AjanlarAçık Kaynak 🇷🇺 07.08.2026 19:06

Yapay Zekâ Ajanları OpenTelemetry Konuşuyor: MCP ve OTel'den İki Sinyal

AnthropicAnthropic OpenAIOpenAI Google/DeepMindGoogle/DeepMind
İki haber, bir uygulamadaki ajan aracılığıyla MCP üzerinden araçlara veya harici API'lere yapılan isteklerin nasıl izleneceğini ele alıyor. MCP 2026-07-28 spesifikasyonu, uçtan uca izleme için W3C Trace Context kullanımını resmîleştirirken, OpenTelemetry'nin yol haritası yapay zekâ ajanı gözlemlenebilirliğini içeriyor.
28 Temmuz 2026'da Model Context Protocol, MCP yolculuklarında iz bağlamının aktarılması için W3C Trace Context'i resmi olarak benimseyen yeni bir spesifikasyon yayınladı. Spesifikasyon, birlikte çalışabilirliği sağlamak için DNS önek kuralına bir istisna getirerek, params alanındaki _meta alanında traceparent, tracestate ve baggage olmak üzere üç anahtar tanımlıyor. Bu uygulama zaten SDK'larda ve Logfire, OpenInference ve Envoy AI Gateway gibi araçlarda çalışıyordu. Ayrıca MCP, yerleşik Logging, Roots ve Sampling özelliklerini kullanımdan kaldırarak yapılandırılmış telemetri için OpenTelemetry'yi önerdi ve en az on iki aylık bir geçiş süresi tanıdı. Çekirdek protokol durum bilgisiz hale getirildi; initialize, initialized ve Mcp-Session-Id kaldırıldı; sürüm ve iz bağlamı artık her isteğin _meta alanında gönderiliyor. Aynı gün, Japan Community Day ve KubeCon Japan'da OpenTelemetry ile yapay zeka ajanlarının gözlemlenebilirliği üzerine konuşmalar yapıldı. OpenTelemetry, Mayıs 2026'da mezun olduktan sonra öncelikleri arasında üretken yapay zeka ve ajan senaryoları için semantik kurallar, tarayıcı ve mobil gözlemlenebilirlik, Weaver aracılığıyla şema yönetimi, Paketleme aracılığıyla basitleştirilmiş kurulum ve Injector kitaplığını sıraladı. Makaleler, yapay zeka sistemleri için tek bir trace_id'nin yetersiz olduğunu ve semantik kuralların hala gelişmekte olduğunu vurguluyor. Haber, yapay zeka ajanlarının Proto Observability Platform'da olduğu gibi W3C Trace Context, OpenTelemetry span'leri ve semantik kuralları kullanarak verileri dahili olarak toplamak için dağıtık uygulamalar olarak işletilmesi gerektiği sonucuna varıyor.
Kaynak: Habr — хаб ИИ — orijinal
Bu konudaki önceki yazılarımız ↓
Güncel haberler