调试智能体比构建它们更难

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摘要

作者探讨了调试AI智能体的难点，重点关注可观测性问题，并对当前生产环境中的评估方法提出质疑。

我觉得大多数关于AI智能体的讨论仍然集中在能力上。比如哪个模型更好，哪个框架更快，一个智能体能使用多少工具等等。但在运行了更复杂的工作流之后，我开始认为更难的问题是可观测性。当普通自动化失败时，我通常可以检查日志并找到出错的步骤。对于智能体，失败可能发生在任何地方。模型选错了工具，使用了过时的上下文，在几步前做了错误的假设，或者花费大量调用来从已经错误的事情中恢复。我一直在跟踪诸如工具调用序列、延迟、令牌使用和故障点之类的东西，但感觉在原始日志和理解智能体为何这样行为之间仍然缺少一个层次。成功完成任务并不总是意味着工作流是好的。有时智能体只是通过糟糕的路径得到了正确答案。现在人们是如何评估生产环境中的智能体的？你们主要测量最终结果，还是执行追踪变得越来越重要？
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