监管行业的公司，可观测性也是合规要求。像GDPR和CCPA这样的法规要求您了解正在处理的数据、处理方式以及访问者。当代理处理客户数据时，您需要证明保持了适当的控制。

可观测性提供了证据。您可以证明代理仅访问了授权数据，敏感信息根据策略被编辑或阻止，并且您检测并响应了任何违规行为。

这对SOC 2审计也很重要。审计人员希望看到您有监控第三方集成的流程，并且可以将操作追溯到特定用户或系统。代理可观测性工具正好提供了这一点。

可观测性还揭示了性能模式。代理可能未能请求分页结果的额外页面，导致数据不完整，或者可能低效地链式调用工具，造成不必要的延迟。通过按代理、工具或时间范围过滤日志，您可以发现这些问题。

这些见解指导您如何调整提示、优化工具描述或调整上下文窗口。没有可观测性，优化就是猜测工作。

工具调用可观测性需要一个结合多个组件的框架：

记录每个工具调用：您的可观测性平台应捕获每个工具调用，并提供足够的上下文来调试问题。您需要知道代理调用了哪个工具、传递了什么参数、调用是否成功以及耗时多久。

设置数据访问规则：识别代理将处理的敏感数据以及将交互的系统。定义防止代理访问或共享不应访问数据的规则，并在数据到达代理之前编辑PII。这将有助于防止数据泄露，无论代理行为如何。

实时告警：如果代理违反规则或遇到重复故障，您的团队需要立即知道。警报应与现有通知系统集成。确保团队知道如何响应警报，并建立定期审查日志的流程，而不仅仅是在出现问题时。

与用户权限绑定的访问控制：当代理代表用户操作时，它应尊重该用户在连接系统中的权限。

管理员操作审计跟踪：跟踪谁修改了哪些规则、修改时间以及更改内容。这在事件响应和合规审计期间变得至关重要。

您可以选择将此框架添加到现有的可观测性工具（Datadog、New Relic、Dynatrace）中，或使用专为AI代理可观测性构建的产品，如Arize AI或Merge Agent Handler。无论哪种方式，您都应确保其具备上述标准。

最佳解决方案是能够将所有代理活动集中到单一视图中。换句话说，您的团队不应需要检查多个仪表板或跨系统关联日志。

该解决方案应让您能够：

可观测性的重要性已被广泛理解，但公司仍在摸索如何为自主决策系统调整流程。

早期投资工具调用可观测性的公司将拥有竞争优势。他们将自信地部署代理，知道可以快速检测和响应问题；他们将满足合规要求而无需手动开销；他们将基于数据而非直觉优化代理性能。

问题不在于是否观察您的代理，而在于您是主动进行还是被动进行。