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AI 代理的生产级可观测性：最少代码、配置优先的方法
LLM 作为法官、回归测试和多代理 LLM 系统的端到端可追溯性人工智能代理的后期生产级可观察性：最少代码、配置优先的方法首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学变得更加复杂，传统的日志记录和监控能力不足。团队真正需要的是可观察性：能够跟踪代理决策、自动评估响应质量以及检测随时间变化的漂移，而无需编写和维护大量自定义评估和遥测代码。
因此，团队需要采用正确的可观察性平台，同时专注于构建和改进代理编排的核心任务。并将他们的应用程序集成到可观察性平台，以最小的功能代码开销。在本文中，我将演示如何设置开源 AI 可观测平台，以使用最少代码方法执行以下操作：
我们将使用 Langfuse 来实现可观察性。它是开源的，与框架无关，可以与流行的编排框架和 LLM 提供商一起使用。
多代理应用程序
对于本演示，我附上了客户服务应用程序的 LangGraph 代码。该应用程序接受来自用户的票证，使用分类代理将其分类为技术、计费或两者，然后将其路由到技术支持代理、计费支持代理或两者。然后，终结器代理将两个代理的响应合成为连贯的、更易读的格式。流程图如下：