QA & Observability
Monitoring AI agentů v produkci co sledovat a proč¶
AI v produkci
Monitoring AI agentů v produkci — co sledovat a proč¶
- února 2026 · 6 min čtení
AI agenti v produkci neselhávají jako klasické systémy. Nevrátí 500. Místo toho se zacyklí, vynechají krok, nebo sebevědomě odpoví špatně. A vy to zjistíte, až si zákazník stěžuje.
Proč klasický monitoring nestačí¶
Tradiční monitoring sleduje dostupnost — server běží, endpoint odpovídá, latence je v normě. Ale AI agent může být perfektně “online” a přitom:
- Halucinovat — generovat fakta, která neexistují
- Driftovat — postupně měnit kvalitu odpovědí bez viditelného signálu
- Zacyklit se — volat nástroje v nekonečné smyčce
- Přeskočit krok — vynechat část workflow bez chyby
- Eskalovat náklady — nekontrolovaně spotřebovávat tokeny
Monitoring AI agentů musí sledovat chování, nejen infrastrukturu.
Tři vrstvy agent monitoringu¶
1. Systémová vrstva (infra)¶
Základ, který znáte: dostupnost endpointů, latence API volání, error rate, spotřeba paměti a CPU. Tady fungují klasické nástroje — Prometheus, Grafana, Datadog.
2. Behaviorální vrstva (agent)¶
Nová dimenze. Sledujete co agent dělá, ne jestli běží:
- Decision tracing — kompletní trace každého rozhodnutí (prompt → reasoning → tool calls → response)
- Tool call monitoring — které nástroje agent volá, s jakými parametry, jaké dostává výsledky
- Handoff tracking — v multi-agent systémech: kdo předal komu, zda se kontext zachoval
- Loop detection — detekce opakovaných vzorců (agent volá stejný tool 10× za sebou)
- Output quality scoring — automatické hodnocení relevance, přesnosti a compliance odpovědí
3. Business vrstva (outcomes)¶
Ultimátní metrika: dosáhl agent cíle? Ne jestli běžel, ale jestli vyřešil ticket, správně naplánoval schůzku, nebo dal smysluplnou odpověď. Tady propojujete monitoring s business KPI.
Klíčové metriky pro produkční agenty¶
| Metrika | Co měří | Alert threshold |
|---|---|---|
| Task completion rate | % úspěšně dokončených úloh | < 95% |
| Hallucination rate | % odpovědí s vymyšlenými fakty | > 2% |
| Tool call failure rate | % selhání externích nástrojů | > 5% |
| Average tokens per task | Efektivita spotřeby tokenů | 2× baseline |
| Loop frequency | Počet zacyklení za hodinu | > 0 |
| Response drift score | Odchylka od baseline kvality | > 15% |
| P95 latency | Doba odpovědi na 95. percentilu | > 10s |
| Cost per task | Průměrné náklady na úlohu | 3× baseline |
Nástroje v 2026¶
Ekosystém se rapidně vyvíjí. Aktuální top nástroje pro agent observability:
- Langfuse — open source, trace-level debugging, prompt management. Ideální pro self-hosted setup.
- Braintrust — SaaS, kombinuje monitoring + evaluaci + experimenty. Silný v cross-team collaboration.
- Arize Phoenix — LLM observability s důrazem na embeddings analysis a drift detection.
- Helicone — proxy-based přístup, minimální integrace, rychlý start.
- Datadog LLM Observability — enterprise-grade, napojení na existující infra monitoring.
Žádný z nich ale neřeší všechno. V praxi kombinujete: infra monitoring (Datadog/Grafana) + agent tracing (Langfuse/Arize) + custom business metriky.
Praktický checklist pro nasazení¶
- Logujte všechno — prompty, odpovědi, tool cally, parametry. Bez logů nemáte co debugovat.
- Definujte baseline — změřte normální chování před nasazením. Pak nastavte alerty na odchylky.
- Přidejte monitoring do CI/CD — eval pipeline, který testuje agenta před každým deployem.
- Nastavte cost alerts — token spotřeba může explodovat přes noc. Budget limits jsou povinné.
- Testujte failover — co se stane když LLM provider neodpoví? Má agent graceful degradation?
- Reviewujte výstupy — sampling reálných odpovědí, manuální review. AI monitoruje AI, ale člověk kontroluje AI.
Závěr¶
Monitoring AI agentů není nice-to-have. Je to nutná podmínka pro produkční nasazení. Agenti, kteří běží bez dohledu, jsou ticking time bomb — ne proto, že by byli špatní, ale proto, že selhávají způsoby, které jsme u klasického softwaru neviděli.
Tři pravidla: loguj chování, měř outcomes, alertuj na drift. Zbytek je implementační detail.
Potřebujete pomoc s monitoring stackem pro AI agenty?¶
Navrhujeme a implementujeme observability řešení pro produkční AI systémy — od trace pipeline po custom dashboardy.