Observability
개요
포괄적인 관측 도구로 CrewAI agent를 모니터링, 평가 및 최적화하세요
CrewAI를 위한 관측 가능성
관측 가능성은 CrewAI 에이전트의 성능을 이해하고, 병목 현상을 식별하며, 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있는 운영을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 에이전트 워크플로우에 대한 모니터링, 평가, 최적화 기능을 제공하는 다양한 도구와 플랫폼을 다룹니다.관측 가능성이 중요한 이유
- 성능 모니터링: 에이전트 실행 시간, 토큰 사용량, 자원 소비량 추적
- 품질 보증: 다양한 시나리오에서 출력 품질과 일관성 평가
- 디버깅: 에이전트 동작 및 태스크 실행에서의 문제 식별 및 해결
- 비용 관리: LLM API 사용량 및 관련 비용 모니터링
- 지속적인 개선: 시간 경과에 따른 에이전트 성능 최적화를 위한 인사이트 수집
사용 가능한 Observability 도구
모니터링 & 트레이싱 플랫폼
LangDB
자동 에이전트 상호작용 캡처를 포함한 CrewAI 워크플로의 엔드-투-엔드 트레이싱.
OpenLIT
비용 추적 및 성능 분석 기능이 포함된 OpenTelemetry 네이티브 모니터링.
MLflow
트레이싱 및 평가 기능을 갖춘 머신러닝 라이프사이클 관리.
Langfuse
상세한 트레이싱과 분석을 제공하는 LLM 엔지니어링 플랫폼.
Langtrace
LLM 및 에이전트 프레임워크를 위한 오픈소스 관측성 지원.
Arize Phoenix
모니터링 및 문제 해결을 위한 AI 관측성 플랫폼.
Portkey
종합적인 모니터링 및 신뢰성 기능을 갖춘 AI 게이트웨이.
Opik
포괄적인 트레이싱을 통한 LLM 애플리케이션 디버깅, 평가, 모니터링.
Weave
AI 애플리케이션의 추적 및 평가를 위한 Weights & Biases 플랫폼.
평가 및 품질 보증
주요 관측성 메트릭스
성능 지표
- 실행 시간: 에이전트가 작업을 완료하는 데 걸리는 시간
- 토큰 사용량: LLM 호출 시 소비된 입력/출력 토큰
- API 지연 시간: 외부 서비스의 응답 시간
- 성공률: 성공적으로 완료된 작업의 비율
품질 지표
- 출력 정확성: 에이전트 응답의 정확성
- 일관성: 유사한 입력에 대한 신뢰성
- 관련성: 출력이 기대 결과와 얼마나 잘 일치하는지
- 안전성: 콘텐츠 정책 및 가이드라인 준수
비용 지표
- API 비용: LLM 제공자 사용에 따른 지출
- 리소스 활용: 컴퓨팅 및 메모리 사용량
- 작업당 비용: 에이전트 운영의 경제적 효율성
- 예산 추적: 지출 한도 대비 모니터링
시작하기
- 도구 선택하기: 필요에 맞는 Observability 플랫폼을 선택하세요
- 코드 계측하기: CrewAI 애플리케이션에 모니터링을 추가하세요
- 대시보드 설정하기: 주요 지표에 대한 시각화를 구성하세요
- 알림 정의하기: 중요한 이벤트에 대한 알림을 생성하세요
- 기준선 설정하기: 비교를 위한 초기 성능을 측정하세요
- 반복 및 개선: 인사이트를 활용하여 에이전트를 최적화하세요
모범 사례
개발 단계
- 에이전트 행동을 이해하기 위해 상세 트레이싱 사용
- 개발 초기에 평가 지표 구현
- 테스트 중 리소스 사용량 모니터링
- 자동화된 품질 검사 설정
운영 단계
- 포괄적인 모니터링 및 알림 구현
- 시간 경과에 따른 성능 추이 추적
- 이상 현상 및 성능 저하 모니터링
- 비용 가시성 및 통제 유지
지속적인 개선
- 정기적인 성과 리뷰 및 최적화
- 다양한 에이전트 구성의 A/B 테스트
- 품질 향상을 위한 피드백 루프
- 교훈 문서화