Fondations de l'observabilité des agents AI avec Langfuse

À mesure que les agents AI et les applications LLM deviennent plus complexes, comprendre exactement comment ils prennent des décisions est essentiel. Sans une observabilité adéquate, le débogage des prompts et la gestion des coûts peuvent ressembler à une recherche dans le noir. Ce cours textuel vous guide à travers les essentiels de la surveillance et de l'évaluation des agents AI à l'aide de Langfuse. Vous explorerez comment capturer les traces d'exécution, suivre l'utilisation des tokens et noter les réponses des modèles pour garantir que vos outils d'intelligence artificielle fonctionnent de manière fiable et efficace. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les concepts fondamentaux de l'observabilité LLM et du traçage d'agents. • Configurer Langfuse pour surveiller les flux de travail des agents AI et capturer les étapes d'exécution. • Suivre la consommation de tokens et calculer les coûts pour les applications LLM modernes. • Évaluer les sorties des modèles à l'aide de mécanismes de notation et de boucles de rétroaction des utilisateurs. • Analyser les performances de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et l'efficacité des prompts. • Comparer les stratégies d'observabilité pour créer des outils AI robustes et prêts pour la production. Le programme commence par la terminologie et les concepts fondamentaux avant de passer à des exercices écrits pratiques sur la mise en œuvre de la logique de traçage et de surveillance. Vous lirez des extraits de code étape par étape et des scénarios qui illustrent comment intégrer ces pratiques dans votre flux de travail de développement. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs en herbe ; aucune expérience préalable avec l'AI agentique ou les outils d'observabilité complexes n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour obtenir une visibilité claire sur vos applications AI et créer de meilleurs agents.