Observabilidade de Agentes de AI: LangSmith e Langfuse

À medida que as aplicações de AI se tornam mais complexas, entender como seus agentes tomam decisões é fundamental. Rastrear e monitorar esses fluxos de trabalho é a chave para construir sistemas de AI confiáveis. Este curso oferece um guia claro, baseado em texto, para a observabilidade de AI, ajudando você a comparar e implementar LangSmith e Langfuse. Você aprenderá como rastrear o uso de tokens, depurar pipelines complexos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e monitorar o desempenho dos agentes. O que você aprenderá: • Entenda os conceitos fundamentais de observabilidade de AI, rastreamento de LLM e telemetria. • Compare os principais recursos, pontos fortes e casos de uso do LangSmith e Langfuse. • Aprenda como instrumentar seu código para capturar pensamentos e ações dos agentes. • Pratique a avaliação de saídas de LLM e o gerenciamento de versões de prompts de forma eficaz. • Analise padrões modernos de rastreamento para aplicações RAG e sistemas multiagentes. • Escolha a stack de observabilidade correta para os requisitos específicos do seu projeto. O currículo começa com a terminologia essencial e conceitos básicos de telemetria antes de passar para guias práticos de implementação por escrito para ambas as ferramentas. Você lerá explicações claras e trechos de código para entender como o rastreamento funciona nos bastidores. Projetado para iniciantes e desenvolvedores novos no monitoramento de AI, este curso não exige experiência prévia com plataformas de observabilidade. Comece a ler hoje para obter visibilidade total de seus agentes de AI.