Главная
Готовые AI-системы для бизнеса
Контроль и мониторинг AI-систем

Контроль и мониторинг AI‑систем

Создаём единый контрольный слой для моделей и AI-агентов: журналируем действия и версии, измеряем качество, задержку и ресурсоёмкость, проверяем изменения и настраиваем безопасное реагирование на инциденты.

Обсудить автоматизацию

152-ФЗ / ДАННЫЕ В РФЛокальный вариант · сервер компании или РФ

FDL / МОНИТОРИНГ AI КОНТУР ПОД КОНТРОЛЕМ

01 / ПОЛНАЯ ТРАССА

ВИДНО,
ЧТО СДЕЛАЛ AI.

Запрос, источники, инструменты и ответ
связаны в одной истории.

ТРАССА ЗАПРОСА / AGENT-024ТРАССА СОХРАНЕНА

01ЗапросВходящий сценарий

02ИсточникРазрешённый фрагмент

03ИнструментCRM · чтение

04ОтветВерсия модели сохранена

ЗАПРОССогласовать изменение заказаКонтекст и версия прикреплены к трассе

ОДИН ID СВЯЗЫВАЕТ ВЕСЬ МАРШРУТ →

02 / КАЧЕСТВО ПО СЦЕНАРИЮ

ОТВЕТ
МОЖНО ПРОВЕРИТЬ.

AI-система сравнивает результат
с источником и правилами задачи.

ОЦЕНКА / ЗАПРОС КЛИЕНТА◈ ПРОВЕРКА

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕДоговор и статус заказа

Сведения из разрешённых источников

Изменение условий требует согласования

КРИТЕРИИ ОТВЕТА

✓ Сверка с документом

✓ Ссылка на фрагмент

✓ Правило согласования

СЛОЖНЫЕ СЛУЧАИ ПЕРЕДАЮТСЯ ЭКСПЕРТУ →

03 / ГРАНИЦЫ ДЕЙСТВИЙ

АГЕНТ
РАБОТАЕТ В РАМКАХ.

Права и вызовы инструментов
проверяются до выполнения.

ПРАВИЛА ДОСТУПА / AGENT-024● АКТИВНЫ

↗

Читать карточку клиентаРазрешено для этого сценария

РАЗРЕШЕНО

↗

Подготовить черновикБез отправки клиенту

РАЗРЕШЕНО

⏸

Изменить условия договораНужно подтверждение сотрудника

НА ПРОВЕРКЕ

ЧУВСТВИТЕЛЬНОЕ ДЕЙСТВИЕ НЕ ВЫПОЛНЕНО

04 / УПРАВЛЯЕМОЕ РЕАГИРОВАНИЕ

ИЗМЕНЕНИЕ
ПОД КОНТРОЛЕМ.

При отклонении команда видит причину,
владельца и безопасный следующий шаг.

СОБЫТИЕ / КАЧЕСТВО ОТВЕТОВ● ТРЕБУЕТ ПРОВЕРКИ

Отклонение после обновленияВерсия модели и промпта сохранена в трассе

СРАВНЕНИЕ КОНТРОЛЬНОГО СЦЕНАРИЯОБНОВЛЕНИЕ → РАСХОЖДЕНИЕ

01 / ОБНАРУЖЕНОКонтрольный сценарий

02 / НАПРАВЛЕНООтветственная команда

03 / ПОДГОТОВЛЕНООграничение или откат

РЕШЕНИЕ О ПЕРЕКЛЮЧЕНИИ — ЗА КОМАНДОЙ →

AI OBSERVABILITY И CONTROL PLANE

Что контролируем после запуска

Наблюдаем не только доступность API. Для каждой функции нужны технические метрики, оценка результата, контекст версии и понятное действие при отклонении.

Трассировка запросов

Связываем вход, контекст, модель, инструменты, ответ, задержку и технические ошибки в одну трассу.

Оценка качества

Применяем автоматические проверки, контрольные наборы и экспертную оценку для выбранных рабочих сценариев.

Инструменты и права

Ограничиваем доступ агента к данным и действиям, проверяем параметры и журналируем чувствительные операции.

Версии и эксперименты

Фиксируем модель, промпт, базу знаний, код и конфигурацию, сравниваем варианты до полного включения.

Алерты и инциденты

Настраиваем пороги, маршрутизацию, ручное подтверждение, отключение функции и откат.

Задержка и ресурсы

Контролируем время ответа, очередь, загрузку вычислений, объём контекста и использование моделей.

ЗАПРОС / TOOL CALL

01 / 04

Запрос связывает действия агента

Поиск, вызов инструмента и ответ сохраняются под общим идентификатором.

Контекст сохраняетсяСледующий этап →

ТРАССА / ВЕРСИЯ

02 / 04

Трасса раскрывает ход выполнения

Контекст и версия помогают найти место возникновения проблемы.

Исходный профильТекущий сигнал

ПРАВИЛА / ПРОВЕРКА

03 / 04

Правила проверяют результат

Проверка опирается на контрольные примеры и ограничения сценария.

Правила сценарияКонтрольные примеры

ИНЦИДЕНТ / ВЛАДЕЛЕЦ

04 / 04

Владелец получает план реагирования

Ограничение функции или откат готовятся для управляемого решения команды.

Доказательства приложеныРешение за специалистом

Трасса связывает весь запрос. Инцидент имеет владельца, изменения проходят проверку.

Вариант локального размещения в РФ. Учитываем требования 152-ФЗ к персональным данным.

Действия системы

Запросы, извлечение данных, вызовы инструментов и ответы получают единый идентификатор.

Метрики и трассы

Собираются задержка, ошибки, токены, ресурсы, версии и технический контекст выполнения.

Оценка и правила

Результат проверяется по контрольным примерам, бизнес-критериям и ограничениям безопасности.

Реагирование

Система уведомляет владельца, ограничивает функцию, переключает версию или готовит откат.

✓Трасса связывает весь запрос ✓Оценки привязаны к сценарию ✓Изменения проходят проверку ✓Инцидент имеет владельца

Иллюстративный сценарий. Диаграммы показывают последовательность работы, а не измеренные показатели.

ВВОД AI В УПРАВЛЯЕМУЮ ЭКСПЛУАТАЦИЮ

Как строим мониторинг вокруг рабочих рисков

Метрики выбираются от сценария и последствий ошибки, а не из универсального списка.

Фиксируем владельцев, модели, источники данных, инструменты, пользователей и критичность действий.

Качество видно по сценарию

Оценки связаны с реальными задачами, контрольными примерами и экспертной проверкой.

1 / 4

Чем AI-мониторинг отличается от обычного APM?

APM показывает доступность и ошибки приложения. Для AI дополнительно нужны контекст, версия модели и промпта, качество ответа, источники и действия агента.