Snowflakeは2026年9月22日、Observe by Snowflakeの機能であるAgent Observabilityを近くプライベートプレビューとして提供すると発表した。チームがAIエージェントとLLMアプリケーションを監視、デバッグ、最適化するための機能だ。対象は、ソフトウェアエラーなしにリクエストが完了しても、複数のプロンプト、ツール呼び出し、検索、再試行、補完を通じて誤った情報を取得したり、低品質な応答を生成したり、想定外のトークンとコストを消費したりするエージェントワークフローである。

Agent Observabilityは、AIのやり取りがどのように進むかを追跡し、エージェントの挙動を品質と支出に結び付ける設計になっている。Snowflakeによると、このツールはエージェントのやり取りをデバッグし、性能と品質の問題を切り分け、AI支出の要因を特定し、運用シグナルをSnowflakeにすでに保存された事業データと関連付けるための計装、メトリクス、ツール群、UIを提供する。

Snowflakeによると、チームは任意のOpenTelemetry準拠SDK、または既存の計装を通じてエージェントを計装できる。このSDKは新たに整備されつつあるOpenTelemetry GenAIセマンティック規約に従い、LangChain、Anthropic Agents SDK、OpenAI Agents SDKへの検証済みサポートを含む。独自フレームワークを使うチームも、OTLPエンドポイントを通じて適切に計装されたトレースをObserveへ送信できる。

計画中のAgent Explorerでは、チームがトレース、セッション、会話を横断検索し、エージェントの挙動、ツール呼び出し、失敗や想定外の応答の起点を調べられる。Agent Observabilityは、レイテンシ、エラー、コストなどトレース由来のメトリクスも分析し、本番トラフィックに対してオンラインのLLM-as-judge評価（モデルによる応答採点）を実行する。さらに、ハルシネーションとガードレール違反を可視化し、オフライン評価結果を追跡し、トレース、メトリクス、オンライン評価結果を照会するAPIを公開する。

Snowflakeは、エージェントのテレメトリがストレージとコストの問題を生むと述べた。エージェントのトレースは従来のアプリケーショントレースより長く、大きなスパンを含み、より多くのスパンを生成するためだ。Observeはスパンをイベントとして保存し、トレースIDと会話IDで照会し、複雑な半構造化イベントデータに対応するSnowflakeの機能を使って、プロンプト、モデル応答、検索された文脈、ツールの入力と出力を保持する。Snowflakeによると、クラウドオブジェクトストレージとTelemetry Lakehouse Foundationはストレージをコンピュートから分離し、チームがより多くのテレメトリを保持しながら、検索、分析、デバッグ向けにコンピュートを拡張できるようにする。

Observeは、会話、セッション、トレース、個別スパンにまたがるビューとしてエージェントデータを整理する。Snowflakeによると、エンジニアはプロンプト、補完、検索された文脈、ツールの活動、再試行を調べられる。Context Graphはエージェントのテレメトリを関連するアプリケーション、サービス、API、データベース、インフラと結び付け、エージェントのスパンを上流・下流の依存関係につなげる。

Snowflakeは、非決定的なシステムの本番可観測性には、速度とエラーだけでなく品質シグナルも必要だと述べた。Observeは本番トレースに対するオンラインのLLM-as-judge評価をサポートし、各結果を基礎となるやり取りへ結び付ける。そのため、チームは品質問題がプロンプト、検索された文脈、ツール選択、支援サービス、モデル応答のどこから生じたのかを調査できる。既存の開発・テストワークフローから得たオフライン評価結果も、トレースまたはメトリクスとしてObserveに送信できる。

Observeはエージェントトレースからレイテンシ、エラー、トークン使用量、推定コストのシグナルを導き出し、チームがエージェント、モデル、ワークフローを比較できるようにする。Snowflakeによると、チームはモデル選択、プロンプトサイズ、検索された文脈、ツール利用、再試行、ワークフロー設計を分析し、エージェントの挙動を顧客体験、解決率、コンバージョン、収益、タスク完了、従業員の生産性と結び付けられる。Snowflakeは10月22日、ジェレミー・バートン(Jeremy Burton)とクリスチャン・クライナーマン(Christian Kleinerman)が登壇するAgent Observabilityのローンチイベントを開き、チームはObserveのアカウントチームを通じてプライベートプレビューへのアクセスを申請できる。

