趋近智
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部署LLM代理工具后，工作并未完全结束。就像汽车需要定期检查才能平稳运行一样，您的工具也需要持续监控，以确保它们可靠高效地工作。没有监控，您就如同在没有清晰可见度的情况下操作；直到工具给您的代理或其用户带来重大问题，您才知道它是否正在变慢、频繁失败或被LLM错误使用。设置有效监控涉及专注于重要指标、实际执行方案以及如何解读所收集的数据。有效监控是一个持续过程，直接有助于代理功能的维护和改进。
要了解LLM代理工具的健康状况和行为，您需要追踪特定指标。这些指标大致可分为性能、可靠性和使用情况三类。
性能指标说明您的工具运行效率如何。
可靠性指标显示您的工具是否始终按预期运行。
使用情况指标有助于了解LLM代理如何与您的工具交互。
设置监控包括对工具进行插桩以发出这些指标，然后收集、存储和可视化它们。
插桩是指向工具中添加代码以捕获和发送监控数据的过程。对于基于Python的工具，通常可以使用装饰器或上下文 (context)管理器巧妙地实现。
以下是使用装饰器测量执行时间并记录成功或失败的Python示例：
import time
import logging
# 假设logger已配置，例如：
# logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# logger = logging.getLogger("ToolMetrics")
# 仅用于演示，我们将直接打印。在实际系统中，您会使用适当的日志记录器和指标客户端。
def monitor_tool_calls(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.perf_counter()
status = "success"
tool_name = func.__name__
try:
result = func(*args, **kwargs)
return result
except Exception as e:
status = "failure"
# 在实际系统中：logger.error(f"工具 {tool_name} 失败: {e}", exc_info=True)
print(f"DEBUG: 工具: {tool_name}, 异常: {e}") # 占位符
raise
finally:
end_time = time.perf_counter()
latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
# 在实际系统中，您会将其发送到指标系统：
# metrics_client.timing(f"tool.{tool_name}.latency", latency_ms)
# metrics_client.increment(f"tool.{tool_name}.{status}_count")
print(f"DEBUG: 工具: {tool_name}, 状态: {status}, 延迟: {latency_ms:.2f}ms") # 占位符
return wrapper
@monitor_tool_calls
def example_api_tool(query: str):
# 模拟一次API调用
time.sleep(0.15)
if query == "cause_error":
raise ValueError("模拟API错误")
return {"data": f"Result for '{query}'"}
# 调用示例：
# example_api_tool("search_term")
# try:
# example_api_tool("cause_error")
# except ValueError:
# pass # 预期如此
在此示例中，对 example_api_tool 的每次调用都会记录其延迟和状态（成功/失败）。这些数据随后会被发送到日志记录或指标收集系统。
典型的监控设置包括：
以下图表显示了监控数据的通用流程：
工具监控系统中的典型数据流，从指标发出到开发人员收到通知。
仪表盘对于使监控数据一目了然非常重要。一个精心设计的仪表盘可以快速显示性能下降、错误率飙升或异常使用模式。
例如，您可能有一个仪表盘，显示关键工具随时间变化的平均延迟和错误率：
这个仪表盘快照显示了工具在几个小时内的平均延迟和错误率，特别指出了05:00左右发生的性能下降事件，随后恢复正常。
仪表盘中应包含的主要元素有：
告警是主动通知，当工具的行为显著偏离常态时会通知您，以便您在问题升级前进行处理。
设置告警时，请考虑以下因素：
通过仔细调整阈值并确保告警确实反映了问题，避免告警疲劳。
如果您的LLM代理工具封装了外部API，您的监控范围需要扩展到这些依赖项。
收集数据只是工作的一部分；正确解读数据才是价值所在。
监控并非一次性设置。它是一个持续过程，为改进您的工具和整个LLM代理系统提供反馈回路。
通过勤奋监控您的LLM代理工具，您可以将它们从黑盒 (black box)转变为系统中可观察的组件。这种可见性对于构建可靠、高性能和易于维护的AI应用是根本的。
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