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Amazon Bedrock AgentCore 与 Langfuse 的可观测性
在这篇文章中，我们解释了如何将 Langfuse 可观测性与 Amazon Bedrock AgentCore 集成，以深入了解 AI 代理的性能、更快地调试问题并优化成本。我们使用部署在 AgentCore Runtime 上的 Strands 代理完成完整的实现，并附有分步代码示例。
来源:亚马逊云科技 _机器学习人工智能 (AI) 代理的兴起标志着软件开发以及应用程序决策和与用户交互方式的变化。传统系统遵循可预测的路径，而人工智能代理则参与隐藏在视线之外的复杂推理。这种不可见性给组织带来了挑战：他们如何才能相信他们看不到的东西？ 这就是代理可观察性发挥作用的地方，它提供了对代理应用程序如何执行、交互和执行任务的深入见解。
在这篇文章中，我们解释了如何将 Langfuse 可观测性与 Amazon Bedrock AgentCore 集成，以深入了解 AI 代理的性能、更快地调试问题并优化成本。我们使用部署在 AgentCore Runtime 上的 Strands 代理完成完整的实现，并附有分步代码示例。
Amazon Bedrock AgentCore 是一个综合性代理平台，可以安全、大规模地部署和运行功能强大的 AI 代理。它为动态代理工作负载提供专门构建的基础架构、增强代理的强大工具以及用于实际部署的基本控制。 AgentCore 由完全托管的服务组成，可以一起或独立使用。这些服务可与任何框架（包括 CrewAI、LangGraph、LlamaIndex 和 Strands Agents）以及 Amazon Bedrock 内外的任何基础模型配合使用，提供灵活性和可靠性。 AgentCore 以标准化 OpenTelemetry (OTEL) 兼容格式发出遥测数据，从而可以轻松与现有监控和可观察性堆栈集成。它提供代理工作流程中每个步骤的详细可视化，支持检查代理的执行路径、审核中间输出以及调试性能瓶颈和故障。
Langfuse 跟踪的工作原理
解决方案概述
图 1：架构概述
解决方案中使用的关键组件是：