イベント契約
クエリが期待するフィールド
| フィールド | 種類 | なぜ存在するのか |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | ツールの呼び出しが完了したとき。 |
| event_name | Utf8 | これらのイベントの場合は agent_tool_called。 |
| data.tool_name | Utf8 | 点線の列として公開されるネストされたツール識別子。 |
| data.status | Utf8 | ネストされた成功または失敗のステータス。 |
| data.args.operation | Utf8 | 生の引数ではなく、安全で分類された操作。 |
| data.latency_ms | Float64 | ネストされたツール呼び出しのレイテンシー。 |
クエリをコピーする
SELECT
"data.tool_name" AS tool_name,
"data.args.operation" AS operation,
COUNT(*) AS calls,
SUM(CASE
WHEN "data.status" = 'failed' THEN 1 ELSE 0
END) AS failures,
100.0 * SUM(CASE
WHEN "data.status" = 'failed' THEN 1 ELSE 0
END) / NULLIF(COUNT(*), 0) AS failure_rate_pct,
approx_percentile_cont("data.latency_ms", 0.95) AS p95_latency_ms
FROM agent_events
WHERE event_name = 'agent_tool_called'
AND timestamp_utc >= now() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY "data.tool_name", "data.args.operation"
HAVING COUNT(*) >= 20
ORDER BY failure_rate_pct DESC, calls DESC;この読み取り専用クエリは、空の型付きテーブルに対して計画され、実行されます。 アパッチ DataFusion 45.2.0。決定論的なサンプル出力は合成され、個別にレビューされます。フィールド タイプ、しきい値、ビジネス定義を独自のデータと照合して検証します。 テスト方法を読んでください。
クエリ結果
ツール呼び出しの失敗率
CRM ルックアップはツール操作の中で最も信頼性が低く、p95 と最も遅くなります。
| tool_name | operation | calls | failures | failure_rate_pct | p95_latency_ms |
|---|---|---|---|---|---|
| crm_lookup | search_contact | 842 | 61 | 7.24 | 2,180 |
| order_api | fetch_order | 2,210 | 44 | 1.99 | 940 |
| knowledge_search | semantic_search | 4,510 | 19 | 0.42 | 720 |
合成出力例。運用上の決定に使用する前に、独自のイベント スキーマとしきい値に対してクエリを実行します。
例を再現する
パブリックフィクスチャをダウンロードする
JSON バンドルには、型付きイベント コントラクトが含まれています。 illustrative 入力行、正確な SQL、予想される出力、レビューメモ、およびエンジンのバージョン。 CSV には、表示された結果が含まれます。
SQL の仕組み
- 1ドットは推定された列名の一部であるため、ドット付きフィールド名は二重引用符で囲まれています。
- 2クエリはツールと分類された操作の両方によってグループ化され、1 つのツールのさまざまな動作を区別するのに十分なコンテキストを保持します。
- 3デフォルトでは、生のツール引数はログに記録されません。代わりに、安全なカテゴリ、識別子、および結果フィールドを保存します。
決定すべきエッジケース
- スキーマが進化しても、ネストされたフィールド タイプを安定した状態に保ちます。
- ツールが異なれば、成功のセマンティクスも異なる場合があります。インストルメンテーション時にステータス値を正規化します。
- カーディナリティの高い生の引数は、プライバシー、コスト、および使いやすさの問題を引き起こす可能性があります。
推奨されるダッシュボード
- 棒グラフ: failure_rate_pct by tool_name
- 折れ線グラフ: ツールごとに分割された p95_latency_ms の経時変化
- 表: error_type とエージェントのワークフローに関する最近の障害
レシピを活用する
関連する機器とガイド
ソースデータを定義する
この分析のイベント スキーマ
分析を続ける
実際のイベントで実行する
テーブルを作成し、フィールドを調整して、結果を保存します
無料で始めて、構造化されたイベントを送信し、クエリ結果をグラフ、共有ダッシュボード ウィジェット、またはアラート入力として使用します。