Логирование AI-задач на сайте — кто как заморачивается?
 

Всем привет! В работе с AI-агентами и разного рода автоматизацией на сайте часто встает вопрос логирования — чтобы понимать, что и когда дергается, сколько ресурсов жрет, а где логика отваливалась. Я обычно ставлю минимум: фиксирую запрос к API, параметры, время ответа и ошибки. Если процесс сложный — добавляю логи по этапам обработки данных.

Часто приходится выбирать — логировать всё подряд, чтобы потом копать, или оставить только ключевые моменты, чтобы логи не становились кучей мусора. Еще у кого как? Используете какой-то готовый MCP или пишете кастомный логгер? Кстати, кто-нибудь интегрирует в логирование метрики по нагрузке или по очередям задач?

Интересно услышать реальные схемы, кто как организует этот момент без перегруза и с удобством для анализа потом. Может, есть проверенные варианты хранения и управления логами, чтобы быстро фильтровать и понимать узкие места? Поделитесь!

У меня примерно так же — логирую запросы, время и ошибки, чтобы быстро понять, где тормозит. Если процесс сложный, добавляю логи по ключевым этапам, но весь поток не стекаю, чтобы не захламлять логи. Храню в отдельной базе, чтобы потом можно было фильтровать по времени и ошибкам без задержек. MCP не юзаю, кодил свой простенький логгер.