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Datadog을 CrewAI와 통합하기

이 가이드에서는 Datadog 자동 계측을 사용하여 Datadog을 CrewAI와 통합하는 방법을 보여드립니다. 이 가이드가 끝나면 LLM Observability 트레이스를 Datadog에 제출하고 CrewAI 에이전트 실행을 Datadog LLM Observability의 에이전트 실행 보기에서 볼 수 있게 됩니다.

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Datadog LLM Observability란 무엇인가요?

Datadog LLM Observability는 AI 엔지니어, 데이터 과학자, 애플리케이션 개발자가 LLM 애플리케이션을 신속하게 개발, 평가, 모니터링할 수 있도록 도와줍니다. 구조화된 실험, AI 에이전트 전반의 엔드투엔드 추적, 평가를 통해 결과물 품질, 성능, 비용, 전반적인 위험을 확실하게 개선할 수 있습니다.

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시작하기

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설치 종속성

pip install ddtrace crewai crewai-tools

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환경 변수 설정하기

Datadog API 키가 없는 경우, 계정 만들기 및 API 키 받기를 할 수 있습니다. 또한 다음 환경 변수에 ML 애플리케이션 이름을 지정해야 합니다. ML 애플리케이션은 특정 LLM 기반 애플리케이션과 관련된 LLM Observability 트레이스의 그룹입니다. ML 애플리케이션 이름 제한에 대한 자세한 내용은 ML 애플리케이션 이름 지정 가이드라인을 참조하세요. 
export DD_API_KEY=<YOUR_DD_API_KEY>
export DD_SITE=<YOUR_DD_SITE>
export DD_LLMOBS_ENABLED=true
export DD_LLMOBS_ML_APP=<YOUR_ML_APP_NAME>
export DD_LLMOBS_AGENTLESS_ENABLED=true
export DD_APM_TRACING_ENABLED=false
또한 LLM 공급자 API 키를 설정합니다. 
export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>
export ANTHROPIC_API_KEY=<YOUR_ANTHROPIC_API_KEY>
export GEMINI_API_KEY=<YOUR_GEMINI_API_KEY>
...

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크루AI 에이전트 애플리케이션 생성하기

# crewai_agent.py
from crewai import Agent, Task, Crew

from crewai_tools import (
    WebsiteSearchTool
)

web_rag_tool = WebsiteSearchTool()

writer = Agent(
    role="작가",
    goal="시를 통해 어린이들이 수학을 흥미롭고 이해하기 쉽게 설명합니다",
    backstory="당신은 하이쿠를 쓰는 전문가이지만 수학은 전혀 모릅니다.",
    tools=[web_rag_tool],
)

task = Task(
    description=("{곱셈}이란 무엇인가요?"),
    expected_output=("답을 포함하는 하이쿠를 작성하세요."),
    agent=writer
)

crew = Crew(
    agents=[writer],
    tasks=[task],
    share_crew=False
)

output = crew.kickoff(dict(곱셈="2 * 2"))

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Datadog 자동 계측을 사용하여 애플리케이션 실행하기

환경 변수를 설정하면 이제 Datadog 자동 계측을 통해 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 
ddtrace-run python crewai_agent.py

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Datadog에서 트레이스 추적하기

애플리케이션을 실행한 후 왼쪽 상단 드롭다운에서 선택한 ML 애플리케이션 이름을 선택하면 Datadog LLM Observability의 트레이스 보기에서 트레이스들을 확인할 수 있습니다. 트레이스를 클릭하면 사용된 총 토큰, LLM 호출 수, 사용된 모델, 예상 비용 등 트레이스에 대한 세부 정보가 표시됩니다. 특정 스팬(span)을 클릭하면 이러한 세부 정보의 범위가 좁혀지고 관련 입력, 출력 및 메타데이터가 표시됩니다.
Datadog LLM 옵저버빌리티 추적 보기
또한, 트레이스의 제어 및 데이터 흐름을 보여주는 트레이스의 실행 그래프 보기를 볼 수 있으며, 이는 더 큰 에이전트로 확장하여 LLM 호출, 도구 호출 및 에이전트 상호 작용 간의 핸드오프와 관계를 보여줍니다.
Datadog LLM Observability 에이전트 실행 흐름 보기

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참조