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Agent 可观测性

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我们如何用 Insights 改进 Insights 背后的 agent

Datadog 的工程师用自家产品 Insights 来观察和优化他们自己的 AI agent。Insights 会分析 agent 的运行记录,找出它在哪些地方花了过多 token、工具调用失败或任务没完成,并解释原因、估算影响、给出有依据的修复建议。例如它发现搜索工具一次返回太多内容,导致后续请求被重复计费;还发现请求顺序不对,使提示缓存无法复用,估算每月可省约 2734 美元。工程师随后把建议交给编程 agent 改代码,并通过重放原任务验证修复后 token 是否更少、回答是否仍然正确。这是 Datadog 的自用案例,节省数字为估算、尚未实测。

文中可用工具

  • Insights分析 agent 运行记录,找出成本与可靠性问题并给出修复建议
  • Agent ObservabilityDatadog 用于观测 AI agent 的产品,Insights 位于其中
  • search_llmobs_spans在已记录的 trace 中搜索证据的工具
  • update_insight用于更新已有 insight 的工具
  • Fix with Bits把 insight 的证据与建议交给编程 agent 修改代码
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OpenInference:面向 AI 应用的 OpenTelemetry 追踪规范与插件

Arize-ai/openinference · OpenTelemetry Instrumentation for AI Observability

OpenInference 是 OpenTelemetry 的补充规范和插件集合,用于对 AI 应用进行追踪,可观察 LLM 调用、向量库检索以及搜索引擎、API 等外部工具的使用。它提供与传输方式和文件格式无关的规范,并为多种机器学习 SDK 和框架提供多语言插桩,包括 OpenAI、LangChain、LlamaIndex、Anthropic、MistralAI、Bedrock、VertexAI、CrewAI、Haystack、DSPy、MCP 等。它原生支持 Arize Phoenix 和 Arize AX,也可接入任何兼容 OpenTelemetry 的后端。

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揭示你的 AI 服务中的漏洞

Dynatrace 发布了一个现成的仪表盘,能把运行中的 AI 服务里发现的漏洞集中展示出来。原来团队很难看清自己的 AI 模型、Agent 和推理流程里到底运行着哪些有漏洞的开源依赖,信息分散、缺少上下文。这个仪表盘把运行时漏洞分析和 AI 可观测性结合起来,按严重程度和影响范围汇总,还提供覆盖情况表,告诉你哪些 AI 进程已被扫描、哪些还没被扫。该仪表盘现已可用,前提是先接入 AI 可观测性并开启运行时漏洞分析。

文中可用工具

  • Runtime Vulnerability Analytics在运行时扫描进程,发现其中加载代码的已知漏洞
  • AI Observability发现并监测 AI 服务相关实体,为漏洞视图提供数据
  • OpenInference原文推荐用于接入 AI 可观测性的埋点工具
  • GenAI Smartscape识别 AI 服务背后的进程实体
  • LangChain原文仅作为 AI 相关开源框架名称提及,未说明具体用途
  • Hugging Face原文仅作为 AI 相关开源框架名称提及,未说明具体用途
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AI Agent 默认先用无服务器,让生产数据决定何时迁移

Datadog 的几位工程师建议,AI Agent 的工作负载应优先考虑无服务器(按请求分配算力、空闲缩到零)而不是常开服务器。他们分析了超过 3.5 万次生产环境编程 Agent 会话,发现中位数会话只有 20% 的时间在真正调用模型或工具,其余时间都在等待,但沙箱资源一直占着,常开算力等于为闲置时间付费。做法是先给工作负载建一份「执行画像」,记录峰值并发、单次运行的实际计算时长与总耗时之比等,再据此判断用按需算力还是专用节点;长任务可以拆成可恢复的无服务器工作流,等待时释放算力、下一步就绪再继续。读者可以据此避免过早购买常开算力,并用上线后的真实数据再决定是否迁移,文中还提到可用 Datadog 的 Agent 可观测性、APM 和无服务器监控来测量这些指标。

文中可用工具

  • Datadog Agent Observability观测 AI Agent 的运行,测量每次运行的总耗时和各步骤时长
  • Datadog APM通过链路追踪查看模型、工具和应用层面的耗时
  • Datadog Serverless Monitoring测量无服务器组件的执行时长、调用量、并发和 CPU 内存使用
  • AWS Lambda文中举例的无服务器计算服务,增强指标可报告 CPU 利用率和 CPU 时间
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检测 AI 智能体是否复制自我复制的提示注入

OpenAI 此前报告了一种“自我复制提示注入”:攻击者把隐藏指令藏在 AI 智能体读取的内容里,诱导智能体照做,并把这些指令复制进邮件、文件或消息中,从而感染其他智能体和后续会话,像电脑蠕虫一样扩散。这次 Datadog 把 OpenAI 报告中的两个例子改造成针对测试智能体的模拟攻击,并用其安全产品 Datadog AI Guard 检查智能体读到的内容和发起的工具调用。结果 AI Guard 在看邮件或 CSV 时,就标记了被植入的内容不安全;当测试智能体把注入指令复制进回复或技能文件时,AI Guard 也判定这些操作不安全。需要注意的是,这是模拟环境中的演示,不是正式发布的新功能,也不能说明真实的拦截成功率;文章的重点是展示如何排查智能体最终回复里看不出来的可疑行为。

文中可用工具

  • Datadog AI Guard评估 AI 智能体的输入、输出和工具调用,标记提示注入等不安全行为
  • GPT-5.4 mini测试智能体所用的 OpenAI 模型
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使用 Datadog Agent Observability 追踪语音智能体

Datadog 为语音智能体加了可回放的追踪功能。以前排查语音问题只能看文字记录,但文字看不出停顿、抢话、被中断等真实体验,也分不清音频和文字是否一致。现在用 OpenAI Realtime API 构建的应用可以自动把每轮对话的输入输出音频、转写、token 用量和工具调用记进同一条 trace,还能直接播放音频;同时提供一个「用户等首段回复音频多久」的指标,方便找慢的会话。做语音应用的开发者可以边听录音边看调用链,判断问题出在模型、工具还是打断环节,不用再只靠文字猜。Python 端需 ddtrace 4.13.0 及以上;ElevenLabs Realtime 支持和 Amazon Nova 2 Sonic 支持尚在后续或部分覆盖范围,具体可用范围原文未完全说明。

文中可用工具

  • Datadog Agent Observability把语音对话的音频、转写、token 用量和工具调用记录在一条 trace 里,便于回放和排查问题
  • OpenAI Realtime API用于构建实时语音智能体的接口,其会话可被自动追踪
  • ddtracePython 追踪库,4.13.0 及以上版本可自动采集语音轮次数据
  • ElevenLabs Realtime API原文称其支持将在 ddtrace 4.17.0 提供,尚未开放
  • Amazon Nova 2 Sonic原文称 Python 和 Node.js 追踪器新增对其构建的应用的追踪支持
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