利用拥抱的脸和opentelemetry进行无缝的AI代理开发和调试
>>用拥抱脸的smolagents构建AI代理非常简单,从而使创建具有最小代码的精致代理。 从研究代理到代理抹布,体验非常顺利。 Smolagents为各种任务提供了轻巧有效的解决方案,包括研究帮助和问答。 该框架的简单性使开发人员可以专注于代理逻辑和功能,而不会受到复杂配置的负担。 但是,调试多代理系统提出了独特的挑战。 他们不可预测的行为和大量的日志通常会带来困难,尤其是在较小的,自我校正的错误(“ LLM Dumb”问题)中。 有效验证和检查这些运行仍然是一个重大障碍。 这是OpenTelemetry证明无价的地方。
> 调试代理运行
挑战 由于以下情况,
调试代理运行很困难
- 不可预测性:
- 代理人的固有灵活性和创造力使他们的行动难以预测,阻碍了调试的努力。 复杂性: 每次运行中的许多步骤和大量记录会迅速淹没开发人员。
- >
次要,自我校正错误:
许多错误是无关紧要的,由代理人自我解决,但仍然使跟踪复杂。 - >在代理运行中记录的重要性 >
调试:
识别错误的根本原因。
- >监视:跟踪代理在生产环境中的性能。 >改进: 识别反复出现的问题和改进的代理设计。
- opentelemetry:有效记录的解决方案 OpentElemetry是一种仪器标准,可提供自动记录软件活动的工具。 在这种情况下,它简化了代理运行的日志记录。
- >
> opentelemetry的工作方式:
仪器代码被添加到代理,录制事件而不更改功能。
使用OpenTelemetry:
> >
- >易用性: 消除了对手动记录的需求。
- 标准化: 与各种工具和平台一起使用。
清晰度:提供结构化的,有条理的日志,以更轻松地分析。
用Smolagents实施OpentElemetry- 以下步骤演示了将Opentelemetry集成到Smolagents项目中:
1。安装依赖项:
!pip install smolagents arize-phoenix opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp openinference-instrumentation-smolagents
2。导入必要的模块:
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。仪器smolagents:
SmolagentsInstrumentor().instrument(tracer_provider=trace_provider)
5。运行代理(示例):
from smolagents import (CodeAgent, ToolCallingAgent, ManagedAgent, DuckDuckGoSearchTool, VisitWebpageTool, HfApiModel) # ... (rest of your agent code) ...
可以在>中检查所得痕迹。
http://0.0.0.0:6006/v1/traces
结论OpentElemetry 显着简化了复杂AI代理的调试和监视。 通过提供结构化和自动的记录机制,它增强了开发过程,从而导致更健壮和可靠的代理。 考虑探索代理AI先驱计划,以进一步增强您对代理AI的理解。
以上是Smolagents通过了检查代理运行的Opentelemetry的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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