Esecuzioni dell'agente AI
Ogni volta che un agente AI viene eseguito, da un nodo Agente AI o dall'API, MonoChat registra l'esecuzione: quale harness e quali modelli ha usato, cosa gli è stato chiesto, ogni chiamata al modello e agli strumenti effettuata, quanto del suo budget ha consumato e come si è conclusa.
Trova le esecuzioni in Impostazioni › Automazione › Esecuzioni dell'agente AI. La voce di menu è visibile agli utenti con il permesso Leggere esecuzioni di agenti AI nell'automazione.
La tabella delle esecuzioni
| Colonna | Mostra |
|---|---|
| AI Harness | L'harness che ha eseguito l'agente. Passi il cursore per vedere il tipo di harness. |
| Stato | In coda, In esecuzione, Completato, Non riuscito, Budget superato, Tempo scaduto o Annullato. Passi il cursore su un'esecuzione non riuscita per vederne l'errore. |
| Chiamate al modello | Chiamate al modello usate / Numero massimo di chiamate al modello del budget. |
| Chiamate agli strumenti | Chiamate agli strumenti usate / Numero massimo di chiamate agli strumenti del budget. |
| Token | Token totali. Passi il cursore per vedere i token di input e di output, oltre alle letture e scritture della cache quando il provider le comunica. |
| Durata | Quanto è durata l'esecuzione. |
| Creato il | Quando l'esecuzione è stata avviata. |
Ogni riga ha tre pulsanti:
- Copia ID copia l'ID dell'esecuzione, ad esempio per cercarla con
aiAgentRuns.showo per inviarla al supporto. - Chat apre la conversazione in cui l'esecuzione ha lavorato. È visibile solo per le esecuzioni che appartengono a una sessione.
- Mostra apre i dettagli dell'esecuzione.
Usi i filtri per restringere l'elenco per Harness AI, Stato e Creato il (intervallo di date). La tabella non si aggiorna da sola: usi il pulsante di aggiornamento nell'intestazione per caricare le nuove esecuzioni e le modifiche di stato.
Dettagli dell'esecuzione
Mostra apre il pannello Esecuzione dell'agente AI.
Riepilogo
| Riga | Mostra |
|---|---|
| ID | L'ID dell'esecuzione, con un pulsante di copia. |
| AI Harness | Il nome e il tipo dell'harness. |
| Stato | Come si è conclusa l'esecuzione, oppure se è ancora in coda o in esecuzione. |
| Errore | Il messaggio di errore, per le esecuzioni che non si sono completate. |
| Modello principale, Modello di fallback (dopo il limite soft), Modello veloce (attività leggere in background) | I modelli AI impostati dal nodo, per gli harness che usano modelli AI. |
| Modello (uno dei modelli consentiti dell'harness) | Il modello, per un harness ospitato. |
| Creato il, Iniziato il, Terminato il | Quando l'esecuzione è stata messa in coda, avviata e conclusa. |
| Durata | Tempo usato / Durata massima (secondi). |
| Chiamate al modello | Chiamate usate / massimo, con il limite soft quando è impostato. |
| Chiamate agli strumenti | Chiamate usate / massimo. |
| Token | Token di input e di output (e token della cache), e totale / Numero massimo di token totali. |
Passaggi
Passaggi elenca in ordine ciò che l'agente ha fatto, con il tempo trascorso dall'avvio dell'esecuzione sulla destra:
| Passaggio | Mostra |
|---|---|
| Chiamata al modello n | Il modello, i token di input e di output, e gli strumenti richiesti dal modello (Strumenti richiesti: …) oppure la Risposta finale. |
| Chiamata allo strumento | Il nome dello strumento e quanto tempo ha richiesto. |
| Passaggio al modello di riserva | L'esecuzione ha raggiunto il limite soft e ha proseguito con il modello di riserva. |
| Messaggio intermedio | Un messaggio scritto dall'agente durante il lavoro, così come è stato inviato al cliente o aggiunto come messaggio riservato. |
| Riprova | Una chiamata al modello non riuscita che è stata ritentata, con il relativo errore. |
Se l'harness non comunica alcun passaggio, il pannello mostra "Per questa esecuzione non è stato registrato alcun passaggio."
Istruzioni, Input, Risultato e Dati JSON
- Istruzioni: le istruzioni del nodo così come le ha ricevute l'agente.
- Input: l'attività, con i relativi tag già compilati.
- Risultato: la risposta finale dell'agente.
- Dati JSON: l'intero record dell'esecuzione. Usi il pulsante di copia per condividerlo con il Suo sviluppatore o con il supporto MonoChat.
Eseguire il debug di un agente
| Cosa vede | Cosa controllare |
|---|---|
| Budget superato con Chiamate al modello al massimo | Guardi i passaggi. Se l'agente continua a chiamare strumenti senza arrivare a una conclusione, renda più precise le istruzioni e le descrizioni degli strumenti. Se l'attività richiede davvero più passaggi, aumenti Numero massimo di chiamate al modello. |
| Budget superato con Token al massimo | Una lunga cronologia della conversazione o risultati molto grandi degli strumenti riempiono il budget di token. Riduca Limite della cronologia messaggi, faccia restituire meno dati ai Suoi strumenti oppure aumenti Numero massimo di token totali. |
| Budget superato con Chiamate agli strumenti al massimo | L'agente ha richiesto più strumenti di quelli consentiti. Aumenti Numero massimo di chiamate agli strumenti oppure indichi nelle istruzioni quale strumento usare e quando. |
| Tempo scaduto | Controlli la durata delle chiamate agli strumenti in Passaggi. Un'API o un server MCP lenti esauriscono Durata massima (secondi). |
| Non riuscito con "Un ambito AI o uno strumento MCP non è stato trovato in questo workspace." | Un ambito o uno strumento MCP del nodo è stato eliminato. Aggiorni le Impostazioni dello strumento del nodo. |
| Non riuscito con "Scelga uno dei modelli consentiti dell'harness AI." | Il modello del nodo è stato rimosso dai Modelli consentiti dell'harness ospitato. |
| Non riuscito con "Questo harness non è disponibile su questo server." | L'harness richiede l'agent runner di MonoChat, che non è disponibile. Scelga un altro harness. |
| Il cliente non ha ricevuto la risposta | Verifichi che l'esecuzione sia Completato, che Invia risposta sia attivo nel nodo e se il Risultato è vuoto. |
| Il cliente ha visto messaggi di "elaborazione" non desiderati | Disattivi Inoltra i messaggi intermedi al cliente: i messaggi restano allora come messaggi riservati per il Suo team. |
suggerimento
Confronti alcune esecuzioni dello stesso nodo prima di modificarne il budget. I passaggi mostrano se l'agente ha bisogno di più margine o di istruzioni migliori.