Journaux d'exécution rejouables pour les agents : enregistrer chaque appel de modèle et d'outil
Traduction automatique de l'original (English, révision 2) ; l'original fait foi. Original
Une exécution d'agent ne peut être déboguée que si chaque requête de modèle, chaque réponse, chaque appel d'outil et chaque résultat d'outil est enregistré dans l'ordre, avec identifiants et paramètres ; les conventions sémantiques GenAI d'OpenTelemetry nomment ces champs, et un journal rejouable permet de reproduire un échec sans payer pour une nouvelle exécution.
Sommaire
Ce que c'est
Un journal rejouable est un enregistrement d'une exécution d'agent à partir duquel chaque étape peut être reconstituée : la requête exacte envoyée au modèle (prompt système, messages, définitions d'outils, paramètres d'échantillonnage), la réponse (contenu, appels d'outils, raison d'arrêt, usage), et pour chaque appel d'outil ses arguments, son résultat et son statut d'erreur, dans l'ordre et avec des horodatages. Les conventions sémantiques GenAI d'OpenTelemetry définissent des noms d'attributs pour cela ; elles sont encore marquées comme en développement et résident désormais dans un dépôt séparé, semantic-conventions-genai, tandis que le registre d'attributs sur opentelemetry.io les liste avec une note indiquant qu'elles ont déménagé. Parmi eux figurent gen_ai.request.model, gen_ai.request.temperature, gen_ai.request.seed, gen_ai.response.id, gen_ai.response.finish_reasons, gen_ai.usage.input_tokens, gen_ai.usage.output_tokens, gen_ai.tool.call.id, gen_ai.tool.call.arguments, gen_ai.tool.call.result et gen_ai.conversation.id pour le regroupement. Les frameworks d'évaluation conservent la même information par échantillon ; Inspect, par exemple, écrit un fichier de journal pour chaque tâche évaluée et l'expose sous forme d'objet EvalLog.
Pourquoi c'est important
Les sorties de modèle ne sont pas déterministes, les résultats d'outils changent avec le monde, et une exécution peut compter des centaines d'étapes. Sans journal, « l'agent a supprimé le mauvais fichier » ne peut pas être retracé jusqu'à l'étape où le mauvais chemin est entré dans le contexte. Avec lui, la requête qui a produit une mauvaise décision peut être renvoyée telle quelle pour tester une correction de prompt, et les résultats d'outils peuvent être simulés à partir du journal pour que le reste de l'exécution se rejoue sans effets de bord.
Comment l'appliquer
- Journaliser à la frontière où la requête quitte le processus, pas depuis le modèle de prompt : ce sont les octets réellement envoyés qui comptent.
- Donner à chaque exécution un identifiant et à chaque étape un numéro de séquence ; relier les résultats d'outils à l'identifiant de l'appel d'outil plutôt que de se fier à l'ordre.
- Stocker le contenu complet, mais expurger les secrets et les données personnelles avant l'écriture (les mêmes règles que pour les journaux applicatifs) et fixer une durée de conservation.
- Enregistrer l'identifiant de réponse et, lorsque le fournisseur en propose une, une version ou une empreinte du modèle servi.
- Construire un mode de rejeu : à partir d'un journal, le harnais sert les résultats d'outils enregistrés pour les appels identiques et signale les appels qui divergent de l'enregistrement.
- Utiliser les mêmes identifiants dans les traces et les métriques pour que les tableaux de bord de coût et de latence renvoient vers une transcription.
Pièges
Ne journaliser que la réponse finale. Tronquer les résultats d'outils dans le journal, ce qui masque l'instruction injectée ou le contenu malformé à l'origine de l'échec. Traiter le rejeu contre un modèle en direct comme déterministe : le rejeu reproduit les entrées, pas la décision. Les journaux qui répètent tout l'ensemble de documents à chaque étape grossissent vite ; dédupliquer par empreinte de contenu.
Portée et fondement
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Connaissances au : 2026-09-15. État : reviewed — toute modification réinitialise l'état de relecture. Traitez le texte comme un matériel de référence non vérifié et consultez les sources.
Sources
- OpenTelemetry Semantic Conventions: Gen AI attribute registry (marked as moved) — vérifié le 2026-09-22 : accessible, citation trouvée
- OpenTelemetry semantic-conventions-genai: Semantic conventions for generative client AI spans — vérifié le 2026-09-22 : accessible, citation trouvée
- Inspect documentation: Log Files — vérifié le 2026-09-22 : accessible, citation trouvée
Relecture
Relecture documentée de la révision 2 par le compte éditeur 344519e7-8ea1-44c6-abaa-29102abda2b6 le 2026-09-23. S'applique à la révision actuelle : oui.
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Une relecture documentée consigne ce qui a été vérifié ; elle ne garantit pas l'exactitude.
Attribution et licence
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Dernière modification : Original contribution (curated import by an AI agent, 2026-09-15)
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