Контекст — это конечный ресурс для ИИ-агентов, требующий стратегического управления. В отличие от традиционного промт-инжиниринга, который фокусируется на формулировке инструкций, контекст-инжиниринг охватывает всё содержимое контекстного окна: системные промты, историю сообщений, данные инструментов и внешнюю информацию. Это особенно критично для агентов, работающих в циклах, где объём релевантных данных постоянно растёт, но эффективность модели снижается из-за «контекстного распада» — ухудшения точности recall при увеличении числа токенов.

Архитектурные ограничения трансформеров усугубляют проблему: внимание модели распределяется между всеми токенами, создавая квадратичный рост вычислительной нагрузки. Модели, обученные на коротких последовательностях, хуже справляются с длинным контекстом, даже с техниками вроде интерполяции позиционных энкодингов. Ключевой вывод: контекст нужно тщательно курировать, как稀缺ный ресурс, чтобы сохранять фокус и избегать перегрузки внимания ИИ.

• Обсуждение ограничений и инженерных подходов к работе с малыми окнами контекста (4K у Apple) по сравнению с большими окнами других моделей.
• Критика отсутствия удобных инструментов для визуализации и управления контекстом, а также предложения по улучшению (DSPy, OpenTelemetry, структурированный вывод).
• Стратегии работы с ограниченным контекстом: уточнение задачи и файлов в первом сообщении, создание новых сессий, структурирование вывода через JSON schema.
• Дебаты о том, являются ли эффективные методы инженерного контекста коммерческой тайной, и скептицизм по этому поводу.
• Прогнозы, что удешевление и увеличение контекста LLM могут сделать проблему менее актуальной в долгосрочной перспективе.

Разработчики сталкиваются с хаосом при отладке LLM-агентов в продакшене из-за фрагментации стандартов observability. Например, OpenAI предлагает детальные трейсы, но они привязаны к её фреймворку и не позволяют фильтровать отдельные спаны. New Relic поддерживает OpenTelemetry, но интерфейс громоздок для оперативного дебаггинга. Phoenix с OpenInference даёт богатые AI-специфичные спаны, но не полностью совместим с OpenTelemetry и не имеет SDK для Ruby, что критично для таких проектов, как Chatwoot.

Ключевая проблема — противостояние универсального OpenTelemetry (широкая поддержка языков, но базовые типы спанов) и специализированного OpenInference (богатые AI-типы, но слабая экосистема). OpenInference лишь поверхностно совместим с OpenTelemetry, приводя к «unknown» спанам при прямом использовании. Это вынуждает команды выбирать между созданием кастомных SDK, потерей контекста или сменой стека, замедляя разработку. OpenTelemetry остаётся прагматичным выбором из-за зрелости и кросс-языковой поддержки, но требует расширения семантики под AI-workflow.

• Разработка систем наблюдения (observability) для многозадачных LLM-агентов, включая метрики сложности задач и успешности выполнения.
• Обсуждение стандартов и инструментов (OpenTelemetry, Phoenix, Clickhouse) для отслеживания семантических ошибок и трассировки выполнения агентов.
• Критика подхода к оценке через ИИ из-за проблемы "курицы и яйца" и предложения использовать стандартные системы мониторинга.
• Вопросы о практическом применении длинных промптов не-техническими пользователями и динамической маршрутизации в агентах.
• Дискуссия о необходимости совмещения стандартных решений (реляционные БД) с OpenTelemetry для богатой семантики в распределённых системах.

OpenTelemetry Collector: что это, когда нужен и когда нет

Практическое руководство по OpenTelemetry Collector: что делает, как работает, архитектурные паттерны и как решить, нужен ли он вам для производительности, контроля, безопасности и экономии.

Нужен ли вам OpenTelemetry Collector? Для небольших проектов — возможно нет. Для production-среды с множеством сервисов, где важны стоимость, производительность и безопасность — почти наверняка да.

Краткое определение

OpenTelemetry Collector — это нейтральный к вендорам, расширяемый конвейер телеметрии, который принимает, обрабатывает и экспортирует данные (трейсы, метрики, логи) из ваших приложений в одно или несколько хранилищ.

