F FabGPT-FAQ

Come si implementa la correlazione automatica tra tracce distribuite di microservizi tradizionali e span generati da agenti AI via Trace ID unificato?

AI e LLM 1 min lettura Runbook verificato

Gli agenti interattivi interagiscono con database, API REST e code di messaggi. Senza correlazione di contesto, il debug di un fallimento richiede ore di analisi incrociata tra log eterogenei.

Per unificare l'osservabilità:

1. W3C TraceContext & OpenInference: propaga gli header standard (traceparent, tracestate) attraverso tutte le chiamate HTTP e RPC effettuate dall'agente verso i tool.
2. Gerarchia di Span: crea uno Span principale per il task utente, con sub-span dedicati per ogni invocazione LLM (memorizzando token in/out, latenza TTFT e modello) e per ogni esecuzione di tool o query database.
3. Context Injection: inietta il Trace-ID corrente nel system prompt e nei metadati dei payload JSON, garantendo che ogni log generato da tool esterni sia indicizzato e interrogabile su Rainlogs o Grafana Tempo.

Hai una domanda specifica su questo tema?

Interroga direttamente il motore FabGPT-FAQ con risposta in tempo reale.