AUDR от Chargebee — это открытая спецификация и инструментарий для инструментирования, который фиксирует использование агентов, исходные факторы затрат и бизнес-атрибуцию в распределенных средах выполнения.
Назначение продукта и его официальное позиционирование
AUDR (сокращение от Agent Usage Detail Record) — это открытый стандарт, созданный для сбора сквозной телеметрии и атрибуции затрат для рабочих процессов ИИ-агентов на распределенных уровнях выполнения. Когда агент взаимодействует с обвязками приложений, маршрутизаторами моделей и средами выполнения инструментов, AUDR связывает фактическое потребление вычислительных ресурсов (например, количество токенов, вызовы инструментов и длительность вычислений) напрямую с бизнес-метаданными, включая аккаунты клиентов, функциональные модули и рабочие среды.
Стандарт базируется на трех основных правилах: создании общего идентификатора запуска для каждого участвующего уровня, поддержании четких полномочий для каждого поля (чтобы каждый факт исходил из одного авторитетного источника) и соблюдении строгих правил слияния в целевом приемнике. При поддержке базовых библиотек для Python и TypeScript AUDR отправляет записи асинхронно и вне основного потока, не проверяя текст промптов или сгенерированные результаты.
Сценарии, подтверждённые официальными источниками
Сопоставляет потребление ресурсов на уровне маршрутизаторов и вызовов внешних инструментов с идентификаторами клиентов и функционала, предоставляемыми обвязкой приложения.
Передает структурированные записи об использовании напрямую в локальное хранилище, хранилища данных или биллинговые эндпоинты без навязывания предопределенной логики ценообразования.
Описанный в документации процесс, если он доступен
Установите адаптер экосистемы или инициализируйте базовый SDK для мониторинга генераций моделей, эмбеддингов, областей действия инструментов и вызовов переранжирования.
Сгенерируйте общий идентификатор запуска в обвязке и прикрепите метаданные среды выполнения, такие как идентификаторы клиентов и теги среды, к исходящим запросам.
Позвольте маршрутизаторам и промежуточным слоям выполнения измерять количество токенов и продолжительность вычислений, сохраняя общий идентификатор запуска.
Объединяйте соответствующие данные запусков и диапазонов в назначенном целевом приемнике, соблюдая правила полномочий полей и отправляя результат в файлы или эндпоинты приема данных.
AUDR адаптирует концепцию телекоммуникационных записей подробностей вызовов (Call Detail Records) для решения проблемы фрагментации данных в многоуровневых архитектурах ИИ-агентов. Обвязка приложения создает общий идентификатор запуска и передает его дальше по цепочке в метаданных запроса. Поскольку промежуточные маршрутизаторы и инструменты возвращают этот идентификатор, независимые компоненты могут сообщать операционные метрики без потери корневого контекста выполнения.
Целостность данных поддерживается за счет однозначного владения полями и строгого механизма слияния. Обвязка приложения обладает исключительными полномочиями в отношении полей атрибуции, таких как идентификаторы клиентов и сред, тогда как уровни маршрутизации имеют исключительные полномочия в отношении подсчета токенов и метрик провайдеров. Приемники собирают эти записи на основе идентификаторов запуска и диапазона, отклоняя конфликтующие данные и обрабатывая любые обновления как отдельные корректирующие записи, а не изменения на месте.
Проверки на собственных материалах и рабочих процессах
Какие источники и когда были проверены
Ответы на основе карточки продукта с проверенными источниками
AUDR стандартизирует способ фиксации метрик выполнения агентов и метаданных атрибуции на нескольких уровнях приложений, маршрутизаторах и инструментах.
AUDR опирается на семантические конвенции OpenTelemetry GenAI и может отправлять диапазоны (spans) напрямую в коллекторы OpenTelemetry, добавляя при этом надежную семантику доставки записей.
Внешняя биллинговая платформа или размещенный бэкенд не требуются, поскольку записи можно сохранять в локальные файлы, хранилища данных или системы наблюдаемости.
AUDR отправляет записи асинхронно и вне основного потока, избегая добавления синхронной задержки на пути запроса, если только не включен опциональный предварительный контроль бюджета.
Адаптеры собирают идентификаторы выполнения, использование токенов, вызовы инструментов и операционные временные метрики, не сохраняя входные промпты или сгенерированные ответы.
