Agent観測可能アプリケーション詳細の表示
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説明：
AIツールを使用している場合、Tencent Cloud Agent可観測性アクセスアシスタントSkillをインストールできます。これにより、AIがAgentアプリケーションの可観測性アクセスとデータ分析をワンストップで完了できます。アクセス完了後、AIとの対話で分析ニーズを説明するだけで（例：「Agentの最近の実行状況を確認してください」）、報告済みのTraceデータに基づいて自動的に多次元分析を実行できます。
概要
アプリケーション詳細ページはAgent可観測性の中核機能ページであり、接続済みのAIアプリケーションに包括的な監視・分析ビューを提供します。CLSコンソール > Agent可観測性にアクセスすると、アプリケーション詳細を確認できます。
ページには3つの主要機能モジュールが含まれています：ダッシュボード、呼び出しチェーン、セッション。これらにより、マクロ指標からミクロなリンクまで、AIアプリケーションの実行状況を包括的に把握できます。
シナリオ | 機能 | コア価値 |
全体的な稼働状況はどうですか。 | ダッシュボード - 概要 | リクエスト数、エラー数、モデル呼び出し回数、トークン消費量などの主要指標を一覧表示し、Agent/モデル別の上位10件ランキングをサポートします。 |
性能にボトルネックがあるかどうかを確認できます。 | ダッシュボード - パフォーマンス | リクエスト所要時間の分布、P50/P90/P99パーセンタイルの傾向、モデル平均所要時間ランキングにより、遅いモデルとロングテール遅延を特定します。 |
Tokenコストがどこに発生しているかを確認できます。 | ダッシュボード - コスト&Token | 入力/出力Tokenの総量と分位トレンドを確認し、コスト動向を把握できます。 |
アプリケーション内部のコンポーネントのパフォーマンスを確認できます。 | ダッシュボード - アプリケーション観測 | 操作タイプ（generation/tool/agent/retrieverなど）別に呼び出し分布と所要時間を分析します。 |
1回のリクエストで何が発生したかを確認できます。 | コールチェーン | 完全なTraceリストと詳細を提供し、ステータス/エラータイプ/所要時間などによるフィルタリングをサポートし、呼び出しツリーと各ノードのInput/Outputを表示します。 |
ユーザーの複数回対話の全体像。 | セッション | SessionディメンションでTraceを集約し、複数ターンの会話コンテキストを復元し、セッションレベルのTokenとコストを統計します。 |
アプリケーションリスト
CLSコンソール > Agent可観測性ページにアクセスすると、接続済みのすべてのAIアプリケーションを確認できます。ページ上部には以下のグローバル指標が表示されます：
指標 | 説明 |
接続済みアプリケーション | 現在正常にAgent可観測性へ接続済みのアプリケーションの総数です。 |
報告中のアプリケーション | 現在アクティブにデータを報告しているアプリケーションの数です。 |
昨日の書き込みデータ総量 | 前日の全アプリケーションによるCLSへの書き込みデータ総量です。 |
昨日のToken総数 | 前日の全アプリケーションで消費されたTokenの総数です。 |
アプリケーションリストには、各アプリケーションの名前/ID、リージョン、インスタンス状態、アクセスタイプ、昨日の書き込みデータ量、昨日のToken数などの情報が表示されます。操作列の観測に入るをクリックすると、そのアプリケーションの詳細ページにアクセスできます。
ダッシュボード
ダッシュボードページは、アプリケーション実行の可視化監視パネルを提供し、指標カードと時系列グラフを通じてアプリケーションの各主要指標を直感的に表示します。ダッシュボードには4つのサブタブが含まれています：概要、パフォーマンス、コスト&Token、アプリケーション観測。
総覧
概要パネルはアプリケーション実行状態の全体像を提供し、日常の巡回点検や異常の迅速な特定に適しています。
機能 | 説明 |
核心指標カード | Agent数、リクエスト数、モデル呼び出し回数、入力/出力トークン数、総トークン数などの主要KPIを表示し、前月比の変化率も表示します。 |
リクエスト数/エラー数時系列 | リクエスト数とエラー数の時系列推移グラフです。突発的な増加や減少を迅速に検知できます。 |
モデル呼び出し回数時系列 | 基盤大規模モデルの呼び出し量の時系列変化。 |
リクエスト数トップ10（Agent別） | Agent別にリクエスト数を集計してランキングを表示し、高頻度で呼び出されるAgentを特定します。 |
モデル呼び出し回数トップ10（Agent＋モデル別） | Agentとモデルの組み合わせ次元で呼び出し量ランキングを集計します。 |
Token総量分布 | 1回のリクエストにおけるToken消費量のヒストグラム分布を表示し、Token使用の集中区間を把握できます。 |
Token総量のAgent/モデル別トップ10 | 高コストのAgentと高消費のモデルを識別します。 |
モデル呼び出しエラー数時系列 | モデルエラーに規則的な変動があるかどうかを確認します。 |
モデル別の毎秒出力Token数 | 各モデルの出力スループットを評価します。 |
モデル初回Token平均応答時間（TTFT） | ユーザーが体感する応答速度を反映します。 |
Agent別のリクエスト平均モデル呼び出し回数/Token数 | 各Agentのモデル呼び出しの複雑さと1回あたりのコストを把握できます。 |
性能
パフォーマンスパネルはレイテンシーとスループット分析に焦点を当て、パフォーマンスのボトルネックの発見と最適化を支援します。
機能 | 説明 |
コアメトリクスの時系列 | リクエスト数、エラー数、平均処理時間、モデル呼び出し回数、モデルエラー数、モデル平均処理時間の推移変化。 |
