AI Agent එකක් නිර්මාණය කරද්දී බොහෝ වෙලාවේ එය ‘කළු කොට්ටය’ වගේ හැඟේ. තීරණයක් ගන්නා අතරතුර කුමක් හෝ වැරදි වුණා කියලා හඳුනාගන්න අමාරුයි. මේ ගැටලුවට විසඳුමක් සොයා Agents of SigNoz හැක්තෝනයේදී, කේතකරු Aadvik Krishna සම්පූර්ණ නිරීක්ෂණය (full observability) සමඟ Incident Triage Agent එකක් නිර්මාණය කළා.
මෙම Agent එකේ කාර්යය වන්නේ, ප්රොඩක්ෂන් සිදුවන සිදුවීම් (incident) එකක් ඇති වුනාම, එය මිනිස් ඉංජිනේරුවකුගේ උපකාරකය ලෙස ක්රියා කරන්නේය. පළමුව AI මොඩලයක් (Google Gemini‑3.5‑flash) භාවිතා කර පරීක්ෂා ක්රමයක් සැලසුම් කරයි, පසුදා ලොග් ගොනු සොයා වැරදි සලකුණු කරයි, රන්බුක් (runbook) එකේ සමාන සිදුවීම් සොයා බලයි, ඒ අනුව තීව්රත්වය (severity) ගණනය කරයි, අවසානයේ ඉංජිනේරුවකුට ක්රියාමාර්ගයක් සාරාංශ කරයි.
ඉතා වැදගත් කරුණක් නම්, මෙම පියවර පහක් සියල්ලම OpenTelemetry span එකකට වටාගෙන, SigNoz තුළ එක් trace එකක් ලෙස පෙන්වයි. ඒ නිසා එක් සිදුවීමක් විශ්ලේෂණය කරන විට, ප්රධාන trace එකේ පහත පිරිසිදු child span පන්දු පෙන්වයි. මෙය නිසා කාලය, ටෝකන් ගණන, පිරිවැය, තීව්රත්වය, සහ සම්භවිත hallucination (ලොග් හෝ රන්බුක් එකේ නොමැති තොරතුරක් සාරාංශයේ ඇතුළත් වීම) වැනි අතිරේක ගුණාංගද පෙන්වයි.
SigNoz හි flame graph එක විවෘත කළොත්, AI කෝල් දෙකට 10‑15 තත්පරයක් ගත වන අතර, තාක්ෂණික මෙවලම් (tool) කෝල් තුනක් එකතුවෙන් තත්පරයක් පමණක් ගත වන බව පැහැදිලිව දකින්න ලැබේ. මෙය කේතය පමණක් පිරික්සීමෙන් නොදැනගත හැකි තොරතුරක්.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
සිංහල AI සංවර්ධකයින්, විශ්වවිද්යාල සිසුන්, සහ තාක්ෂණික ව්යාපාර සඳහා මෙම නවීන නිරීක්ෂණය අතිශය ප්රයෝජනවත්.
- ශිෂ්යයන් – OpenTelemetry සහ SigNoz භාවිතය ඉගෙන ගනිමින්, AI Agent ගතවන සැබෑ කාලය, වියදම, හා තීව්රත්වය වැනි මැනුම් දත්ත සමඟ වැඩ කිරීමේ අත්දැකීම ලැබේ.
- ඩෙවලොපර්ස් – Python, Google Gemini API, සහ OTLP/gRPC එකතු කරමින්, ස්වයංක්රීය incident management pipeline එකක් ඉක්මනින් ගොඩනැගීමට හැකියාව ලැබේ. මෙය ශ්රී ලංකාවේ SaaS, Cloud, සහ DevOps සමාගම් සඳහා කාර්ය සාධනය වැඩිදියුණු කිරීමේ මාර්ගයක් වේ.
- ව්යාපාර – නිරීක්ෂණය හරහා bottleneck (අඩු වේගය) හඳුනාගැනීම, වියදම් අඩු කිරීම, හා සේවා නඩත්තු කාලය කෙටි කිරීමේ හැකියාව ලැබේ. තවද, alert සැකසීම මඟින් LLM කෝල් දිගු වේලාවකට පත් වුනාම, පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමක් ලබා ගත හැක.
අවසන් වශයෙන්, AI Agent එකේ කාලය වැඩි වීම ‘Agent felt slow’ කියන අසන්නට පමණක් සීමා නොවෙයි; එය නිරීක්ෂණය කරමින්, ‘planning step took 12 seconds, token count 850, cost $0.03’ වැනි විස්තරයක් සමඟ නිශ්චිත වැඩිදියුණු කිරීමේ මාර්ගයක් ලබා දේ. මෙය නව AI Agent සංවර්ධනයේ අත්යවශ්ය පියවරයි.
ඔබත් මෙම තාක්ෂණය GitHub හි සම්පූර්ණ කේත සමඟ පරීක්ෂා කර, SigNoz Foundry installer භාවිතා කර ඔබේ පරිසරයේ ස්ථාපනය කර බලන්න.
