微软近期在官方渠道分享了关于AI智能体可观测性的五项核心指导原则，旨在解决智能体在自动化作业过程中可能出现的无序运作及失控状况。这一行动的主要目的是装备开发者，确保智能体在其生命周期的各个阶段都能达到高质量、安全性和合规性的标准，从而增强用户体验。
所谓智能体可观测性，指的是对智能体从设计、测试直至部署和后续维护的每一步都进行深入的监控。这种全方位的监控有助于迅速识别问题、优化表现，并维护智能体的可靠性和责任追溯性。其核心优势涵盖了对智能体行为的实时监控、执行流程的追溯、决策过程的详尽记录、输出质量的评估以及治理政策的执行。
具体来说，实时监控功能能够即时捕捉智能体的行为变化，一旦发现异常便能立即触发警报。例如，当客户服务AI开始频繁发送重复信息或响应时间显著延长时，系统会迅速作出反应。执行流程的追溯功能则能够记录智能体执行任务时的每一步细节，使得问题的定位更加精确。智能体的每一次决策和工具调用都会被记录在案，以便于后续的分析和调试。
微软的Azure AI Foundry平台提供了一个综合的可观测性解决方案，涵盖了智能体的质量、性能和安全性评估。通过与GitHub Actions和Azure DevOps的紧密集成，开发者能够在每次代码提交时自动对智能体进行评估，确保其质量在每次迭代中都能达到高标准。微软还通过AI红队测试对智能体进行模拟攻击，以发现和修复潜在的安全漏洞，从而增强智能体的健壮性。
这一系列指导原则的发布，使得智能体的开发和维护工作变得更加有序和高效，为AI应用的未来发展奠定了坚实的基础。
