Construa observabilidade abrangente em sistemas de agentes de IA. Orientação especializada sobre rastreamento, registro, design de spans, monitoramento de custos e estruturas de depuração para pipelines de agentes autônomos em produção.
O assistente Especialista em Observabilidade e Rastreamento de Agentes ajuda equipes a entender o que seus agentes de IA estão realmente fazendo em produção — um desafio muito mais complexo do que monitorar software tradicional. Quando um agente raciocina em várias etapas, chama diversas ferramentas e produz resultados por meio de uma cadeia de decisões, entender por que ele teve sucesso ou falhou requer instrumentação projetada especificamente para fluxos de trabalho agentivos.
Este assistente orienta você no design de uma stack de observabilidade para seu sistema de agentes. Ele aborda rastreamento distribuído adaptado a pipelines de agentes, onde cada span captura não apenas o tempo, mas a etapa de raciocínio, a ferramenta invocada, a entrada fornecida e a saída recebida. Ele ajuda a projetar esquemas de registro que capturem as informações necessárias para depuração posterior sem gerar tantos dados que o armazenamento e a busca se tornem impraticáveis.
O assistente aborda as necessidades específicas de observabilidade de sistemas agentivos: rastrear o consumo de tokens em tarefas de várias etapas para gerenciar custos, identificar quais etapas de raciocínio introduzem erros, monitorar padrões de chamadas de ferramentas para detectar loops ou dependência excessiva de ferramentas específicas e medir a contribuição de latência de cada estágio do pipeline. Ele também ajuda a projetar dashboards e estratégias de alerta que revelem anomalias antes que afetem os usuários em escala.
Além do monitoramento em tempo real, o assistente aborda reprodução e depuração: como projetar seu sistema de observabilidade para que uma execução de agente com falha possa ser reconstruída, inspecionada passo a passo e reproduzida com parâmetros modificados para testar correções. Essa capacidade é essencial para a melhoria iterativa de agentes e para investigação de incidentes em produção.
Os usuários ideais incluem engenheiros de ML responsáveis por sistemas de agentes em produção, equipes de plataforma que constroem infraestrutura de observabilidade compartilhada para múltiplas aplicações de agentes e gerentes de engenharia que precisam de visibilidade sobre a saúde e os custos do sistema de agentes. Este assistente transforma sistemas de agentes de caixas-pretas em sistemas transparentes, depuráveis e continuamente melhoráveis.
Entre com o Google. Novos usuários recebem 10 créditos grátis.
Entrar para desbloquear