A TrueFoundry fornece um AI Gateway pronto para uso empresarial, que pode ser usado para governança e observabilidade em frameworks agentivos como o CrewAI. O AI Gateway da TrueFoundry funciona como uma interface unificada para acesso a LLMs, oferecendo:
Acesso unificado à API: Conecte-se a 250+ LLMs (OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Mistral) por meio de uma única API
Baixa latência: Latência interna abaixo de 3 ms com roteamento inteligente e balanceamento de carga
Segurança corporativa: Conformidade com SOC 2, HIPAA e GDPR, com RBAC e auditoria de logs
Gestão de cotas e custos: Cotas baseadas em tokens, rate limiting e rastreamento abrangente de uso
Observabilidade: Registro completo de requisições/respostas, métricas e traces com retenção personalizável
from crewai import LLM# Criar uma instância de LLM com o AI Gateway da TrueFoundrytruefoundry_llm = LLM( model="openai-main/gpt-4o", # Da mesma forma, você pode chamar qualquer modelo de qualquer provedor base_url="your_truefoundry_gateway_base_url", api_key="your_truefoundry_api_key")# Usar nos seus agentes do CrewAIfrom crewai import Agent@agentdef researcher(self) -> Agent: return Agent( config=self.agents_config['researcher'], llm=truefoundry_llm, verbose=True )
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM# Configurar o LLM com a TrueFoundryllm = LLM( model="openai-main/gpt-4o", base_url="your_truefoundry_gateway_base_url", api_key="your_truefoundry_api_key")# Criar agentesresearcher = Agent( role='Analista de Pesquisa', goal='Conduzir pesquisa de mercado detalhada', backstory='Analista de mercado especialista com atenção aos detalhes', llm=llm, verbose=True)writer = Agent( role='Redator de Conteúdo', goal='Criar relatórios abrangentes', backstory='Redator técnico experiente', llm=llm, verbose=True)# Criar tarefasresearch_task = Task( description='Pesquisar tendências do mercado de IA para 2024', agent=researcher, expected_output='Resumo de pesquisa abrangente')writing_task = Task( description='Criar um relatório de pesquisa de mercado', agent=writer, expected_output='Relatório bem estruturado com insights', context=[research_task])# Criar e executar a crewcrew = Crew( agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, writing_task], verbose=True)result = crew.kickoff()
Monitore seus agentes do CrewAI pela aba de métricas da TrueFoundry:
Com o AI Gateway da TrueFoundry, você pode monitorar e analisar:
Métricas de desempenho: Acompanhe métricas-chave de latência como Latência da Requisição, Tempo até o Primeiro Token (TTFS) e Latência entre Tokens (ITL), com percentis P99, P90 e P50
Custos e uso de tokens: Tenha visibilidade dos custos da sua aplicação com detalhamento de tokens de entrada/saída e das despesas associadas a cada modelo
Padrões de uso: Entenda como sua aplicação está sendo utilizada com análises detalhadas sobre atividade de usuários, distribuição de modelos e uso por equipe
Limite de taxa e balanceamento de carga: Você pode configurar rate limiting, balanceamento de carga e fallback para seus modelos