AI-agentstoring: waarom dashboards groen zijn maar agenten dagenlang liegen

AI-agenten falen anders dan traditionele services: ze crashen niet, maar verslechteren langzaam, waardoor standaard uptime- en foutpercentagemetingen nutteloos zijn. Agenten nemen bij elke stap niet-deterministische beslissingen, dus storingen treden op in redeneercycli in plaats van in eindantwoorden. Om observeerbaarheid te bereiken, moeten teams de volledige redeneercyclus traceren met een unieke trace-id, agent-level metrieken meten zoals nauwkeurigheid van toolselectie en doelvoltooiingspercentage, een steekproef van antwoorden evalueren met een LLM-as-rechter, prompts versiebeheren in Git, en telemetrie naar twee bestemmingen schrijven (bijvoorbeeld cloudprovider en gespecialiseerde tools) om vendor lock-in te voorkomen. Deze praktijken zijn essentieel, zelfs voordat gespecialiseerde observeerbaarheidstools voor agenten volwassen zijn.