Agent-Beobachtbarkeit & Monitoring
PROImplementiere umfassende Observability für KI-Agenten mit verteiltem Tracing, Metriken-Sammlung, Logging und Alerting mit OpenTelemetry und modernen Monitoring-Stacks.
Anwendungsbeispiel
Mein Agent läuft in Produktion aber ich weiß nicht, warum er manchmal Fehler macht. Hilf mir, Observability einzurichten.
Skill-Prompt
Dieser Skill funktioniert am besten, wenn du ihn von findskill.ai kopierst – Variablen und Formatierung werden sonst möglicherweise nicht korrekt übertragen.
So verwendest du diesen Skill
1
Skill kopieren mit dem Button oben
2
In deinen KI-Assistenten einfügen (Claude, ChatGPT, etc.)
3
Deine Eingaben unten ausfüllen (optional) und kopieren, um sie mit deinem Prompt einzufügen
4
Absenden und mit der KI chatten beginnen
Anpassungsvorschläge
| Beschreibung | Standard | Dein Wert |
|---|---|---|
| Monitoring infrastructure | opentelemetry | |
| Metrics storage backend | prometheus | |
| Distributed tracing backend | jaeger | |
| Log aggregation system | elasticsearch |
Das bekommst du
- OpenTelemetry tracing setup
- Prometheus metrics configuration
- Structured logging implementation
- Grafana dashboard definitions
- Alert rule configurations
- LLM cost tracking
- Quality evaluation metrics
Forschungsquellen
Dieser Skill wurde auf Basis von Forschung aus diesen maßgeblichen Quellen erstellt:
- McKinsey: The State of AI 2025 Enterprise AI agent adoption and monitoring trends
- OpenTelemetry Generative AI Semantic Conventions Standard conventions for AI/LLM observability
- IBM: AI Agents 2025 Expectations vs Reality Enterprise AI agent deployment challenges and monitoring
- Deloitte: Agentic AI Strategy Enterprise agentic AI strategy and governance
- PwC AI Agent Survey AI agent adoption trends and enterprise concerns
- AI Agent Statistics 2025 Market data on AI agent adoption and performance metrics