Наблюдаемость AI-агентов: LangSmith и Langfuse

По мере усложнения AI-приложений критически важным становится понимание того, как ваши агенты принимают решения. Трассировка и мониторинг этих рабочих процессов — ключ к созданию надежных AI-систем. Этот курс представляет собой четкое текстовое руководство по наблюдаемости AI, которое поможет вам сравнить и внедрить LangSmith и Langfuse. Вы научитесь отслеживать использование токенов, отлаживать сложные пайплайны Retrieval-Augmented Generation (RAG) и мониторить производительность агентов. Чему вы научитесь: • Поймете основополагающие концепции наблюдаемости AI, трассировки LLM и телеметрии. • Сравните основные функции, сильные стороны и варианты использования LangSmith и Langfuse. • Узнаете, как инструментировать свой код для фиксации мыслей и действий агентов. • Попрактикуетесь в оценке выходных данных LLM и эффективном управлении версиями промптов. • Проанализируете современные паттерны трассировки для RAG-приложений и мультиагентных систем. • Выберете подходящий стек наблюдаемости для конкретных требований вашего проекта. Учебная программа начинается с основной терминологии и базовых концепций телеметрии, после чего переходит к практическим письменным руководствам по внедрению обоих инструментов. Вы изучите четкие объяснения и фрагменты кода, чтобы понять, как трассировка работает «под капотом». Этот курс, предназначенный для начинающих и разработчиков, не знакомых с мониторингом AI, не требует предварительного опыта работы с платформами наблюдаемости. Начните чтение сегодня, чтобы получить полную видимость работы ваших AI-агентов.