Obserwowalność agentów AI: LangSmith i Langfuse

W miarę jak aplikacje AI stają się coraz bardziej złożone, zrozumienie sposobu podejmowania decyzji przez agentów staje się kluczowe. Śledzenie (tracing) i monitorowanie tych przepływów pracy to klucz do budowania niezawodnych systemów AI. Ten kurs stanowi przejrzysty, tekstowy przewodnik po obserwowalności AI, pomagając porównać i wdrożyć LangSmith oraz Langfuse. Dowiesz się, jak śledzić zużycie tokenów, debugować złożone potoki Retrieval-Augmented Generation (RAG) i monitorować wydajność agentów. Czego się nauczysz: • Zrozumiesz fundamentalne koncepcje obserwowalności AI, śledzenia (tracing) LLM i telemetrii. • Porównasz kluczowe funkcje, mocne strony i przypadki użycia LangSmith oraz Langfuse. • Dowiesz się, jak instrumentować swój kod, aby rejestrować myśli i działania agentów. • Przećwiczysz ocenianie wyników LLM i efektywne zarządzanie wersjami promptów. • Przeanalizujesz nowoczesne wzorce śledzenia dla aplikacji RAG i systemów wieloagentowych. • Wybierzesz odpowiedni stos obserwowalności dla specyficznych wymagań swojego projektu. Program rozpoczyna się od niezbędnej terminologii i podstawowych pojęć telemetrii, a następnie przechodzi do praktycznych, pisemnych przewodników wdrażania obu narzędzi. Zapoznasz się z jasnymi wyjaśnieniami i fragmentami kodu, aby zrozumieć, jak śledzenie działa „pod maską”. Zaprojektowany dla początkujących i programistów stawiających pierwsze kroki w monitorowaniu AI, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z platformami obserwowalności. Zacznij czytać już dziś, aby uzyskać pełną widoczność swoich agentów AI.