Agent Logging

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Agent Logging est une bibliothèque Python conçue pour capturer et enregistrer des journaux détaillés des interactions des agents IA. Elle suit les invites, les appels d'outils, les réponses et les métriques de performance dans un format structuré, permettant aux développeurs de déboguer les flux de travail, d'analyser le comportement et de générer des pistes d'audit pour la conformité et l'optimisation.
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May 05 2025
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Agent Logging est une bibliothèque Python conçue pour capturer et enregistrer des journaux détaillés des interactions des agents IA. Elle suit les invites, les appels d'outils, les réponses et les métriques de performance dans un format structuré, permettant aux développeurs de déboguer les flux de travail, d'analyser le comportement et de générer des pistes d'audit pour la conformité et l'optimisation.
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Qu'est-ce que Agent Logging ?

Agent Logging fournit un cadre unifié de journalisation pour les frameworks d'agents IA et les flux de travail personnalisés. Il intercepte et enregistre chaque étape de l'exécution d'un agent — génération d'invites, invocation d'outils, réponse LLM et sortie finale — avec horodatages et métadonnées. Les logs peuvent être exportés en JSON, CSV ou envoyés à des services de surveillance. La bibliothèque prend en charge des niveaux de journalisation personnalisables, des hooks pour l'intégration avec des plateformes d'observabilité et des outils de visualisation pour suivre les chemins de décision. Avec Agent Logging, les équipes obtiennent des insights sur le comportement des agents, détectent les goulets d'étranglement de performance et maintiennent des enregistrements transparents à des fins d'audit.

Qui va utiliser Agent Logging ?

  • Développeurs AI/ML
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs MLOps
  • Équipes QA et de test
  • Responsables conformité

Comment utiliser Agent Logging ?

  • Étape 1 : Installer via pip : pip install agent-logging
  • Étape 2 : Importer et configurer le logger dans votre script Python
  • Étape 3 : Envelopper vos appels d'agents ou de flux de travail avec le gestionnaire de contexte du logger
  • Étape 4 : Exécuter votre agent pour capturer automatiquement les logs des invites, appels et réponses
  • Étape 5 : Exporter ou diffuser les logs en JSON, CSV ou vers des plateformes d'observabilité pour analyse

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de Agent Logging

Les fonctionnalités principales

  • Capture structurée des invites, des appels d'outils et des réponses
  • Métriques de performance et horodatages pour chaque étape
  • Plusieurs formats d'exportation : JSON, CSV, flux d'observabilité
  • Niveaux de journalisation configurables et hooks de métadonnées
  • Intégration avec des outils de surveillance et de visualisation

Les avantages

  • Amélioration du débogage des flux de travail d'agents IA
  • Traces d'audit transparentes pour la conformité
  • Identification des goulets d'étranglement de performance
  • Gestion centralisée des logs
  • Intégration facile dans les pipelines existants

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Agent Logging

  • Débogage de flux de travail complexes à plusieurs étapes pour agents IA
  • Surveillance des performances et erreurs des agents en production
  • Génération de rapports d'audit pour la conformité
  • Benchmarking de différentes configurations d'agents
  • Intégration des logs avec des plateformes d'observabilité

FAQs sur Agent Logging

Informations sur la Société Agent Logging

Avis Agent Logging

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Principaux Concurrents et Alternatives de Agent Logging ?

  • LangChain Callbacks & Logging
  • OpenTelemetry for Python
  • Custom logging handlers
  • AI Logger
  • AgentSmith Logging Module

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