Трейсы вместо кода: почему observability — это новая документация для AI-агентов

Код умер. Да здравствуют трейсы

Помните 2023 год? Тогда мы думали, что AI-агенты — это просто код, который иногда вызывает LLM. Пишешь функцию, добавляешь промпт, запускаешь. Если не работает — смотришь логи, дебажишь, правишь код.

Наивные.

Сегодня, в 2026 году, каждый, кто строит серьезные агентские системы, понял одну простую вещь: код агента — это не программа. Это генератор программ. И документировать нужно не код-генератор, а то, что он генерирует.

Недетерминированность — не баг, а фича (которая всех бесит)

Традиционная разработка построена на детерминизме. Функция f(x) всегда возвращает y. Если нет — ищи баг в коде.

AI-агенты ломают эту парадигму. У вас не функция, а вероятностный процесс. Ваш агент — это цепочка:

LLM → Думает → Решает → Действует → LLM → Думает → ...

Каждый шаг «Думает» — это sampling из распределения. Temperature, top_p, разные случайные сиды. Разные контекстные окна в зависимости от предыдущих токенов. Разная загрузка модели на сервере OpenAI.

Результат: один и тот же код дает разные трейсы выполнения.

Старая документация: «Агент делает X, потом Y»

Новая документация: «Вот 1000 трейсов. Смотри, как он реально работает».

Почему? Потому что словесное описание поведения вероятностной системы — это ложь. Вы не можете сказать «агент всегда проверяет данные перед обработкой». Можете сказать «в 97% трейсов он проверял данные».

И вот здесь начинается магия observability.

Observability — это не мониторинг

Забудьте про «CPU usage 70%» и «latency 200ms». Для агентов observability — это ответы на вопросы:

• Почему агент в 3% случаев пропускает критическую проверку?
• В каких именно промптах он «сходит с рельсов» и начинает генерировать бессмыслицу?
• Как влияет контекстное окно на качество планирования?
• Какие инструменты агент использует неэффективно?

Без трейсов вы гадаете на кофейной гуще. С трейсами — анализируете данные.

Инструменты 2026 года: что реально работает

1 LangSmith: промышленный стандарт

LangChain сделал LangSmith не просто инструментом отладки, а полноценной платформой observability. Ключевые фичи 2026 года:

• Трейсы с семантическим поиском: ищи «агент ошибся в валидации email», а не «сообщение с error»
• Сравнение версий промптов: запусти два разных промпта на одном наборе тестовых запросов
• Анализ дрифта: как меняется поведение агента со временем (да, LLM дрифтуют)
• Интеграция с eval-фреймворками: автоматическая оценка качества трейсов

Если вы используете LangChain или совместимые фреймворки — LangSmith почти обязателен. Дорого? Да. Но дешевле, чем слепые итерации.

2 OpenTelemetry для агентов

«Но я не хочу вендор-лок!» — кричите вы. И правильно делаете.

OpenTelemetry в 2026 году — это не только метрики и трейсы микросервисов. Появились семантические конвенции специально для AI-агентов:

# Пример аннотации трейса в OpenTelemetry
span.set_attribute("llm.prompt", prompt[:100])  # Первые 100 символов
span.set_attribute("llm.model", "claude-3-7-sonnet-20250120")
span.set_attribute("agent.decision.reasoning", reasoning_text)
span.set_attribute("agent.tool.call", "validate_email")

Плюсы OTLP:

• Вендор-независимость (отправляйте в Jaeger, Tempo, SigNoz)
• Стандартизация (все агенты говорят на одном языке)
• Интеграция с существующим стеком observability

Минусы: нужно собирать свою дашборду и аналитику. Не для стартапов.

3 Iris Agent: трейсы как фича архитектуры

Некоторые фреймворки строят observability в ядро. Например, Iris Agent изначально проектировался с мыслью «разработчик должен видеть каждую шестеренку».

Что это дает:

• Трейсы без дополнительного кода — просто включаете логирование
• Визуализация цепочек рассуждений
• Дебаг-режим, где можно «прошагать» выполнение агента

Если ненавидите писать instrumentation код — смотрите в сторону таких фреймворков.

4 Самописные решения (осторожно!)

Да, можно просто писать JSON-логи. Но через месяц вы поймете, что:

• Логов слишком много (миллионы строк)
• Нет структуры (каждый разработчик логирует по-своему)
• Невозможно искать по смыслу
• Нет связи между трейсами (сессия пользователя = 10 отдельных логов)

Совет: если пишете свое — сразу делайте:

{
  "trace_id": "uuid",
  "session_id": "user_session",
  "agent_version": "1.2.3",
  "steps": [
    {
      "type": "llm_call",
      "model": "gpt-4.5",
      "prompt_hash": "sha256",
      "response_preview": "...",
      "latency_ms": 1200
    }
  ]
}

Практика: как внедрять observability в 2026

Не нужно сразу ставить Prometheus, Grafana, Jaeger и ELK. Начните с малого.

Типичные ошибки (делайте наоборот)

Observability как документация: конкретные примеры

Вместо документации «агент умеет X» — делаете:

1. Коллекцию репрезентативных трейсов (10-20 штук)
2. Дашборду с метриками по этим трейсам (успешность, latency, стоимость)
3. Примеры edge-кейсов и как агент с ними справляется
4. Примеры failure и как их фиксить

Новый разработчик приходит в проект. Вместо чтения кода (который, напомню, только генератор поведения) — он:

• Смотрит дашборду — понимает, как агент работает в среднем
• Изучает трейсы — видит реальные паттерны поведения
• Запускает тестовые запросы — сравнивает с эталонными трейсами

Это в 10 раз быстрее, чем «читай код, там всё понятно».

Что будет дальше? Прогноз на 2027

Observability для агентов станет еще глубже:

• Автоматическая кластеризация трейсов: система сама найдет «похожие» выполнения и выделит паттерны
• Прогнозирование дрифта: «Через неделю агент начнет ошибаться в валидации email с вероятностью 80%»
• Observability-driven development: пишете тест -> запускаете -> смотрите трейсы -> правите промпты -> повторяете
• Стандартизация: появится OpenTelemetry Semantic Conventions for AI Agents как официальный стандарт

Уже сегодня компании вроде Tavily (про их архитектуру я писал здесь) тратят на observability столько же, сколько на разработку самих агентов. И они правы.

С чего начать сегодня?

1. Возьмите последний успешный запуск вашего агента
2. Добавьте логирование всего: промпты, ответы LLM, вызовы инструментов
3. Сохраните трейс в читаемом формате (JSON)
4. Покажите коллеге: «Вот как агент реально работает»
5. Повторите для failure-кейса
6. Сравните два трейса

Увидите больше, чем за месяц чтения кода.

Кстати, если ваши агенты слишком быстро генерируют код и вы не успеваете его проверять — у меня есть отдельный гайд про борьбу с техническим долгом. Там observability тоже спасает.

И последнее: не делайте observability «потом». Первый же продакшн-инцидент с агентом, который «вчера работал», заставит вас внедрять его в панике. Лучше сейчас, спокойно.

Код — это что агент есть. Трейсы — это что агент делает. Документируйте делание.