可观测性概览

Microsoft Foundry 的可观测性(observability)指在 AI 应用全生命周期中,用评测、监控和追踪三类能力度量并改进输出的质量、安全性与运行状况。本页只解释概念,不含操作步骤。

为什么需要

  • 生成式 AI 的输出可能不准确、缺少依据或包含有害内容,上线前后都需要系统化的度量,而不是只靠人工抽查。
  • 一次 agent 运行往往包含多次模型调用和工具调用,出错位置难以从最终输出反推,需要按步骤查看执行过程。
  • 上线后的质量会随流量、数据和模型版本变化,需要持续采样评测和告警,发现漂移。

核心概念

概念
解决的问题
产出的数据
页面中的要点
评测(Evaluation)
输出的质量、安全与可靠性是否达标
evaluator 评分与解释
内置 evaluator 覆盖连贯性、流畅性、基于依据性、相关性、安全性以及 agent 工具调用等;也可自定义 evaluator
监控(Monitoring)
上线后的运行与质量趋势
延迟、token 消耗、错误率、质量分数
与 Azure Monitor Application Insights 集成,可对质量阈值或有害内容设置告警
追踪(Tracing)
一次运行中每一步发生了什么
trace、span、工具调用记录
基于 OpenTelemetry;页面列出的支持框架包括 LangChain、LangGraph、OpenAI Agents SDK 与 Microsoft Agent Framework
Evaluator
具体的评分方法
分数,部分附带说明
确定性计算与 AI 辅助(由判分模型打分)两类

生命周期中的三个阶段

阶段
关注点
页面列出的工具或做法
基础模型选择
比较模型的任务表现、安全画像
Foundry 模型基准测试;用 Azure AI Evaluation SDK 测试特定模型端点
上线前评测
数据集测试、边界场景、稳健性
评测向导或 Foundry SDK 对自有数据评测;AI 红队代理(AI red teaming agent)模拟攻击
上线后监控
运行指标、生产流量抽样评测、漂移
Agent 监控仪表板;持续评测与定期评测;Azure Monitor 告警

与相邻能力的关系

对比对象
关注点
与可观测性的关系
Azure Monitor Application Insights
通用遥测存储、查询与告警
Foundry 的 trace 与监控数据存放于连接的 Application Insights 资源中
Foundry 评测
输出质量与安全评分
评测可针对数据集、会话或 trace 进行,结果可与 trace 关联
Foundry 控制平面(Control Plane)
跨项目的 agent 车队治理视图
在控制平面中可汇总评测、监控与合规信号,并深链到对应页面
来源:Observability in Generative AI - Microsoft Foundry
来源:Observability in Generative AI - Microsoft Foundry

限制与待核实

  • 评测与追踪的计费:页面说明按消耗计费,单价与免费额度待核实(2026-11-05 获取)。
  • Agent playground 中的评测默认开启并计入消耗计费(页面说明),对具体订阅的影响待核实。
  • AI 辅助 evaluator 的区域支持与评测运行的速率限制,待核实(2026-11-05 获取),详见评测相关页面。
  • 追踪的敏感数据:trace 可能包含用户输入、模型输出和工具参数,需脱敏并按生产遥测管理权限与保留策略。
  • 追踪的功能成熟度不一:页面称 prompt agent 与 hosted agent 的追踪已正式可用,workflow 与外部 agent 为预览(待核实)。
  • OpenTelemetry GenAI 语义约定页面标注为开发中(Development),字段名可能变化。
  • 多 agent 语义约定为联合贡献的扩展,实际 span 嵌套取决于所用框架,待核实。

来源与核对

  • sources:见页头 sources 列表(观测概念页、追踪概念页、控制平面概览页)。
  • read_scope:正文已读。观测概念页与追踪概念页已通读;控制平面概览页仅用于“可观测性与治理”的能力描述。
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