Snowflakeは2026年9月22日、Observe by Snowflakeの機能であるAgent Observabilityを近くプライベートプレビューとして提供すると発表した。チームがAIエージェントとLLMアプリケーションを監視、デバッグ、最適化するための機能だ。対象は、ソフトウェアエラーなしにリクエストが完了しても、複数のプロンプト、ツール呼び出し、検索、再試行、補完を通じて誤った情報を取得したり、低品質な応答を生成したり、想定外のトークンとコストを消費したりするエージェントワークフローである。

Agent Observabilityは、AIのやり取りがどのように進むかを追跡し、エージェントの挙動を品質と支出に結び付ける設計になっている。Snowflakeによると、このツールはエージェントのやり取りをデバッグし、性能と品質の問題を切り分け、AI支出の要因を特定し、運用シグナルをSnowflakeにすでに保存された事業データと関連付けるための計装、メトリクス、ツール群、UIを提供する。

Snowflakeによると、チームは任意のOpenTelemetry準拠SDK、または既存の計装を通じてエージェントを計装できる。このSDKは新たに整備されつつあるOpenTelemetry GenAIセマンティック規約に従い、LangChain、Anthropic Agents SDK、OpenAI Agents SDKへの検証済みサポートを含む。独自フレームワークを使うチームも、OTLPエンドポイントを通じて適切に計装されたトレースをObserveへ送信できる。

計画中のAgent Explorerでは、チームがトレース、セッション、会話を横断検索し、エージェントの挙動、ツール呼び出し、失敗や想定外の応答の起点を調べられる。Agent Observabilityは、レイテンシ、エラー、コストなどトレース由来のメトリクスも分析し、本番トラフィックに対してオンラインのLLM-as-judge評価（モデルによる応答採点）を実行する。さらに、ハルシネーションとガードレール違反を可視化し、オフライン評価結果を追跡し、トレース、メトリクス、オンライン評価結果を照会するAPIを公開する。

Snowflakeは、エージェントのテレメトリがストレージとコストの問題を生むと述べた。エージェントのトレースは従来のアプリケーショントレースより長く、大きなスパンを含み、より多くのスパンを生成するためだ。Observeはスパンをイベントとして保存し、トレースIDと会話IDで照会し、複雑な半構造化イベントデータに対応するSnowflakeの機能を使って、プロンプト、モデル応答、検索された文脈、ツールの入力と出力を保持する。Snowflakeによると、クラウドオブジェクトストレージとTelemetry Lakehouse Foundationはストレージをコンピュートから分離し、チームがより多くのテレメトリを保持しながら、検索、分析、デバッグ向けにコンピュートを拡張できるようにする。

Observeは、会話、セッション、トレース、個別スパンにまたがるビューとしてエージェントデータを整理する。Snowflakeによると、エンジニアはプロンプト、補完、検索された文脈、ツールの活動、再試行を調べられる。Context Graphはエージェントのテレメトリを関連するアプリケーション、サービス、API、データベース、インフラと結び付け、エージェントのスパンを上流・下流の依存関係につなげる。

Snowflakeは、非決定的なシステムの本番可観測性には、速度とエラーだけでなく品質シグナルも必要だと述べた。Observeは本番トレースに対するオンラインのLLM-as-judge評価をサポートし、各結果を基礎となるやり取りへ結び付ける。そのため、チームは品質問題がプロンプト、検索された文脈、ツール選択、支援サービス、モデル応答のどこから生じたのかを調査できる。既存の開発・テストワークフローから得たオフライン評価結果も、トレースまたはメトリクスとしてObserveに送信できる。

Observeはエージェントトレースからレイテンシ、エラー、トークン使用量、推定コストのシグナルを導き出し、チームがエージェント、モデル、ワークフローを比較できるようにする。Snowflakeによると、チームはモデル選択、プロンプトサイズ、検索された文脈、ツール利用、再試行、ワークフロー設計を分析し、エージェントの挙動を顧客体験、解決率、コンバージョン、収益、タスク完了、従業員の生産性と結び付けられる。Snowflakeは10月22日、ジェレミー・バートン(Jeremy Burton)とクリスチャン・クライナーマン(Christian Kleinerman)が登壇するAgent Observabilityのローンチイベントを開き、チームはObserveのアカウントチームを通じてプライベートプレビューへのアクセスを申請できる。