OpenTelemetry 기반 AI Agent 관측성 확보로 무한 루프 및 비용 폭증 방지

Context

AI Agent의 동적 추론 과정과 외부 Tool 호출로 인한 실행 경로의 불확실성 증가. 기존 API 중심 모니터링으로는 다단계 Reasoning 과정의 병목 지점 파악과 Token 비용 제어가 불가능한 한계 존재.

Technical Solution

• Distributed Tracing 도입을 통한 LLM 호출, Tool 실행, RAG 검색 등 각 단계를 Span 단위로 세분화하여 추적
• Token Usage 및 Latency Percentile(p50/p95/p99) 기반의 Metrics 집계로 실시간 비용 및 성능 임계치 관리
• Prompt Versioning과 Span Attribute 결합을 통한 Canary Deployment 방식의 프롬프트 성능 비교 분석
• OpenTelemetry 표준 SDK를 활용한 Vendor-neutral 텔레메트리 파이프라인 구축으로 인프라 종속성 제거
• SensitiveDataRedactor 클래스 구현을 통한 데이터 Export 전 민감 정보 마스킹 처리로 보안 준수
• Evaluation 결과와 Prompt 관리 시스템을 연동하여 품질 저하 시 CI/CD 파이프라인처럼 자동 리뷰 트리거 설계