AI Agent 可解釋性：法規導向 vs 落地導向

試想一下你的工作現場：

如果有一位同事，做決策從不說明、執行過程完全不透明，當你問他「為什麼這樣做」，卻得不到任何解釋——你還會願意把關鍵任務交給他嗎？

多半不會。

但弔詭的是，我們卻願意把同樣等級的決策權，交給一個無法解釋自身行為的 AI Agent。

可解釋性的誤區

我們一直被要求「可解釋性」是因為資安、GDPR、或是 AI 法規。

但其實在維運層面，我們更需要 Agent 可解釋性。

AI Agent 的本質不是靜態模型，而是一個會持續查資料、呼叫工具、改變行為、影響業務結果的系統。當系統開始介入營運流程，你關心的就不再只是「準確率」，而是：

  • 為什麼它這樣判斷？
  • 為什麼不用指定的資料來源？
  • 為什麼跳過某一個步驟？

如果這些問題無法被回答，就不會有信任，更不可能放權。

這也是為什麼我一直強調：

可解釋性不只是資安 Model Safety，而是營運信任。

可解釋性必須是工程鏈路

這件事，不是一個 UI 可以解決的。

在實務上，可解釋性必須是一整條工程鏈路，至少包含三個責任邊界清楚的層次。

實務藍圖：三層可解釋性工程鏈路

第一層：流程可解釋性

你需要能看清楚「事情是怎麼被執行的」：每一步的輸入與輸出、即時狀態、成功與失敗的分支路徑。

這一層解決的是：Agent 做了什麼。

具體來說，你要能回答這些問題：這個任務總共跑了幾個步驟？每一步呼叫了哪個工具？輸入是什麼、輸出是什麼？哪一步失敗了、失敗的原因是什麼？這些資訊必須是即時可查的，而不是事後去翻 log 才能拼湊出來。

工具面上，可以用 Agent Framework 來記錄（例如 N8N 的 execution log）。這類工具的好處是，流程本身就是視覺化的 DAG，每個節點的執行狀態、耗時、錯誤訊息都一目瞭然。對於營運團隊來說，這是最直覺的「發生了什麼事」的答案。

第一層：流程層 Workflow

第二層：決策可解釋性

真正困難的不是流程，而是 Agent 為什麼這樣想。

你必須把中間狀態寫成結構化紀錄：當下目標、選擇工具的理由、哪些 RAG context 被採用或捨棄。

這不是 debug log，而是可回放、可比對、可治理的決策歷史。

這一層解決的是：Agent 為什麼這樣做。

舉個例子：Agent 收到一個客戶查詢，它決定先查 CRM 再查知識庫，最後生成回覆。第一層只會告訴你「查了 CRM、查了知識庫」，但第二層要回答的是：為什麼先查 CRM？為什麼知識庫回傳了 5 筆資料，Agent 只採用了 2 筆？被捨棄的 3 筆是什麼理由？這些決策邏輯如果沒有被記錄下來，當結果出錯時，你根本無從追溯問題出在哪裡。

工具面上，這是 Langfuse 的範疇。它可以記錄每一次 LLM 呼叫的 prompt、completion、token 用量，更重要的是可以把多次呼叫串成一條完整的 trace，讓你看到 Agent 的思考脈絡。

第二層：Agent Log 層 Decision Log

第三層：長期記錄與觀測

這一層的目的，不是理解一次決策，而是長期回答：

  • 這個 Agent 是否穩定？
  • 是否持續變好？
  • 值不值得被信任？

透過 trace、品質評分與回饋迴圈，把可解釋性升級為持續優化與治理能力。

這一層要回答的問題是時間軸上的：過去一個月，這個 Agent 的成功率是上升還是下降？哪些類型的任務失敗率特別高？使用者的滿意度有沒有提升？成本是否在可控範圍內？這些問題需要把前兩層的資料彙整起來，做長期趨勢分析。沒有這一層，你就無法判斷一個 Agent 是「剛好這次成功」還是「持續可靠」。

工具面上，是傳統 BI 範疇。你可以把 Langfuse 的資料匯出到 Data Warehouse，用 Metabase 或 Looker 做 dashboard，追蹤 KPI 如成功率、平均回應時間、token 成本、使用者回饋分數等。這些指標才是營運團隊決定「要不要繼續用這個 Agent」的依據。

第三層：記錄與觀測層 Tracing

結論

最後我想留一句工程師才會在意的結論：

可解釋性不只是為了資安，而是 AI 獲得營運團隊的信任門票。

而人的信任，這是 Agent 落地的關鍵。