リクエスト所要時間の分布 | リクエスト処理時間のヒストグラムで、P50分位線を表示し、処理時間が集中する区間を直感的に示します。 |
リクエスト所要時間の分位 | P50、P90、P99の所要時間の時系列傾向を表示し、ロングテール遅延の変化を監視します。 |
モデル呼び出し所要時間の分布 | モデルレベルのレイテンシーヒストグラム分布。 |
モデル平均所要時間の時系列 | 各モデルの平均処理時間が時間とともに変化し、モデル性能の劣化を検出します。 |
モデル呼び出し回数/平均所要時間トップ10 | モデル別に呼び出し量と処理時間のランキングを集計し、遅いモデルを特定します。 |
Agent＋モデル組み合わせ別トップ10 | リクエスト数とモデル呼び出し回数を組み合わせ次元でランキングします。 |
コスト&Token
コスト&Tokenパネルは、Token消費傾向の監視と管理を支援します。
機能 | 説明 |
入力/出力Token数 | 選択した期間内の入力および出力Tokenの合計量です。 |
Token総量の時系列 | 入力および出力Token数の時間変化の傾向です。 |
Token分位の時系列 | Token消費のP50/P90/P99分位の変化傾向を表示し、異常に高い消費のリクエストを識別します。 |
アプリケーション観測
アプリケーション観測パネルは、アプリケーション内部のコンポーネントレベルの実行分析を提供し、操作タイプ（Observation Type）のディメンション別に各コンポーネントの動作とパフォーマンスを表示します。
機能 | 説明 |
操作タイプ分布 | generation、guardrail、tool、chain、agent、retriever、eventなどの各操作タイプの呼び出し割合を表示します。 |
Observation平均所要時間 | 各操作タイプの平均実行時間を比較し、遅いコンポーネントを特定します。 |
LLM呼び出し/エラー数時系列 | LLM呼び出し数、エラー数の時間変化の傾向です。 |
LLM所要時間分位時系列 | LLM呼び出し所要時間のP50/P90/P99分位の傾向。 |
LLM呼び出しモデルランキング | 各LLMモデルの呼び出し回数ランキング。 |
LLM平均所要時間トップ10 | 各LLMモデルの平均所要時間ランキングで、遅いモデルを特定します。 |
コールチェーン
呼び出しチェーンページは、リクエストレベルのきめ細かい追跡機能を提供し、単一リクエストの完全な実行パスを詳細に分析するのに役立ちます。TracesビューとObservationsビューの切り替えをサポートします。
Traceリストとフィルタリング
機能 | 説明 |
Traceステータスフィルタリング | 成功（OK）またはエラー（ERROR）ステータスでフィルタリングし、異常なリクエストを迅速に特定します。 |
エラータイプフィルタリング | 具体的なエラータイプ（tool呼び出し失敗、LLM呼び出し失敗、Root spanステータスコード異常、AGENT実行失敗など）で分類してフィルタリングします。 |
Trace ID / Session ID検索 | 特定のTrace、または特定のセッション内のすべてのTraceを正確に検索します。 |
Duration範囲フィルタリング | 処理時間の範囲でフィルタリングし、遅いリクエストを迅速に特定します。 |
リスト表示 | 各Traceには、ステータス、エラータイプ、タイムスタンプ、Trace ID、Operation名、呼び出しモデルなどの情報が表示されます。 |
Trace詳細
任意のTraceをクリックすると、詳細ビューが展開され、単一リクエストの呼び出しチェーンを完全に復元できます。
機能 | 説明 |
基本情報 | Trace ID、開始時刻、総所要時間、Observations数、Token総消費量（入力→出力）、費用、バージョン番号、Session ID。 |
コールツリー | 左側にツリー構造で今回のリクエストの完全な呼び出しチェーンを表示し、各ノードの操作タイプ（generation/tool/guardrailなど）、所要時間、エラー状態インジケーターを含みます。 |
ノード詳細 | 呼び出しツリー内の任意のノードを選択すると、右側にそのノードのTags、Input/Output内容、Observationタイプ、遅延、実行状態が表示されます。 |
エラー診断 | ERROR状態のTraceには、エラー信号の発生源が表示されます（例：「以下のObservationエラーがTraceに浮上してトリガーされました」）。これにより、根本原因の迅速な特定が容易になります。 |
セッション
セッションページは、SessionディメンションでユーザーとAIアプリケーションのインタラクションプロセスを集約して表示し、ユーザーの利用パターンと会話品質の把握を支援します。
機能 | 説明 |
Session ID検索 | 特定セッションの正確な検索をサポートします。 |
Session Durationフィルタリング | セッションの継続時間範囲でフィルタリングします。 |
Traces Countフィルタリング | セッションに含まれるTrace数でフィルタリングします。 |
Input / Output / Total Tokensフィルタリング | セッションレベルのToken消費量でフィルタリングします。 |
Input / Output Costフィルタリング | セッションレベルのコストでフィルタリングします。 |
セッションリスト | セッションID、作成時間、継続時間、モデル、ユーザー入力サマリーなどの情報を表示します。 |
セッション詳細 | セッションを選択すると、そのセッション内のすべてのTrace呼び出しツリーが表示され、右側にTraceの詳細情報（Tags、Input/Output内容、Token消費量、費用）が表示されます。 |
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