Стеки мониторинга

Выбор правильного мониторинга — важное решение, которое может либо ускорить, либо замедлить темп разработки вашей агентной системы. Наблюдаемость должна захватывать не только традиционные инфраструктурные метрики (например, задержка, время работы), но и семантические инсайты, такие как частота галлюцинаций, эффективность инструментов и сдвиги распределения во входах пользователей.

Grafana с OpenTelemetry, Loki и Tempo

Этот стек предлагает высокую композируемость, что делает его гибким выбором для команд, строящих кастомную наблюдаемость вокруг агентов.

Настройка и интеграция: Инициализируйте OpenTelemetry (OTel) в вашем приложении LangGraph для экспорта спанов (например, для вызовов инструментов или генераций LLM) и метрик (например, использование токенов). Логи маршрутизируются в Loki для структурированного запроса, в то время как трассировки идут в Tempo для сквозной видимости. Grafana извлекает из обоих, устанавливая дашборды, которые коррелируют поведение агента (например, задержка планирования) со здоровьем системы.

Ключевые особенности: Дашборды в реальном времени для семантических метрик (например, оценки галлюцинаций через кастомные плагины); алертинг на аномалии, такие как всплески повторов; и сильное сообщество для AI-расширений.

Компромиссы: Плюсы включают гибкость (смешивание и сопоставление компонентов) и отсутствие привязки к поставщику; минусы — настройка нескольких инструментов (требует управления Loki/Tempo отдельно) и более крутая кривая обучения для команд, не связанных с инфраструктурой.

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana)

ELK Stack — зрелый вариант, подчеркивающий мощный поиск и аналитику, часто расширяемый из существующих корпоративных настроек для AI-нагрузок.

Настройка и интеграция: Используйте коллекторы OTel для отправки трассировок/логов агентов в Elasticsearch (через Logstash для приема). Kibana предоставляет UI для запросов и дашбордов.

Ключевые особенности: Продвинутый полнотекстовый и векторный поиск для выходов LLM; встроенный ML для прогнозирующих алертов; масштабируемость для массивных объемов логов с кластеризацией.

Компромиссы: Плюсы — превосходный поиск и аналитика; минусы — более высокие требования к ресурсам (Elasticsearch требователен к памяти) и более сложное развертывание.

Arize Phoenix

Phoenix фокусируется на трассировке и оценке LLM, предоставляя ориентированное на отладку расширение для мониторинга агентов в существующих окружениях.

Настройка и интеграция: Используйте Python SDK Phoenix для инструментирования LangGraph (например, трассировка вызовов LLM с оценками). Поддерживает экспорт OTel для гибридного использования.

Ключевые особенности: Структурированная трассировка с оценками (например, качество RAG, обнаружение галлюцинаций); интеграция Jupyter для ML-рабочих процессов.

Компромиссы: Плюсы — специализирован для оценок/отладки; минусы — ограничен трассировками/оценками (дополнение для полных логов/метрик) и более ориентирован на разработку, чем на операции.

SigNoz

SigNoz — это унифицированная, нативная OTel платформа, которая объединяет метрики, трассировки и логи в одном инструменте.

Настройка и интеграция: SigNoz принимает данные OTel напрямую, с автоматическим инструментированием для Python (например, LangGraph).

Ключевые особенности: Интегрированные AI-инсайты (например, обнаружение аномалий на трассировках агентов); кастомные дашборды для метрик LLM; легковесное самостоятельное размещение с бэкендом ClickHouse.

Компромиссы: Плюсы — более простая настройка (одно приложение), более низкие накладные расходы для небольших команд; минусы — менее расширяемая экосистема (меньше плагинов).

Langfuse

Langfuse специализируется на наблюдаемости базовых моделей и агентов, упрощая расширение существующих стеков семантически-ориентированной трассировкой для агентов.

Настройка и интеграция: Интегрируйте через SDK в LangGraph (например, оберните узлы трассировщиками Langfuse). Захватывает промпты, выходы и оценки.

Ключевые особенности: Нативные метрики LLM (например, отслеживание стоимости токенов, A/B тестирование промптов); воспроизведение сессий для отладки; самостоятельное размещение с бэкендами баз данных, такими как PostgreSQL.

Компромиссы: Плюсы — адаптирован для агентов/LLM; минусы — более узкий охват (слабее на инфраструктурных метриках, таких как CPU).

Выбор правильного стека

Все эти стеки с открытым исходным кодом являются жизнеспособными эквивалентами — начните с оценки вашей текущей настройки. Если у вас есть корпоративное управляемое решение, расширьте его инструментированием OTel для сигналов агентов, если только вам не нужны LLM-специфичные функции, такие как авто-оценки (предпочитайте Langfuse/Phoenix) или продвинутый поиск (ELK).