Tüm Ürünler
Search
Belge Merkezi

AgentLoop:Denetim Entegrasyon Kılavuzu

Son Güncelleme:Oct 09, 2026

AgentLoop Audit modülü iki tür veri alımını destekler: AI uygulama alımı (Agent oturum günlüklerini toplar) ve AI Node alımı (eBPF Runtime aracılığıyla çalışma zamanı davranışlarını toplar). Bu konu, Ingestion Center içinde denetim verisi alımının nasıl yapılandırılacağını açıklar.

Alım yöntemleri


Alım yöntemi


Uygulama senaryosu


Veri depolama


Açıklama


AI uygulama alımı


AI Coding Agents dağıtılan sunucular veya konteyner ortamları


agent-event / agent-event-webtracking


Oturum, Dönüş ve Araç Çağrısı davranış olayları dahil olmak üzere Agent oturum günlüklerini toplar. Belirli yazma işlem hattı, Ingestion Center tarafından oluşturulan yapılandırmaya bağlıdır.


AI Node Runtime/eBPF


Çalışma zamanı düzeyinde gözlemlenebilirlik gerektiren sunucular veya düğümler


ebpf-event Logstore


eBPF aracılığıyla LLM istek özelliklerini, süreç davranışlarını, dosya erişimini ve ağ bağlantılarını toplar

Her iki alım yöntemi de aynı anda kullanılabilir. AI uygulama alımı, Agent semantik düzeyinde eksiksiz oturum verileri sağlar. AI Node Runtime/eBPF ise süreç düzeyinde çalışma zamanı gözlemlenebilirliği sunar; yönetilmeyen Agent etkinliklerini ve bildirilmeyen yan etkileri tespit edebilir.

Ön koşullar

  • AgentLoop etkinleştirilmiş ve bir AgentSpace oluşturulmuş olmalıdır.

  • Hedef sunucularda veya kümelerde AI Agent uygulamaları dağıtılmış olmalıdır.

  • (AI uygulama alımı) LoongSuite Pilot veri toplama bileşeni hedef ortamda dağıtılmış olmalıdır.

  • (AI Node alımı) eBPF desteğine sahip LoongCollector bileşeni hedef ortamda dağıtılmış olmalıdır.

AI uygulama alımı

Desteklenen Agent türleri

Audit modülü şu anda aşağıdaki AI Coding Agents için oturum günlüğü alımını destekler:


Agent türü


Açıklama


Qoder


Qoder AI kodlama asistanı


Qoder CLI


Qoder komut satırı AI asistanı


Qoder Work


Qoder Work çalışma alanı asistanı


Cursor


Cursor AI kodlama asistanı


Claude Code


Claude Code AI kodlama asistanı


Codex


Codex AI kodlama asistanı

Alım adımları

  1. AgentLoop konsolunda oturum açın. Sol gezinme bölmesinde Ingestion Center öğesini tıklayın.

  2. AI Observability alanında hedef Agent türü kartını (örneğin Qoder, Cursor veya Claude Code) bulun ve alım yapılandırmasına girmek için tıklayın.

  3. Dağıtım senaryosunu seçin: Host, Kubernetes veya Docker.

  4. Alım parametrelerini yapılandırın:


    Parametre


    Açıklama


    Uygulama adı ön eki


    Bir grup Agent örneğini tanımlar ve hizmet adını oluşturur; örneğin ai-coding-prod


    Bağlantı yöntemi


    Genel ağ veya Alibaba Cloud dahili ağı


    AgentSpace başlatma


    Mevcut AgentSpace'i başlatır ve CMS Workspace ile SLS Project'i bağlar


    Project


    Mevcut AgentSpace'e bağlı SLS Project (salt okunur)


    Günlük depolama konumu


    Uygulama tarafındaki denetim günlükleri agent-event / agent-event-webtracking konumuna yazılır. Belirli hedef, Ingestion Center tarafından oluşturulan toplama yapılandırmasına bağlıdır.


    Makine grubu


    Toplama hedefi için bir makine grubu seçin veya oluşturun

  5. Veri işleme seçeneklerini yapılandırın:

    Veri maskeleme (isteğe bağlı): Telefon numaraları, kimlik numarası, e-posta adresleri, IP adresleri, sabit telefon numaraları ve banka kartı numaraları gibi hassas bilgilerin maskelenmesini destekler. Veri maskeleme varsayılan olarak devre dışıdır ve gerektiğinde etkinleştirilebilir.

  6. Complete ingestion öğesini tıklayın. Sistem otomatik olarak kurulum komutlarını oluşturur. Pilot dağıtımını ve toplama yapılandırmasını tamamlamak için kurulum komutlarını hedef sunucuda veya kümede çalıştırın.

Alım doğrulama

Alım tamamlandıktan sonra, SLS konsolunda agent-event / agent-event-webtracking konumlarına veri yazılıp yazılmadığını kontrol edin. Ayrıca Audit Management sayfasında ilgili Agent uygulaması için en son veri zaman damgasını görüntüleyebilirsiniz. Audit Facts bölümüne gidin, Agent türüne veya uygulama adına göre filtreleyin ve bildirilen Oturumların, model istek/yanıt verilerinin ve araç çağrı verilerinin görünür olduğunu doğrulayın.

