Semantic Kernel Agent Telemetry: 境界から検証された行まで
制御されたアプリケーション境界で Semantic Kernel Agent Telemetry を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。
- 1
結果を選択してください
セマンティック カーネル エージェントの監視
- 2
契約を定義する
operation_id、ワークフロー、plugin_name、function_name、agent_name、model_alias、リリース
- 3
境界を計測する
Kernel.InvokeAsync または所有エージェント境界をラップし、完了後に 1 つのターミナル アプリケーション結果を出力します。
- 4
証拠を検証する
Exercise a known fixture, then inspect agent_run_completed for one correctly typed terminal row.
始める前に
前提条件と境界
- 信頼できる .NET サービスで構成されたセマンティック カーネル
- 短いタイムアウトとサーバー側キーを備えた共有 Telemetry ログ API ラッパー
- 安定したプラグイン、関数、エージェント、モデル、ワークフロー、リリース名
配信設定
サーバー側のインストールと初期化
サーバー側キー、短いタイムアウト、およびホワイトリストに登録された小さなログ API ラッパーを備えた 1 つの共有 HttpClient を使用します。 ブラウザ バンドル、クライアントに表示される環境変数、ソース管理、ログ、および例外メッセージに取り込み資格情報が含まれないようにします。
- 1制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。
- 2成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。
- 3アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。
スニペット
1 つの構造化されたイベントから始める
ワークフローが完了、失敗、または再試行される場所にこの図形を追加します。次に、実際のフィールドからダッシュボードを構築します。
Semantic Kernel Agent Telemetryイベント
var startedAt = Stopwatch.GetTimestamp();
var status = "success";
string? errorType = null;
try
{
return await kernel.InvokeAsync(
"SupportPlugin",
"ResolveCase",
arguments,
cancellationToken
);
}
catch (Exception error)
{
status = "failed";
errorType = ClassifyAgentError(error);
throw;
}
finally
{
await telemetry.LogAsync("agent_run_completed", new
{
operation_id = operationId,
workflow = "support_resolution",
plugin_name = "SupportPlugin",
function_name = "ResolveCase",
status,
error_type = errorType,
duration_ms = Stopwatch.GetElapsedTime(startedAt).TotalMilliseconds,
release = appRelease,
}, cancellationToken);
}イベント契約
operation_id、ワークフロー、plugin_name、function_name、agent_name、model_alias、リリース
ステータス、duration_ms、tool_call_count、retry_count、human_handoff、および error_type
input_tokens、output_tokens、estimated_cost_usd、承認され、承認された場合の環境
実装のチェックポイント
チェックポイント 1
Kernel.InvokeAsync または所有エージェント境界をラップし、完了後に 1 つのターミナル アプリケーション結果を出力します。
チェックポイント 2
セマンティック カーネルは、OpenTelemetry 互換のログ、メトリック、およびトレースを出力します。すべてのスパン属性を Telemetry にコピーするのではなく、そのバックエンドに詳細なスパンを保持します。
チェックポイント 3
プロンプト、チャット履歴、関数の引数、関数の結果、ツールのペイロード、モデルのコンテンツ、資格情報、または制限のない例外メッセージは送信しないでください。
検証
イベントが到着したことを証明する
既知の成功例と失敗例を実行した後、これを実行します。最終的なイベント コントラクトがスニペットと異なる場合は、フォールバック テーブル名を置き換えます。
Semantic Kernel Agent Telemetry 検証クエリ
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;実装の参考資料
新しい運用パスを有効にする前に、イベント契約、データ安全性に関するガイダンス、上流の主要ドキュメントを確認してください。
生産境界
結果イベントを小さく、回復可能なものに保つ
このパターンが提供するのは、
- 上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。
- ダッシュボード、アラート、およびイベント間の相関関係の安定したフィールド。
- 成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。
このパターンでは提供されません
- OTLP エクスポーター、自動収集パイプライン、または詳細なトレースと診断ログの代替。
- ペイロードにイベント ID が含まれているという理由だけで、1 回だけ配信されます。
- 生のプロバイダー ペイロード、ユーザー コンテンツ、資格情報、または規制されたデータを収集する許可。
イベントスキーマの開始点
このワークフローのイベント コントラクト
クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。
関連製品の機能
このワークフローを続行します AIエージェントの監視
レビュー可能な SQL を使用して、エージェントの実行、ツールの使用、モデルのコスト、品質、製品の結果を結び付けます。
関連する SQL レシピ
SQL で次の質問に答えてください
このワークフローの構造化フィールドに対してクエリを実行し、結果の例を検査して、有用な回答をダッシュボードまたはアラートに変換します。
相関のあるワークフローのタイムラインを再構築する
最近失敗したワークフロー中に、順番に何が起こったのでしょうか?
レシピを開くネストされた AI ツール呼び出しイベントのクエリ
最も失敗した呼び出しに関連する AI ツールと引数はどれですか?
レシピを開く最初のトークンまでの LLM 時間を測定する
出力が開始される前に速度が遅いと感じるモデルと機能の組み合わせはどれですか?
レシピを開く1 ドルあたりの受け入れられた AI 出力を測定する
どのモデルと機能の組み合わせが、1 ドルあたり最も受け入れられる出力を生成しますか?
レシピを開く実装ファミリーごとに参照する
関連する統合パターンを比較する
この統合と組み合わせるテンプレート
さらなる統合
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OpenAI エージェントの実行、ツール呼び出し、モデルの使用状況、レイテンシー、コスト、および構造化イベントによる最終結果をログに記録します。
オープンガイドCrewAI ワークフロー Telemetry
エージェントの会話を保持することなく、CrewAI のスタッフとフローの結果、タスク数、ハンドオフ、再試行、待ち時間、コスト、承認された結果を追跡します。
オープンガイドクロード エージェント SDK Telemetry
プロンプトやツールのペイロードを保存せずに、クロード エージェント SDK の実行結果、期間、ツール アクティビティ、ターン、コスト、および承認された製品シグナルを追跡します。
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