AI Agent Observability: LangSmith at Langfuse

Habang nagiging mas kumplikado ang mga AI application, kritikal ang pag-unawa kung paano gumagawa ng desisyon ang iyong mga agent. Ang pag-trace at pag-monitor sa mga workflow na ito ang susi sa pagbuo ng mga maaasahang AI system. Ang kursong ito ay nagbibigay ng malinaw at text-based na gabay sa AI observability, na tumutulong sa iyong ihambing at ipatupad ang LangSmith at Langfuse. Matututunan mo kung paano i-track ang token usage, i-debug ang mga kumplikadong Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline, at i-monitor ang performance ng agent. Ano ang iyong matututunan: • Unawain ang mga pundasyong konsepto ng AI observability, LLM tracing, at telemetry. • Ihambing ang mga pangunahing feature, kalakasan, at use case ng LangSmith at Langfuse. • Alamin kung paano i-instrument ang iyong code para makuha ang mga iniisip at ginagawa ng agent. • Magsanay sa pag-evaluate ng mga LLM output at epektibong pamamahala ng mga prompt version. • Suriin ang mga modernong tracing pattern para sa mga RAG application at multi-agent system. • Piliin ang tamang observability stack para sa iyong mga partikular na kinakailangan sa proyekto. Nagsisimula ang curriculum sa mga mahahalagang terminolohiya at pangunahing konsepto ng telemetry bago lumipat sa mga praktikal at nakasulat na gabay sa pagpapatupad para sa parehong tool. Babasahin mo ang mga malinaw na paliwanag at code snippet para maunawaan kung paano gumagana ang tracing sa likod nito. Dinisenyo para sa mga baguhan at developer na bago sa AI monitoring, ang kursong ito ay hindi nangangailangan ng paunang karanasan sa mga observability platform. Simulan ang pagbabasa ngayon para magkaroon ng ganap na visibility sa iyong mga AI agent.