利用擁抱的臉和opentelemetry進行無縫的AI代理開發和調試
>>用擁抱臉的smolagents構建AI代理非常簡單,從而使創建具有最小代碼的精緻代理。 從研究代理到代理抹布,體驗非常順利。 Smolagents為各種任務提供了輕巧有效的解決方案,包括研究幫助和問答。 該框架的簡單性使開發人員可以專注於代理邏輯和功能,而不會受到復雜配置的負擔。 但是,調試多代理系統提出了獨特的挑戰。 他們不可預測的行為和大量的日誌通常會帶來困難,尤其是在較小的,自我校正的錯誤(“ LLM Dumb”問題)中。 有效驗證和檢查這些運行仍然是一個重大障礙。 這是OpenTelemetry證明無價的地方。
> 調試代理運行
挑戰 由於以下情況,
調試代理運行很困難
- 不可預測性:
- 代理人的固有靈活性和創造力使他們的行動難以預測,阻礙了調試的努力。 複雜性: 每次運行中的許多步驟和大量記錄會迅速淹沒開發人員。
- >
次要,自我校正錯誤:
許多錯誤是無關緊要的,由代理人自我解決,但仍然使跟踪複雜。 - >在代理運行中記錄的重要性 >
調試:
識別錯誤的根本原因。
- >監視:跟踪代理在生產環境中的性能。 >改進: 識別反復出現的問題和改進的代理設計。
- opentelemetry:有效記錄的解決方案 OpentElemetry是一種儀器標準,可提供自動記錄軟件活動的工具。 在這種情況下,它簡化了代理運行的日誌記錄。
- >
> opentelemetry的工作方式:
儀器代碼被添加到代理,錄製事件而不更改功能。
使用OpenTelemetry:
> >
- >易用性: 消除了對手動記錄的需求。
- 標準化: 與各種工具和平台一起使用。
清晰度:提供結構化的,有條理的日誌,以更輕鬆地分析。
用Smolagents實施OpentElemetry- 以下步驟演示了將Opentelemetry集成到Smolagents項目中:
1。安裝依賴項:
!pip install smolagents arize-phoenix opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp openinference-instrumentation-smolagents
2。導入必要的模塊:
from opentelemetry import trace from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor from openinference.instrumentation.smolagents import SmolagentsInstrumentor from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor
3。配置OpentElemetry跟踪:
endpoint = "http://0.0.0.0:6006/v1/traces" trace_provider = TracerProvider() trace_provider.add_span_processor(SimpleSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint)))
4。儀器smolagents:
SmolagentsInstrumentor().instrument(tracer_provider=trace_provider)
5。運行代理(示例):
from smolagents import (CodeAgent, ToolCallingAgent, ManagedAgent, DuckDuckGoSearchTool, VisitWebpageTool, HfApiModel) # ... (rest of your agent code) ...
可以在>中檢查所得痕跡。
http://0.0.0.0:6006/v1/traces
結論OpentElemetry 顯著簡化了複雜AI代理的調試和監視。 通過提供結構化和自動的記錄機制,它增強了開發過程,從而導致更健壯和可靠的代理。 考慮探索代理AI先驅計劃,以進一步增強您對代理AI的理解。
以上是Smolagents通過了檢查代理運行的Opentelemetry的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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