AI Agent Observability

AI Agent Observabilityは、LLM（Large Language Model）ベースのアプリケーションの性能、コスト、安定性を統合モニタリングするプラットフォームです。LLM APIのリクエスト量、レスポンス性能、トークン使用量、コスト、エラー状況をリアルタイムで収集し、モデル・エージェント・プロバイダー単位の詳細分析を提供します。WhaTap APM、サーバー、Kubernetesインフラと組み合わせて、LLM呼び出しをアプリケーショントランザクションからGPUインフラまでエンドツーエンドで追跡できます。

LLMモニタリング、なぜ必要なのか？

推論エンジン200レスポンスの背後に隠れたLLM異常検知

LLM推論エンジンは、推論モデルがハルシネーションを生成したり異常な応答を返したりしても、HTTP 200を返します。従来のサーバーモニタリングではこの問題を検知できないため、障害認知が遅れ、対応タイミングを逃します。AI Agent Observabilityは応答時間、トークンパターン、エラー率の異常変化をリアルタイムで追跡し、HTTPステータスコードだけでは見えないモデルの異常を素早く検知します。

モデルコストが見えなければ、コントロールできません

LLM APIは呼び出すたびにトークン単位で課金されます。モデル、プロンプトの長さ、応答のサイズによって1件あたりのコストが大きく異なり、トラフィックが増加すると予測できないコストが発生する可能性があります。どのモデルが、どのリクエストで、どれだけのコストを発生させているかをリアルタイムで把握してこそ、コストをコントロールできます。エラーで失敗したリクエストにもトークンコストが発生するため、エラーコストを別途追跡して無駄な金額を定量化する必要があります。

遅いレスポンスはユーザーが最初に体感します

LLMのレスポンスは従来のAPIより数秒単位で遅くなることがあります。特にストリーミング環境で最初のトークンの到着が遅れたり、トークン生成速度が低下すると、ユーザーは「応答が止まった」と感じます。大多数のユーザーは正常なのに一部だけが遅い状況は、平均値では検知できません。どのモデルが、どの時間帯に、どのパターンで遅くなるかを時系列で追跡し、モデル間の比較まで可能にすることで、実質的な改善が可能になります。

プロンプト再現のための呼び出しコンテキスト保存

LLM呼び出しは同じプロンプトでも毎回異なる応答を生成します。問題が発生した際に「どのプロンプトで、どのモデルに、どのパラメータで呼び出したか」が保存されていなければ、再現自体が不可能です。AI Agent ObservabilityはすべてのLLM呼び出しのシステムメッセージ、入力プロンプト、モデル応答、ツール呼び出しを原本のまま収集・保存します。問題発生時に該当時点の正確な呼び出しコンテキストを復元し、「その時何が起きたか」を即座に確認・再現できます。

マルチモデル環境では比較分析が必須です

1つのアプリケーションで複数のLLMモデルとプロバイダーを同時に使用するのが一般的です。モデル別の性能、コスト、エラー率を比較してワークロードに最適なモデルを選択し、コスト対比性能が低いモデルを交替する意思決定に、データに基づく根拠が必要です。

モニタリングデータが分散していると、原因を特定できません

AIアプリケーションを運用すると、ログはログプラットフォームに、メトリクスはインフラモニタリングに、コストはプロバイダーコンソールに、トレースはAPMに断片化されます。問題が発生した際に複数のツールを行き来しながらデータを手動で関連付ける必要があるため、原因特定に時間がかかります。AI Agent Observabilityは性能、コスト、エラー、プロンプトログ、トランザクショントレース、GPUインフラを1つのプラットフォームで統合し、コンテキスト切り替えなしに問題の原因までドリルダウンできます。