Модели и платформы ИИ
Google Cloud переносит телеметрию агентов в таблицы BigQuery, принадлежащие клиентам
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Ключевые моментыOperational traces deliberately exclude prompts and responses so monitoring never…
Показать больше
- Operational traces deliberately exclude prompts and responses so monitoring never grants tools access to conversation substance.
- Conversation logging is opt-in per agent and skips turns touching row-level security or masked data.
- Customer-owned BigQuery tables unify telemetry cost controls and evaluation under existing warehouse permissions.
Google Cloud расширила возможности мониторинга и оценки ИИ-агентов 13 ноября 2026 года, добавив управляемое клиентами журналирование, панели мониторинга, средства защиты конфиденциальности и лимиты расходов для BigQuery и Looker — как для управляемых агентов данных, так и для пользовательских агентов, созданных с помощью Agent Development Kit (ADK) или LangGraph.
Система использует единый канал телеметрии для собственных и пользовательских агентов. Управляемые агенты Conversational Analytics передают телеметрию автоматически, а пользовательские агенты на базе ADK или LangGraph могут отправлять структурированную телеметрию с помощью однострочной инструментации SDK. Данные поступают в принадлежащие клиенту таблицы BigQuery, где их можно анализировать с помощью инструментов Google Cloud для разработчиков и администраторов.
Ряд основных функций мониторинга уже доступен всем пользователям (GA). Предварительно настроенные панели мониторинга BigQuery Studio отслеживают использование, активные сеансы, наиболее популярные источники знаний и задержки. Панели Looker System Activity для Conversational Analytics также доступны всем пользователям (GA) в Looker (Google Cloud core) и Looker (original) и показывают вовлечённость и использование токенов. Оценки пользователей и проверка запросов на вкладке «Ответы & отзывы» пока доступны в режиме предварительного просмотра.
Операционные трассировки не содержат данных переписки
Google Cloud отделяет операционную телеметрию от содержимого переписки, чтобы администраторы и владельцы агентов могли управлять этими двумя уровнями независимо друг от друга. Cloud Monitoring предоставляет сводные показатели объёма запросов, задержек и использования токенов, а Cloud Trace показывает последовательность этапов обработки каждого запроса. Области наблюдаемости Cloud Trace позволяют объединять телеметрию из нескольких проектов с агентами.
Эти операционные показатели и очищенные от чувствительных данных спаны трассировки собственных агентов не содержат основного контента клиентов, включая запросы пользователей, ответы моделей, внутренние рассуждения и сгенерированный SQL-код. Это позволяет командам платформы отслеживать активность, не предоставляя автоматически операционным инструментам доступ к содержанию каждого взаимодействия.
Для более подробного аудита владельцы агентов и редакторы могут включить журналирование переписки для отдельных агентов. Затем управляемый Google сервисный агент передаёт запросы, ответы и телеметрию на уровне отдельных ходов диалога через BigQuery Storage Write API в принадлежащую клиенту agent_events таблицу. На неё распространяются разрешения на управление идентификацией и доступом, ключи шифрования под управлением клиента и правила VPC Service Controls, заданные для набора данных.
Перед журналированием система проверяет каждый ход диалога и пропускает его, если источник знаний использует защиту на уровне строк, метки политик на уровне столбцов или динамическое маскирование данных. В случае ошибки журналирования сеанс чата пользователя продолжается без перебоев. Таким образом, система отделяет широкий обзор операционной деятельности от более ограниченного доступа к полному содержанию взаимодействий, который необходимо включить явно.
По словам Google Cloud, пользовательские агенты могут сохранять больше диагностических данных с помощью плагина ADK с открытым исходным кодом, который передаёт в BigQuery полные деревья вызовов инструментов, телеметрию временных рядов и мультимодальные данные. При журналировании переписки собственных агентов низкоуровневые аргументы вызовов инструментов и внутренний SQL-код намеренно удаляются.
Лимиты расходов выходят за рамки панелей мониторинга
Журналы также служат основой для управления расходами. Для каждого хода диалога в BigQuery фиксируются количества входных, выходных, мыслительных, кэшированных и суммарных токенов, а также общая задержка обработки хода. Looker System Activity отдельно показывает расчётное количество входных и выходных токенов в задачах бизнес-аналитики.
Лимиты на число байтов, сканируемых при выполнении отдельных запросов, используют оценки пробного запуска, чтобы блокировать слишком объёмные запросы без начисления платы за сканирование по запросу. Отдельно от них дневные квоты на входные и выходные токены для BigQuery и API Conversational Analytics пока доступны в режиме предварительного просмотра. Эти квоты можно применять на уровне проекта, пользователя или агента через консоль Google Cloud либо gcloud интерфейс командной строки (CLI).
Такое сочетание позволяет одновременно отслеживать потребление и активно ограничивать его. Лимиты на объём сканируемых данных помогают контролировать расходы на запросы до их выполнения, а квоты на токены, пока доступные в режиме предварительного просмотра, распространяют контроль потребления агентами на проекты, пользователей и отдельных агентов.
Результаты оценки доступны рядом с производственными журналами
Инструмент Google Cloud с открытым исходным кодом Prism проверяет агентов Conversational Analytics, работающих с таблицами BigQuery или объектами Looker Explores. Он поддерживает повторно используемые наборы тестов, проверки с помощью регулярных выражений и поиск агентов в нескольких регионах. Оценка точности SQL-кода и качества ответов проводится до того, как изменения запросов, моделей или схем становятся доступны пользователям.
Prism может записывать завершённые запуски оценки в таблицы BigQuery, разделённые по дням, размещая результаты тестирования рядом с производственными agent_events записями для анализа в BigQuery и Looker. Встроенные средства оценки собственных агентов BigQuery отдельно доступны в режиме предварительного просмотра через API и интерактивный блокнот Colab с пошаговыми инструкциями.
Google Cloud делает телеметрию в принадлежащих клиентам таблицах BigQuery общей основой для мониторинга, контроля расходов и оценки, связывая надзор за агентами с существующими разрешениями хранилища данных и средствами защиты. Управляемое журналирование переписки и основные панели мониторинга уже доступны всем пользователям (GA), тогда как квоты на токены, встроенные средства оценки и некоторые функции обратной связи Looker пока доступны в режиме предварительного просмотра. Поэтому при проектировании производственной среды командам необходимо учитывать как границу между операционными трассировками и полной перепиской, так и различия в доступности каждого средства контроля.
