FDE沉默失败防线：让AI系统自己报警，比你想的难丨三道防线，覆盖传统监控的盲区 上一篇说，可观测性是FDE在部署阶段必须主动设计的东西，是顺利移交的前提。这篇讲更具体的一个问题：系统真的出问题了，怎么让它主动发出信号？ 先看三个失败场景。 客服机器人告诉用户，退款申请可以在48小时内处理——但这个政策根本不存在，是模型编出来的。RAG系统找到了正确的文档，但综合出了一个错误的答案。Agent选择了正确的工具，但传入了格式错误的参数，后续步骤全部基于这个错误的参数继续跑。 ...
FDE可观测性设计：不是运维任务，是能否顺利移交的前提丨AI沉默失败，客户如何第一时间知道？ 上一期说陪跑结束的标志是用户真正依赖系统。但系统被依赖之后，还有一个问题没有解决：系统出了问题，谁来发现，怎么发现？ 传统软件出错有明显信号——报错、崩溃、返回错误码，用户知道出问题了，运维团队收到告警，有人去处理。 AI系统出错的方式不一样。它不报错，它继续运行，继续生成输出，只是输出悄悄变差了。用户可能隐约感觉到哪里不对，但说不清楚；也可能完全没有感觉，直接基于错误的输出做了决策，等到后果显现，已经是几周之后的事了。 ...
如何及早发现Agent的错误丨Agent可观测性设计 同样一个错误，发生在聊天里和发生在Agent执行链里，代价可以差十倍。 聊天里：AI说错了，你看到，发现不对，重新问一遍。代价是几分钟。 Agent执行链里：错误发生在第三步。第四步用了错误的输出继续跑，第五步基于第四步的结果调用了外部工具，第六步把处理结果写进了数据库，第七步触发了对外发送。你在最终结果里感受到有什么不对——但这时候，错误已经走了四步。 ...