Он позволяет:

• Очищать данные (удалять чувствительные поля, добавлять контекст)
• Пакетировать отправки и повторять при сбоях
• Применять умное семплирование (сохранять ошибки и редкие медленные трейсы)
• Сглаживать различия между версиями SDK
• Маршрутизировать данные в разные хранилища
• Служить защитным барьером между приложениями и интернетом
• Снижать затраты, отсеивая малополезную телеметрию

Архитектура

Без Collector (прямой экспорт)

Каждый сервис отправляет телеметрию напрямую в бэкенд:

Плюсы:

• Проще (меньше компонентов)
• Меньше операционных затрат
• Подходит для маленьких приложений / POC

Минусы:

• Каждый сервис сам handles retries, auth, backpressure
• Сложно менять экспортеры
• Нет централизованного семплирования / очистки / маршрутизации
• Риск misconfigurations
• Выше стоимость исходящего трафика при отправке в несколько систем

С центральным Collector

Все приложения отправляют данные в центральный Collector, который затем экспортирует:

Плюсы:

• Централизованная конфигурация: семплирование, очистка, обогащение
• Один канал исходящего трафика с пакетированием и retry
• Развязывает жизненный цикл приложения от изменений вендоров
• Меньше нагрузки на приложения
• Безопасность: приложения не выходят в интернет напрямую

• Рекомендуется использовать коллектор OpenTelemetry для упрощения архитектуры, локальной отладки и управления аутентификацией
• Предлагается декаплеить коллектор от потребителей трассировок через брокеры сообщений (Kafka/NATS) для надежности и масштабируемости
• Коллектор рассматривается как защитный шлюз (read-only) между приложениями и базой данных для безопасности
• Отмечается сложность освоения OpenTelemetry, но подчеркивается его ценность как стандарта для интероперабельности
• Указывается полезность OTEL даже для монолитов благодаря возможностям корреляции и вложенных спэнов
• Обсуждаются альтернативы (Vector vs OTEL) и необходимость улучшения документации и примеров
• Упоминается использование коллектора для валидации и тестирования с помощью AI-агентов

Trace — полный путь одного запроса через все сервисы.
Span — отдельный шаг в этом пути (функция, SQL, HTTP-вызов).
Root span — первый span (обычно входящий HTTP-запрос).
Child span — вложенный шаг.
Context — передаёт trace_id и текущий span по асинхронным вызовам.
Sampler — решает, записывать ли трассировку.
Exporter — отправляет spans в OneUptime, Jaeger и т.д.

---

Структура span

• name — короткое имя операции
• start/end time — длительность
• status — OK / ERROR
• attributes — произвольные метки (user_id, db.table)
• events — точки во времени (exception, cache hit)
• links — связи с другими traces

---

Быстрый старт в Node.js / TypeScript

npm i @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-node \
      @opentelemetry/auto-instrumentations-node

// tracing.ts
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node';
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';

const sdk = new NodeSDK({
  serviceName: 'my-api',
  traceExporter: new OTLPTraceExporter({ url: 'https://otlp.oneuptime.com' }),
  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
});
sdk.start();

---

Ручная инструментация

import { trace } from '@opentelemetry/api';
const tracer = trace.getTracer('my-service');

async function getUser(id: string) {
  return tracer.startActiveSpan('db.users.findById', async (span) => {
    span.setAttributes({ 'db.table': 'users', 'user.id': id });
    try {
      const user = await db.users.findById(id);
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.OK });
      return user;
    } catch (e) {
      span.recordException(e);
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR, message: e.message });
      throw e;
    } finally {
      span.end();
    }
  });
}

---

Express/Fastify middleware

import { trace } from '@opentelemetry/api';

export function traceMiddleware(req, res, next) {
  const span = trace.getTracer('http').startSpan(`${req.method} ${req.route?.path || req.url}`);
  trace.getActiveContext().with(trace.setSpan(trace.getActiveContext(), span), () => {
    res.on('finish', () => {
      span.setAttributes({
        'http.status_code': res.statusCode,
        'http.method': req.method,
        'http.route': req.route?.path,
      });
      span.end();
    });
    next();
  });
}

---

Практические советы

• Именование: verb noun (GET /users, db.users.insert).
• Атрибуты: добавляйте user.id, order.id, region.
• Ошибки: span.recordException(err) + span.setStatus({code: ERROR}).
• Sampling: head-based (решение на старте) или tail-based (после завершения).
• Антипаттерны: слишком мелкие spans, отсутствие span.end(), захардкоженные ID.

---

Сборка всего вместе

1. Запустите SDK на старте приложения.
2. Добавьте auto-instrumentations (http, express, pg, redis).
3. Дополните ручными spans для критичных операций.
4. Отправляйте traces в OneUptime → исследуйте flame-графы, ищите узкие места.

• OTEL хвалят как стандарт, но реальные реализации сильно разнятся между вендорами и часто усложняют жизнь.
• Базовые понятия: span — это интервал работы с уникальным ID и ссылкой на родителя, trace — DAG спанов, рассказывающий историю запроса.
• Авто-инструментация почти даром даёт данные для JVM-приложений, но вне веб-бэкендов примеров мало и приходится искать «правильный» подмножество.
• Некоторые жалуются на объём кода и хранилище (десятки ТБ трейсов за неделю), другие считают это разовой настройкой и платой за прозрачность системы.
• Появляются упрощающие обёртки (Logfire, otelize) и примеры интеграции, но документация по дашбордам Grafana всё ещё вызывает трудности.