Трейс ИИ-агента можно открыть в обычном "дереве" и найти медленный вызов или спан с ошибкой. Но по дереву трудно восстановить логику запуска: сколько раз агент обращался к модели, какие инструменты вызывал, где повторил шаг и какой ответ в ...
Трейс ИИ-агента можно открыть в обычном "дереве" и найти медленный вызов или спан с ошибкой. Но по дереву трудно восстановить логику запуска: сколько раз агент обращался к модели, какие инструменты вызывал, где повторил шаг и какой ответ в итоге увидел пользователь.
В Proto Observability Platform уже были дерево, граф, флейм-граф и другие представления трейса. Они продолжали решать инфраструктурные задачи, но ответы о поведении агента приходилось собирать вручную из десятков спанов, транспортных вызовов и повторяющихся тел сообщений. Мы увидели это сначала на OpenTelemetry Demo 3.0, затем при отладке собственного «AI-аналитика» в связке с нашим MCP-сервером.
В результате мы добавили отдельное GenAI-представление с четырьмя режимами: лентой, графом шагов, графом вызовов и чатом. Дальше покажем, на какой вопрос отвечает каждый режим, почему одного универсального графа оказалось недостаточно и какие дефекты реальной GenAI-инструментации пришлось учитывать.