SLO

AI(企業向け)

【AgentOps・エスカレーション運用(HumanOps)編】”人間に回せば安全”で終わらせない——承認キュー・レビュー待ち・エスカレーションという”人的資源”の運用規律|承認待ち時間のSLO、キュー滞留とバックログ監視、承認率・差し戻し率による”ラバースタンプ化”検知、L1/L2/L3の段階エスカレーション、担当者の負荷平準化とシフト設計で、”人が詰まって業務が止まる”と”人が形だけ押す”の両方を防ぐ運用設計

「危険な操作は、最後に人間が承認する」——AIエージェントの設計記事では、この一文が安全策の締めくくりとしてよく登場します。本サイトでも、人間承認ワークフローの設計パターンや、人間承認レイヤーへの攻撃を取り上げてきました。 ただし、...
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【AgentOps③・オブザーバビリティ】”落ちてから調べる”を卒業する——エージェント・トラジェクトリを1本のトレースに束ねる計装設計・OpenTelemetry GenAI規約準拠のスパン設計・エージェント固有SLI/SLO(タスク成功率・ツールエラー率・ループ/ステップ数・トークン予算消費)とバーンレート・アラート設計

本記事はAgentOps連載の第3弾です。第1弾(入門・ライフサイクル概要)で「エージェント運用(AgentOps)とは何か」の全体像を、第2弾(評価・ゴールデンデータセット設計)で「何で品質を測るか」を固めました。今回はその続きとして、...
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