近日，微软在其官网上发布了 AI 智能体可观测性五大最佳实践，以应对智能体在自动化流程中可能出现的盲跑和不可控问题。这一举措旨在为开发者提供工具，帮助他们在智能体的整个生命周期中，确保其行为的质量、安全和合规性，从而提升用户体验。
智能体可观测性是对智能体从开发、测试到部署及后期维护的全生命周期进行深度监测。这种监测有助于及时发现问题、优化性能，进而维护智能体的信任与问责。其主要优势包括持续监控智能体行为、追踪执行流程、详细记录决策过程、评估输出质量以及执行治理政策。
具体来说，持续监控能够实时跟踪智能体的行为，发现异常情况。例如，当客服 AI 频繁发送重复内容或响应时间大幅增加时，系统会立刻发出预警。追踪功能则能详细记录智能体在执行任务时的每一步，使得问题的定位更加精准。日志记录方面，智能体的每一次决策和工具调用都会被记录，以便后续调试和分析。
微软的 Azure AI Foundry 提供了一个统一的可观测性解决方案，涵盖了智能体的质量、性能和安全性评估。通过与 GitHub Actions 和 Azure DevOps 的集成，开发者可以在每次提交时自动评估智能体，确保其在每一次迭代中保持高标准的质量。此外，微软还通过 AI 红队测试对智能体的安全性进行模拟攻击，以识别潜在漏洞，从而提升智能体的健壮性。
这一系列实践的发布，使得智能体的开发和维护变得更加系统化和高效，为未来的 AI 应用奠定了坚实的基础。
划重点:
🌟 微软推出 AI 智能体可观测性五大实践，以应对自动化流程中的盲跑问题。
🔍 可观测性包括持续监控、追踪执行流程、记录决策过程、评估质量和执行治理政策等功能。
🚀 Azure AI Foundry 提供统一解决方案，集成 GitHub Actions 和 Azure DevOps，确保智能体在每次迭代中保持高标准质量。