观察性的被忽视的第四个支柱：代理AI的关键
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内容提要
观察性从1.0到2.0的转变引入了上下文和诊断程序，强调了它们在系统监控中的重要性。诊断程序针对特定问题，帮助AI更好地理解系统状态。为了提高观察性，需明确规范这些程序，以便AI有效利用。
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关键要点
- 观察性从1.0到2.0的转变引入了上下文和诊断程序，强调它们在系统监控中的重要性。
- 观察性1.0的三大支柱是指标、日志和追踪，分别具有不同的成本和优缺点。
- 观察性2.0将上下文作为重要组成部分，并引入了广泛事件的概念。
- 诊断程序是针对特定问题的选择性、故意的操作，帮助AI更好地理解系统状态。
- 医疗诊断的类比说明了诊断程序在系统观察中的重要性。
- 诊断程序在软件系统中是有针对性的、成本高的临时操作，旨在理解内部系统行为。
- 诊断程序通常是响应观察触发的，专注于特定假设，可能会影响系统稳定性。
- 在观察性2.0中，AI需要更广泛的上下文来做出有效决策，包括诊断程序的成本和风险。
- 缺乏对诊断程序的明确识别和编码，AI将难以做出复杂的判断。
- 需要统一的方式来描述诊断程序的属性，以降低支持工程师的风险，并使AI能够安全地执行相同操作。
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延伸问答
观察性1.0和观察性2.0有什么区别？
观察性1.0主要依赖指标、日志和追踪，而观察性2.0引入了上下文和诊断程序，强调它们在系统监控中的重要性。
诊断程序在观察性中扮演什么角色？
诊断程序是针对特定问题的选择性操作，帮助AI更好地理解系统状态，是观察性的重要组成部分。
为什么需要在观察性2.0中明确诊断程序？
明确诊断程序可以帮助AI更有效地做出复杂判断，避免在自动化过程中遗漏关键能力。
观察性1.0的三大支柱是什么？
观察性1.0的三大支柱是指标、日志和追踪，它们各自具有不同的成本和优缺点。
如何将医疗诊断类比应用于系统观察？
医疗诊断中的程序，如X光和MRI，类似于系统中的诊断程序，都是在常规方法失败后进行的高成本、针对性的操作。
AI在观察性2.0中面临哪些挑战？
AI在观察性2.0中面临的挑战包括理解上下文的复杂性和有效执行诊断程序的能力。
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