Endlich verstehe ich, wie ich meine Agenten mit Langfuse durchleuchten kann, statt im Dunkeln zu tappen. Die Kapitel zum Nachverfolgen der Token-Kosten waren für mein Budget besonders wertvoll. Beim Thema Auswertung hätte ich mir noch etwas mehr Tiefe gewünscht, aber insgesamt sehr empfehlenswert.
Grundlagen der AI Agent Observability mit Langfuse
Lernen Sie, wie Sie Ihre AI-Agenten mit Langfuse tracen, evaluieren und überwachen, um zuverlässige und kosteneffiziente LLM-Anwendungen von Grund auf zu erstellen.
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Über diesen Kurs
Da AI-Agenten und LLM-Anwendungen immer komplexer werden, ist es entscheidend zu verstehen, wie genau sie Entscheidungen treffen. Ohne angemessene Observability kann sich das Debuggen von Prompts und das Verwalten von Kosten wie eine Suche im Dunkeln anfühlen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundlagen der Überwachung und Evaluierung von AI-Agenten mit Langfuse. Sie werden untersuchen, wie Sie Execution Traces erfassen, die Token-Nutzung verfolgen und Modellantworten bewerten, um sicherzustellen, dass Ihre Tools für künstliche Intelligenz zuverlässig und effizient arbeiten.
Was Sie lernen werden:
• Verstehen der Kernkonzepte von LLM Observability und Agent Tracing.
• Konfigurieren von Langfuse zur Überwachung von AI-Agent-Workflows und zur Erfassung von Ausführungsschritten.
• Verfolgen des Token-Verbrauchs und Berechnen der Kosten für moderne LLM-Anwendungen.
• Evaluieren von Modell-Outputs mithilfe von Scoring-Mechanismen und Benutzer-Feedback-Loops.
• Analysieren der Performance von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und der Effektivität von Prompts.
• Vergleichen von Observability-Strategien, um robuste, produktionsreife AI-Tools zu entwickeln.
Das Curriculum beginnt mit grundlegenden Terminologien und Konzepten, bevor es zu praktischen, schriftlichen Übungen zur Implementierung von Tracing- und Monitoring-Logik übergeht. Sie werden Schritt-für-Schritt-Code-Snippets und Szenarien lesen, die illustrieren, wie Sie diese Praktiken in Ihren Entwicklungs-Workflow integrieren. Dieser Kurs ist für Anfänger und angehende Entwickler konzipiert; es sind keine Vorkenntnisse mit agentischer AI oder komplexen Observability-Tools erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um klare Sichtbarkeit in Ihre AI-Anwendungen zu erhalten und bessere Agenten zu bauen.
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Kurz und fokussiert
2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (13)
Excellent cours pour comprendre comment tracer et évaluer des agents IA avec Langfuse, très concret du début à la fin.
Setting up Langfuse tracing finally let me see exactly where my LLM costs were leaking, brilliant course.
Bon cours sur le suivi des agents IA avec Langfuse, même si la partie sur les coûts reste un peu superficielle.
Курс хорошо объясняет, как настроить трассировку и мониторинг ИИ-агентов через Langfuse. Особенно полезной оказалась часть про автоматическую оценку ответов агента по заданным метрикам. Немного не хватило примеров работы с продакшн-логами, но база дана крепкая.
Der Kurs zeigt sehr praxisnah, wie man mit Langfuse Traces von KI-Agenten aufzeichnet und auswertet. Besonders hilfreich fand ich den Teil über automatische Evaluationen, weil ich vorher alles manuell geprüft habe. Jetzt kann ich endlich nachvollziehen, warum ein Agent bei bestimmten Anfragen falsch reagiert.
Kurs pokazuje krok po kroku, jak zbudować sensowny system oceny agentów AI w Langfuse, bardzo mi się przydał.
شرح جيد لكن يحتاج أمثلة أكثر.
Clear intro to tracing AI agents.
AIエージェントの動作を可視化するという発想自体が新鮮で、この講座でLangfuseを使ったトレース収集の流れがとてもよく分かりました。エージェントがどのステップでどんな判断をしているのかをログとして追えるようになったのは大きな収穫です。評価指標を自分で設定してエージェントの応答品質をスコア化する演習も実践的でした。ただ、コスト計測まわりの説明はもう少し詳しくてもよかったと思います。それでも全体としては、実務にすぐ活かせる内容が多い講座でした。
Kurs dobrze tłumaczy, jak śledzić i oceniać działanie agentów AI za pomocą Langfuse. Część o monitorowaniu kosztów i czasu odpowiedzi była dla mnie szczególnie przydatna. Trochę zabrakło mi głębszego omówienia własnych metryk ewaluacyjnych, ale i tak dużo się nauczyłem.
Wreszcie wiem, jak monitorować agenty AI krok po kroku dzięki Langfuse, kurs prowadzony bardzo konkretnie.
Świetne wprowadzenie do monitorowania agentów AI.
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