近日，微軟在其官網上發佈了 AI 智能體可觀測性五大最佳實踐，以應對智能體在自動化流程中可能出現的盲跑和不可控問題。這一舉措旨在爲開發者提供工具，幫助他們在智能體的整個生命週期中，確保其行爲的質量、安全和合規性，從而提升用戶體驗。

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智能體可觀測性是對智能體從開發、測試到部署及後期維護的全生命週期進行深度監測。這種監測有助於及時發現問題、優化性能，進而維護智能體的信任與問責。其主要優勢包括持續監控智能體行爲、追蹤執行流程、詳細記錄決策過程、評估輸出質量以及執行治理政策。

具體來說，持續監控能夠實時跟蹤智能體的行爲，發現異常情況。例如，當客服 AI 頻繁發送重複內容或響應時間大幅增加時，系統會立刻發出預警。追蹤功能則能詳細記錄智能體在執行任務時的每一步，使得問題的定位更加精準。日誌記錄方面，智能體的每一次決策和工具調用都會被記錄，以便後續調試和分析。

微軟的 Azure AI Foundry 提供了一個統一的可觀測性解決方案，涵蓋了智能體的質量、性能和安全性評估。通過與 GitHub Actions 和 Azure DevOps 的集成，開發者可以在每次提交時自動評估智能體，確保其在每一次迭代中保持高標準的質量。此外，微軟還通過 AI 紅隊測試對智能體的安全性進行模擬攻擊，以識別潛在漏洞，從而提升智能體的健壯性。

這一系列實踐的發佈，使得智能體的開發和維護變得更加系統化和高效，爲未來的 AI 應用奠定了堅實的基礎。

劃重點:  

🌟 微軟推出 AI 智能體可觀測性五大實踐，以應對自動化流程中的盲跑問題。  

🔍 可觀測性包括持續監控、追蹤執行流程、記錄決策過程、評估質量和執行治理政策等功能。  

🚀 Azure AI Foundry 提供統一解決方案，集成 GitHub Actions 和 Azure DevOps，確保智能體在每次迭代中保持高標準質量。