Agent Loggingは、AIエージェントのインタラクションを詳細に記録するためのPythonライブラリです。プロンプト、ツール呼び出し、応答、パフォーマンスメトリクスを構造化フォーマットで追跡し、開発者がワークフローのデバッグ、挙動の分析、監査証跡の生成を可能にします。
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Agent Logging
Agent Loggingは、AIエージェントのインタラクションを詳細に記録するためのPythonライブラリです。プロンプト、ツール呼び出し、応答、パフォーマンスメトリクスを構造化フォーマットで追跡し、開発者がワークフローのデバッグ、挙動の分析、監査証跡の生成を可能にします。
フィーチャー
Agent Loggingとは？
Agent Loggingは、AIエージェントフレームワークやカスタムワークフローのための統一されたログフレームワークを提供します。エージェントの実行の各ステージ（プロンプト生成、ツールの呼び出し、LLMの応答、最終出力）をインターセプトし、タイムスタンプやメタデータとともに記録します。ログはJSON、CSVにエクスポートしたり、モニタリングサービスに送信したりできます。カスタマイズ可能なログレベルや観測性プラットフォームとのフック、決定経路を追跡するためのビジュアライゼーションツールもサポートします。Agent Loggingを使用することで、チームはエージェントの挙動を洞察し、パフォーマンスのボトルネックを特定し、監査のための透明な記録を維持できます。
誰がAgent Loggingを使うの？
- AI/ML開発者
- データサイエンティスト
- MLOpsエンジニア
- QAとテストチーム
- コンプライアンス担当者
Agent Loggingの使い方は？
- Step1: pipでインストール：pip install agent-logging
- Step2: Pythonスクリプトでロガーをインポートし設定
- Step3: ロガーコンテキストマネージャを用いてエージェントやワークフロー呼び出しをラップ
- Step4: エージェントを実行してプロンプト、呼び出し、応答のログを自動的にキャプチャ
- Step5: ログをJSON、CSV、または観測性バックエンドにエクスポートまたはストリーミングして解析
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Agent Loggingの主な特長・利点
コア機能
- プロンプト、ツール呼び出し、応答の構造化キャプチャ
- 各ステップのパフォーマンスメトリクスとタイムスタンプ
- 複数のエクスポート形式：JSON、CSV、観測流
- カスタマイズ可能なログレベルとメタデータフック
- 監視・ビジュアライゼーションツールとの連携
利点
- AIエージェントワークフローのデバッグ改善
- コンプライアンスのための透明な監査証跡
- パフォーマンスボトルネックの特定
- 中央集権的なログ管理
- 既存パイプラインへの簡単な統合
Agent Loggingの主な使用ケース・アプリケーション
- 複雑なマルチステップAIエージェントワークフローのデバッグ
- 実運用エージェントのパフォーマンスとエラーの監視
- コンプライアンスのための監査レポートの作成
- 異なるエージェント構成のベンチマーク
- 観測性プラットフォームとのログ統合
Agent LoggingのFAQs
Agent Logging会社情報
Agent Logging のレビュー
5/5
Agent Loggingの主な競合と代替品は？
- LangChain Callbacks & Logging
- OpenTelemetry for Python
- Custom logging handlers
- AI Logger
- AgentSmith Logging Module
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