Наблюдаемость AI-агентов

Strands Agents генерирует OpenTelemetry нативно. Никаких дополнительных импортов, никакой конфигурации. Один метод позволяет получить циклы, количество токенов, время работы инструментов и продолжительность. Затем вы включаете трассировку и видите полный путь принятия решения, шаг за шагом, с входными и выходными данными инструментов, прикрепленными к каждому сегменту. В этом видео мы рассмотрим три уровня наблюдаемости для агентов ИИ: метрики (циклы, токены, время работы каждого инструмента), трассировки (полный путь принятия решения с входными и выходными данными на каждом сегменте) и пользовательские атрибуты трассировки (ваш бизнес-контекст, добавляемый к сегментам через хуки). Все это создано с помощью Strands Agents, который генерирует OpenTelemetry нативно без какой-либо конфигурации. Затем я переношу того же агента в продакшн на AgentCore, заменяю экспортер консоли на OTLP, и все автоматически попадает в CloudWatch GenAI Observability. Демонстрация — это туристический агент, который ищет авиабилеты, проверяет погоду и бронирует поездки. Agent Toolkit для AWS: https://go.aws/46qZ0MX Читайте блог: https://go.aws/4yblpKf Репозиторий Github: https://go.aws/46spZHV Подписывайтесь на AWS Developers! 🆇 X: https://go.aws/4zG2FnH 💼 LinkedIn: https://go.aws/45PEFAO 0:00 Ваш агент работает вслепую 2:25 Уровень 1: Метрики (циклы, токены, время работы инструмента) 8:01 Уровень 2: Трассировки (пройденный путь) 12:42 Уровень 3: Атрибуты трассировки (ваш контекст трассировки) 17:14 Производственная среда: AgentCore Observability + CloudWatch 24:00 Итоги + Что дальше (Оценка) #AWS #Observability #StrandsAgents