Dev.to වෙබ් අඩවියේ චිරු මහතාගේ නව ලිපියෙන්, AI ඒජන්ට් එකක් නිෂ්පාදනයේ වැරදි සිදු වූ විට ඒක නිවැරදි කර තිබෙනවා කියලා තහවුරු කරගන්න කෙසේද කියලා පරීක්ෂා කරලා තිබෙනවා. ඔහු තමන්ගේ ArcNet ව්යාපෘතිය සඳහා ස්වයං-හෝස්ට් SigSigNoz භාවිතා කරලා, ඒජන්ට්ගේ ක්රියාකාරකම් සවිස්තරාත්මකව නිරීක්ෂණය කරගන්නා ක්රමයක් හදලා. මෙය සාමාන්ය මෘදුකාංගයක් සඳහා වන මොනිටරින් ක්රියාවලියට වඩා සංකීර්ණයි, ඒ නිසා ඔහුගේ අත්දැකීම් තවත් සංවර්ධකයින්ට වටිනා මාර්ගෝපදේශයක්.
විකාශන පරිසරය සරලයි. AI ඒජන්ට් ඩොකර් කන්ටේනරයක් (Agno) තුළ ධාවනය වෙයි. ඒජන්ට් පටලවල OpenTelemetry SDK එකක් එකතු කරලා, OpenTelemetry සහ unplug‑ai ගාඩ්රේල්ස් (guardrails) මාර්ගයෙන් දත්ත රැස් කරයි. රැස්කළ තොරතුරු OTLP ප්රොටෝකෝලය භාවිතා කරලා ස්වයං-හෝස්ට් SigNoz වෙත යොමු කරයි. FastAPI සේවාදායකය SigNoz වෙතින් දත්ත ලබාගෙන React UI එකකින් පෙන්වයි.
Lesson 1 – ඔබේ Instrumentation එක ඇත්තටම කුමන දත්ත එවනවාද බලන්න කියලා ඔහු කියනවා. Agno SDK එක GenAI විශේෂිත gen_ai.* ගුණාංගයක් නොව, OpenInference ගුණාංගයක් භාවිතා කරන බව ඔහු පළමු වරට දැන ගත්තේය. ඒ නිසා ඔහු මුලින් සැලසුම් කළ ඩැෂ්බෝර්ඩ්වල හිස් වගු පෙනී ආවේ. සැබෑ රීක්වෙස්ට් එකක් කරලා, SigNoz trace view එකේ Span attribute නාමයන් සෘජුව කියවීමෙන් පසු, නිවැරදි ගුණාංග වලින් පූරණය කළ පසු වාර්තා, ඇලර්ට් යනාදිය සකස් කළේය.
Lesson 2 – Guardrail තීරණයන් Telemetry ලෙස ලියාගත හැකිය කියා ඔහු පෙන්වා දෙයි. Guardrail එක true/false පමණක් නොව, "arcnet.guard.checkpoint", "arcnet.guard.action", "arcnet.guard.rule", "arcnet.guard.risk_score" වැනි ගුණාංග ලෙස Span එකට එක් කරයි. එවිට අවහිර වූ සිදුවීම් (උදා: අන්තර්ගතය email යැවීමට උත්සාහ කිරීම) වාර්තා, සංග්රහ, ඇලර්ට් ලෙස පෙන්විය හැකිය. මෙය ගැටළුවේ මූලික හේතුව හඳුනාගැනීමට ඉතා වැදගත් වුණා.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ශිෂ්යයන්, නිර්මාතෘන්, ව්යාපාරිකයින් සඳහා මෙය බොහෝ ප්රයෝජන ගෙනෙනවා. පළමුව, SigNoz වැනි open‑source observability මෙවලම් භාවිතා කරලා AI ඒජන්ට් නඩත්තු කිරීමේ පිරිවැය අඩු කරගත හැකිය. දෙවැනි, Guardrail attribute‑වලින් සුරක්ෂිත AI ක්රියාකාරකම් සැලසුම් කිරීම, දේශීය සයිබර් ආරක්ෂාව වැඩි කරයි. තුන්වෙනි, OpenTelemetry හා FastAPI වැනි ප්රචලිත තාක්ෂණයන් සමඟ ඒකාබද්ධ වීම, ලංකාවේ දැනුමත් සංවර්ධකයන්ට ජාත්යන්තර ප්රොජෙක්ට් වලට සූදානම් වීමට අවස්ථාව සලසයි. එසේම, සිංහල භාෂාවෙන් ලියන ලද ලිපි, පාඩම්, වැඩමුළු මඟින් AI observability ක්ෂේත්රය තුළ දැනුම ව්යාප්ත කරයි.
අවසානයේ, චිරු මහතාගේ පරීක්ෂණය AI ඒජන්ට් මොනිටරින් සදහා SigNoz භාවිතය සරල, පාරදෝෂ රහිත, සහ ප්රයෝජනවත් ක්රියාවලියක් බව පෙන්වයි. ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරය මේ වගේ ප්රායෝගික උදාහරණවලින් වඩා ශක්තිමත් වනු ඇත.
