Fondasi Observabilitas AI Agent dengan Langfuse

Seiring dengan semakin kompleksnya AI agent dan aplikasi LLM, memahami secara tepat bagaimana mereka membuat keputusan menjadi sangat krusial. Tanpa observabilitas yang tepat, melakukan debugging prompt dan mengelola biaya bisa terasa seperti mencari dalam kegelapan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui dasar-dasar pemantauan dan evaluasi AI agent menggunakan Langfuse. Anda akan mengeksplorasi cara menangkap execution traces, melacak penggunaan token, dan memberikan skor pada respons model untuk memastikan alat kecerdasan buatan Anda beroperasi secara andal dan efisien. Apa yang akan Anda pelajari: • Memahami konsep inti dari observabilitas LLM dan agent tracing. • Mengonfigurasi Langfuse untuk memantau workflow AI agent dan menangkap langkah-langkah eksekusi. • Melacak konsumsi token dan menghitung biaya untuk aplikasi LLM modern. • Mengevaluasi output model menggunakan mekanisme penilaian dan loop umpan balik pengguna. • Menganalisis performa Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan efektivitas prompt. • Membandingkan strategi observabilitas untuk membangun alat AI yang tangguh dan siap produksi. Kurikulum dimulai dengan terminologi dan konsep dasar sebelum beralih ke latihan tertulis praktis tentang penerapan logika tracing dan pemantauan. Anda akan membaca cuplikan kode langkah demi langkah dan skenario yang mengilustrasikan cara mengintegrasikan praktik-praktik ini ke dalam workflow pengembangan Anda. Kursus ini dirancang untuk pemula dan calon pengembang; tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan agentic AI atau alat observabilitas yang kompleks. Mulailah membaca hari ini untuk mendapatkan visibilitas yang jelas ke dalam aplikasi AI Anda dan membangun agent yang lebih baik.