Was zu verfolgen ist, wenn der Agent das Programm ist

Wenn ein Agentenlauf schiefgeht, gibt es in der Regel keinen Stack-Trace und keine Möglichkeit, ihn durch erneutes Ausführen zu reproduzieren. Der Fehler zeigt sich in der Form des Laufs: Welches Werkzeug es verwendet hat, wie oft es es erneut versucht hat, wo es eine Schleife gebildet hat, was es nach dem dritten Versuch entschieden hat. Das macht das Tracing weniger zu einer Nettigkeit für den Betrieb und mehr zu der primären Debugging-Oberfläche für agentische Systeme. Der schwierige Teil besteht darin, zu wissen, was tatsächlich ausgegeben werden soll. Wenn Sie jeden LLM-Aufruf erfassen, erhalten Sie nur Rauschen. Wenn Sie nur den Einstiegspunkt erfassen, lernen Sie nichts. Parseable schließt sich uns an, um sowohl das Warum als auch das Wie zu erarbeiten, indem wir Temporal Workflows als den Instrumentierungspunkt verwenden, da der Workflow bereits die Agentenschleife ist und bereits jeden Schritt kennt, der ausgeführt wurde. Wir behandeln das Temporal-Plugin, das Workflow- und Aktivitätsereignisse als OpenTelemetry-Traces und abfragbare Protokolle liefert, benutzerdefinierte Agentenereignisse, die innerhalb des Workflows ausgegeben werden und so geschützt sind, dass die Wiedergabe sie nicht dupliziert, sowie den Exportpfad, der die Temporal Cloud Workflow-Historie in die Objektablage für Analysen und Audits überträgt. Parseable ist Parquet- und objektablagernative, sodass die Workflow-Historie dort im Format landet, in dem sie sowieso abgefragt wird. Wir werden darauf eingehen, wofür ein Live-Trace gut ist, wann es das falsche Werkzeug ist und was Teams von den Läufen, die sie bereits generieren, zurückhalten sollten.