CrewAI 的可观测性
可观测性对于理解您的 CrewAI 代理如何执行、识别瓶颈以及确保生产环境中可靠运行至关重要。本节涵盖了为您的代理工作流提供监控、评估和优化功能的各种工具和平台。为什么可观测性很重要
- 性能监控：跟踪代理执行时间、令牌使用和资源消耗
- 质量保证：评估不同场景下的输出质量和一致性
- 调试：识别并解决代理行为和任务执行中的问题
- 成本管理：监控大型语言模型 (LLM) API 使用情况和相关成本
- 持续改进：收集洞察以随着时间的推移优化代理性能
可用的可观测性工具
监控与追踪平台
LangDB
CrewAI 工作流的端到端追踪，并自动捕获代理交互。
OpenLIT
基于 OpenTelemetry 的监控，带有成本跟踪和性能分析。
MLflow
机器学习生命周期管理，带有追踪和评估功能。
Langfuse
LLM 工程平台，带有详细的追踪和分析功能。
Langtrace
LLM 和代理框架的开源可观测性。
Arize Phoenix
用于监控和故障排除的 AI 可观测性平台。
Portkey
具有全面监控和可靠性功能的 AI 网关。
Opik
通过全面的追踪来调试、评估和监控 LLM 应用程序。
Weave
Weights & Biases 平台，用于跟踪和评估 AI 应用程序。
评估与质量保证
关键可观测性指标
性能指标
- 执行时间：代理完成任务所需的时间
- 令牌使用：LLM 调用消耗的输入/输出令牌
- API 延迟：外部服务的响应时间
- 成功率：成功完成任务的百分比
质量指标
- 输出准确性：代理响应的正确性
- 一致性：在相似输入下的可靠性
- 相关性：输出与预期结果的匹配程度
- 安全性：符合内容策略和指南
成本指标
- API 成本：LLM 提供商使用产生的费用
- 资源利用率：计算和内存消耗
- 每任务成本：代理操作的经济效率
- 预算跟踪：对照支出限制进行监控
开始入门
- 选择您的工具：选择符合您需求的可观测性平台
- 对您的代码进行插桩：为您的 CrewAI 应用程序添加监控功能
- 设置仪表板：配置关键指标的可视化
- 定义警报：为重要事件创建通知
- 建立基线：衡量初始性能以进行比较
- 迭代与改进：利用洞察优化您的代理
最佳实践
开发阶段
- 使用详细追踪来理解代理行为
- 在开发早期实施评估指标
- 在测试期间监控资源使用情况
- 设置自动化质量检查
生产阶段
- 实施全面的监控和警报
- 长期跟踪性能趋势
- 监控异常和性能下降
- 保持成本可见性和控制
持续改进
- 定期性能审查和优化
- 不同代理配置的 A/B 测试
- 质量改进的反馈循环
- 经验教训文档化