Toplanan veri türleri

AI uygulama alımı yoluyla toplanan denetim günlükleri aşağıdaki olay türlerini içerir:


Olay türü


Açıklama


Oturum olayı


Agent oturumlarının oluşturulması ve sonlandırılması


Dönüş olayı


Kullanıcı-Agent etkileşiminin tek bir turu


Adım olayı


Agent tarafından yürütülen tek bir adım


LLM isteği / yanıtı


LLM model istekleri ve yanıtları


Araç çağrısı / araç sonucu


Araç çağrıları ve bunların dönüş sonuçları


İnsan onayı kontrol noktası


İnsan onayı kontrol noktaları

AI Node Runtime/eBPF alımı

Genel bakış

AI Node Runtime/eBPF alımı, uygulama kodunu değiştirmeden çekirdek düzeyinde Agent çalışma zamanı davranışlarını gözlemlemek için eBPF teknolojisini kullanır. Şunları yapabilir:

  • Sunucularda çalışan AI Agent süreçlerini ve türlerini tanımlar.

  • LLM API istek özelliklerini (model, token ve daha fazlası) yakalar.

  • Dosya okuma/yazma ve ağ bağlantıları gibi süreç düzeyi davranışları izler.

  • Resmi oturum günlüğü alımı üzerinden kaydedilmemiş Agent etkinliklerini tespit eder.

Alım adımları

  1. Ingestion Center'ın AI Observability alanında AI Node Runtime/eBPF kartını tıklayın.

  2. Dağıtım senaryosunu seçin: Host, Kubernetes veya Docker.

  3. Düğüm kapsamı parametrelerini yapılandırın:


    Parametre


    Açıklama


    Project


    Mevcut AgentSpace'e bağlı SLS Project (salt okunur)


    Logstore


    ebpf-event olarak sabitlenmiştir (salt okunur)


    Makine grubu


    Toplama hedefi için bir makine grubu seçin veya oluşturun

  4. AgentSight tespit kurallarını yapılandırın:

    • Komut satırı izin listesi: Toplamaya dahil edilecek Agent süreç kurallarını tanımlayın. Her grup bir Agent türü ve bir komut satırı argümanı deseni içerir. İzin listesiyle eşleşen süreçler ilgili Agent türüyle etiketlenir.

    • Komut satırı engelleme listesi: Toplamadan hariç tutulacak süreç desenlerini tanımlayın. Engelleme listesi, izin listesine göre önceliklidir.

    • Alan adı izin listesi: Toplamaya dahil edilecek ağ erişim alan adı desenlerini tanımlayın. İzin verilen alan adlarına erişen süreçler de toplama kapsamına dahil edilir.

    Herhangi bir yapılandırma sağlanmadığında sistem önerilen varsayılanları kullanır. Herhangi bir öğe yapılandırıldığında, mevcut yapılandırma ilgili varsayılan listenin tamamen üzerine yazar.

  5. Veri maskeleme seçeneklerini yapılandırın (isteğe bağlı). AI uygulama alımındaki seçeneklerle aynıdır.

  6. Alım yapılandırmasını tamamlayın.

Alım doğrulama

eBPF alımı tamamlandıktan sonra, alımın başarılı olduğunu onaylamak için SLS konsolunda ebpf-event Logstore'a veri yazılıp yazılmadığını kontrol edin.

Veri maskeleme

Denetim günlükleri telefon numaraları, e-posta adresleri ve API anahtarları gibi hassas bilgiler içerebilir. AgentLoop, hassas verilerin günlük depolamada düz metin olarak saklanmasını önlemek amacıyla veri toplama aşamasında uç tarafta veri maskelemeyi destekler.

Desteklenen maskeleme türleri:

  • Telefon numaraları

  • Kimlik numaraları

  • E-posta adresleri

  • IP adresleri

  • Sabit telefon numaraları

  • Banka kartı numaraları

Veri maskeleme, alım kurulumu sırasında yapılandırılır, varsayılan olarak devre dışıdır ve ihtiyaç halinde etkinleştirilir. Maskeleme uygulandıktan sonra günlüklerdeki bağlamsal bilgiler bozulmadan ve okunabilir şekilde kalır; bu durum denetim ve sorun giderme yeteneklerini etkilemez.

Alım doğrulama

Başarılı alımdan sonra aşağıdaki yöntemleri kullanarak doğrulama yapın:

  1. Audit Management sayfasında AI Application Audit bölümünü kontrol edin ve hedef uygulamanın yakın tarihli bir veri zaman damgasıyla göründüğünü doğrulayın.

  2. Audit Facts sayfasında Agent türüne veya uygulama adına göre filtreleyin ve bildirilen Oturum verilerini, Token istatistiklerini ve davranış analizi sonuçlarını görebildiğinizi doğrulayın.

  3. AI Node Runtime alımı için Audit Management sayfasındaki AI Runtime Audit bölümünü kontrol edin ve toplama sunucusu sayısı ile en son veri zaman damgasını doğrulayın.