Agentic AI 的興起 – Part Ⅲ： Case Study - Amazon Bedrock Agents 如何監控以優化 AI 智能體規模化

隨著生成式 AI（GenAI）與多代理（AI Agent）架構的快速發展，企業系統正逐漸從單一模型應用，轉變為由多個 AI Agent 協作完成任務的複雜環境。在此情境下，如何有效監控與理解這些代理之間的互動與決策過程，成為關鍵課題。本文以 Amazon Bedrock Agents 為例，說明 AI Agent 可觀測性（Observability）的重要性，以及如何透過 Dynatrace 提升整體系統的可視性與穩定性。

AI Agent 的一大特性是其非決定性（non-deterministic），同一輸入在不同時間可能產生不同輸出，加上多 Agent 之間的動態協作，使系統行為更加難以預測。因此，建立標準化的遙測（Telemetry）機制變得至關重要。透過導入OpenTelemetry 與生成式 AI 語意規範（semantic conventions），企業可以統一收集 logs、metrics 與 traces，進而完整追蹤每一個請求在多個 Agent 間的傳遞與處理過程。這不僅有助於效能監控，也能支援問題排查與合規性要求。

使用 Amazon Bedrock Agents 並透過 OpenTelemetry 監控旅遊代理應用程式架構

AI Agent 的一大特性是其非決定性（non-deterministic），同一輸入在不同時間可能產生不同輸出，加上多 Agent 之間的動態協作，使系統行為更加難以預測。因此，建立標準化的遙測（Telemetry）機制變得至關重要。透過導入OpenTelemetry 與生成式 AI 語意規範（semantic conventions），企業可以統一收集 logs、metrics 與 traces，進而完整追蹤每一個請求在多個 Agent 間的傳遞與處理過程。這不僅有助於效能監控，也能支援問題排查與合規性要求。

Amazon Bedrock 作為一個託管式 AI 平台，整合了多家模型供應商（如Anthropic、Meta、Mistral），並提供單一 API 介面，讓企業可以快速建構生成式 AI 應用。而 Dynatrace 則提供 AI 驅動的可觀測性平台，能即時分析系統中的metrics、traces、logs與商業事件，並自動建立服務拓樸。當兩者結合時，企業能夠全面掌握 AI Agent 的行為，包括 Agent 之間的溝通流程、呼叫鏈，以及整體系統健康狀態。

Agent工作流程與任務執行

在實務上，導入 AI Agent 可觀測性應遵循幾項最佳實務。首先是採用一致的語意標準，例如定義 Agent 名稱與操作類型，確保跨系統資料能夠互通與比較。其次是完整記錄 Agent 的生命週期，包括能力探索、任務執行、工具呼叫與回應生成等過程，並搭配 logs 與 traces 進行分析，以便在發生錯誤或幻覺（Hallucination）時能夠回溯原因。此外，完整的 instrumentation 應涵蓋推理過程、使用的知識來源與安全機制（如 guardrails），以提升透明度與可控性。

使用 Dynatrace AI 可觀察性除錯 Amazon Bedrock Agents 工作流程

安全與合規同樣不可忽視。透過可觀測性平台，可以即時偵測潛在風險，例如不當內容生成或個資外洩，並搭配身份驗證與授權機制，確保 AI 系統符合企業政策與法規要求。同時，觀測數據也可回饋至模型訓練或微調流程，形成持續優化的閉環，進一步提升 AI Agent 的準確性與穩定性。

Amazon Bedrock agents的 Dynatrace AI 可觀察性儀表板，涵蓋服務健康、防護欄、效能及除錯

整體而言，AI Agent 可觀測性主要帶來三大價值。首先是效能與健康監控，透過即時指標掌握請求量、延遲與錯誤率，快速找出瓶頸並優化成本。其次是強化安全與合規，確保 AI 行為符合預期並降低風險。最後是端到端的追蹤與除錯能力，讓開發與維運人員能精確定位問題來源，無論是在 Prompt 設計、模型回應或系統整合層面。

隨著 AI Agent 應用規模持續擴大，系統架構將更加複雜且高度動態，傳統監控方式已難以滿足需求。可觀測性不再只是輔助工具，而是 AI 系統運作的核心能力。未來，隨著標準協議（如 Model Context Protocol）與觀測技術的進一步整合，AI Observability 將成為企業建構與管理智慧系統不可或缺的基礎，支撐更大規模的自動化與創新應用。