Agent Logging
0 ReseñasAgent Logging es una biblioteca de Python diseñada para capturar y registrar logs detallados de interacciones con agentes de IA. Rastrea indicaciones, llamadas a herramientas, respuestas y métricas de rendimiento en un formato estructurado, permitiendo a los desarrolladores depurar flujos de trabajo, analizar comportamientos y generar registros de auditoría para cumplimiento y optimización.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Observabilidad y monitoreo
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#seguimiento de rendimiento de agentes
#análisis de flujos de trabajo
#gestión de registros
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#integración con herramientas de observabilidad
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#Transparencia de datos
#métricas de rendimiento
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#seguimiento de ejecución de agentes
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Agent Logging es una biblioteca de Python diseñada para capturar y registrar logs detallados de interacciones con agentes de IA. Rastrea indicaciones, llamadas a herramientas, respuestas y métricas de rendimiento en un formato estructurado, permitiendo a los desarrolladores depurar flujos de trabajo, analizar comportamientos y generar registros de auditoría para cumplimiento y optimización.
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¿Qué es Agent Logging?
Agent Logging proporciona un marco unificado de registro para frameworks de agentes de IA y flujos de trabajo personalizados. Intercepta y registra cada etapa de la ejecución de un agente — generación de indicaciones, invocación de herramientas, respuesta LLM y salida final — junto con marcas de tiempo y metadatos. Los logs se pueden exportar en JSON, CSV o enviarse a servicios de monitorización. La biblioteca soporta niveles de registro personalizables, hooks para integración con plataformas de observabilidad y herramientas de visualización para rastrear caminos de decisión. Con Agent Logging, los equipos obtienen insights sobre el comportamiento del agente, detectan cuellos de botella de rendimiento y mantienen registros transparentes para auditoría.
¿Quién usará Agent Logging?
- Desarrolladores AI/ML
- Científicos de datos
- Ingenieros MLOps
- Equipos QA y de pruebas
- Funcionarios de cumplimiento
¿Cómo usar Agent Logging?
- Paso 1: Instalar vía pip: pip install agent-logging
- Paso 2: Importar y configurar el logger en tu script de Python
- Paso 3: Envolver tus llamadas a agentes o flujos de trabajo con el gestor de contexto del logger
- Paso 4: Ejecutar tu agente para capturar automáticamente logs de indicaciones, llamadas y respuestas
- Paso 5: Exportar o transmitir logs en JSON, CSV o a plataformas de observabilidad para análisis
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Agent Logging
Las características principales
- Captura estructurada de indicaciones, llamadas a herramientas y respuestas
- Métricas de rendimiento y marcas de tiempo para cada etapa
- Múltiples formatos de exportación: JSON, CSV, streams de observabilidad
- Niveles de registro personalizables y hooks de metadata
- Integración con herramientas de monitorización y visualización
Los beneficios
- Mejora en depuración de flujos de trabajo de agentes IA
- Registros de auditoría transparentes para cumplimiento
- Identificación de cuellos de botella de rendimiento
- Gestión centralizada de logs
- Fácil integración en pipelines existentes
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Agent Logging
- Depuración de flujos de trabajo complejos de múltiples pasos para agentes IA
- Monitoreo del rendimiento y errores de agentes en producción
- Generación de informes de auditoría para cumplimiento
- Benchmarking de diferentes configuraciones de agentes
- Integración de logs con plataformas de observabilidad
FAQs sobre Agent Logging
Información de la Compañía Agent Logging
Reseñas de Agent Logging
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Agent Logging?
- LangChain Callbacks & Logging
- OpenTelemetry for Python
- Custom logging handlers
- AI Logger
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