想要尝试 Agentic AI 和开源 AI 可观测性,又不想付出高昂的费用?本文将带你探索如何利用 IBM watsonx Orchestrate,一个专为企业设计的 AI Agent 平台,以及 Langfuse,一个开源的 LLM 工程平台,搭建一个低成本甚至零成本的 Agentic AI 监控系统。文章将深入探讨如何集成这两个平台,并利用 Langfuse 监控和理解 LLM 应用的内部状态,包括输入和输出,最终实现对 Agentic AI 的有效管理和优化。
1. watsonx Orchestrate:低门槛 Agentic AI 入门
IBM watsonx Orchestrate 旨在简化企业级 AI Agent 的构建和部署。与其他动辄需要复杂配置和昂贵费用的平台不同,watsonx Orchestrate 提供了易于上手的开发环境。文章提到的作者尝试了 watsonx Orchestrate Developer Edition,这是一个免费的体验版本,极大地降低了尝试 Agentic AI 的门槛。
通过 watsonx Orchestrate,开发者可以构建能够自主规划、推理和执行任务的 AI Agent。这些 Agent 可以连接到各种工具和服务,从而完成复杂的业务流程。例如,一个 Agent 可以被设计用来处理客户支持请求,自动检索相关信息、生成回复并解决问题。
文章中提到了作者之前的一篇文章,详细介绍了如何在 watsonx Orchestrate 中构建第一个 Agent。这表明该平台提供了相对友好的用户界面和易于理解的文档,即使是初学者也能快速上手。
2. Langfuse:开源 LLM 可观测性的利器
Langfuse 是一款开源的 LLM 工程平台,专注于提供强大的 AI 可观测性。它可以帮助开发者深入了解 LLM 应用的内部运行机制,监控性能指标,并识别潜在的问题。与其他商业化的可观测性平台相比,Langfuse 的开源特性使其更具灵活性和可定制性,并且无需支付高昂的订阅费用。
Langfuse 允许开发者追踪 LLM 应用的输入、输出、中间状态以及调用的各种工具和服务。这些信息可以用于分析 Agent 的行为,诊断性能瓶颈,并优化 Agent 的推理和决策过程。
Langfuse 提供可视化的仪表盘和跟踪功能,使开发者能够直观地了解 Agent 的运行状况。通过这些工具,开发者可以快速识别问题,并采取相应的措施来改进 Agent 的性能。
3. watsonx Orchestrate 与 Langfuse 的无缝集成
IBM watsonx Orchestrate 提供了与 Langfuse 的原生集成,这使得监控和理解 LLM 应用的内部状态变得非常容易。通过简单的配置,开发者可以将 watsonx Orchestrate 连接到 Langfuse,从而实时监控 Agent 的运行情况。
文章中提到,只需在启动 watsonx Orchestrate 服务器时添加 --with-langfuse
或 -l
选项,即可启用 Langfuse 集成。这表明集成的过程非常简单,无需复杂的配置步骤。
通过集成 Langfuse,开发者可以利用其强大的可观测性功能来监控 Agent 的行为,并分析其性能。这对于理解 Agent 的推理过程、识别潜在问题以及优化 Agent 的性能至关重要。
4. 通过 Langfuse 追踪 Agent 的行为
文章中提供了一个示例,展示了如何使用 Langfuse 追踪 Agent 的行为。通过查看 Langfuse 中的跟踪信息,开发者可以了解 Agent 如何规划路由、进行思考以及调用正确的工具来回答问题。
例如,Agent 如何回答“明天新加坡动物园会下雨吗?”这个问题。通过 Langfuse,开发者可以追踪 Agent 的整个推理过程,包括:
- Agent 首先需要确定明天的日期。
- Agent 需要查询天气预报服务,获取新加坡的天气信息。
- Agent 需要分析天气信息,判断明天是否会下雨。
- Agent 需要提取与新加坡动物园相关的信息。
- Agent 将以上信息整合后,生成最终答案。
通过查看这些跟踪信息,开发者可以深入了解 Agent 的决策过程,并识别潜在的问题。例如,如果 Agent 无法正确查询天气预报服务,开发者可以及时修复该问题,确保 Agent 能够准确回答相关问题。
5. Langfuse 可视化 Agent 路由的优势
Langfuse 提供了图表来可视化 Agent 从开始到结束所采取的路由,这是一个非常实用的功能。通过这些图表,开发者可以直观地了解 Agent 的行为模式,并识别潜在的性能瓶颈。
例如,通过查看 Agent 的路由图,开发者可以了解 Agent 是否重复访问相同的工具或服务,或者是否存在死循环等问题。通过识别这些问题,开发者可以优化 Agent 的设计,提高其效率和可靠性。
此外,Langfuse 还提供了预构建的仪表盘,可以帮助开发者快速了解 Agent 的整体运行状况。这些仪表盘可以显示各种性能指标,例如 Agent 的响应时间、错误率以及资源利用率等。
6. 案例分析:优化客服 Agent 的推理路径
假设我们使用 IBM watsonx Orchestrate 构建了一个客户服务 Agent,旨在自动回答客户的常见问题。通过集成 Langfuse,我们可以深入了解 Agent 的运行状况,并优化其性能。
例如,通过 Langfuse 跟踪信息,我们发现 Agent 在回答某个特定问题时,需要访问多个不同的知识库,导致响应时间较长。通过分析 Agent 的路由图,我们发现 Agent 每次都需要从头开始搜索知识库,而没有利用缓存机制。
为了解决这个问题,我们可以修改 Agent 的设计,使其能够将经常访问的知识库缓存在本地,从而减少访问次数,提高响应速度。
通过 Langfuse 的持续监控,我们可以评估优化效果,并进一步改进 Agent 的性能。例如,我们可以观察 Agent 的响应时间是否有所缩短,错误率是否有所降低。
7. 利用 watsonx Orchestrate ADK 构建更灵活的 Agent
文章提到了 watsonx Orchestrate ADK (Agent Development Kit),这是一个命令行客户端,可以用于构建和配置 Agent。通过 ADK,开发者可以更加灵活地定义 Agent 的行为,并将其集成到各种不同的环境中。
ADK 提供了丰富的 API 和工具,可以帮助开发者快速构建自定义的 Agent。例如,开发者可以使用 ADK 定义 Agent 的输入输出接口、推理逻辑以及与外部工具和服务的集成方式。
此外,ADK 还支持各种不同的编程语言,例如 Python、Java 和 JavaScript,这使得开发者可以使用自己熟悉的语言来构建 Agent。
8. 免费试用与学习资源
文章鼓励读者尝试 IBM watsonx Orchestrate 的免费试用版,并提供了相关的学习资源,例如 IBM Developer 网站和 watsonx Orchestrate ADK 的 GitHub 仓库。
通过免费试用版,读者可以亲身体验 watsonx Orchestrate 的强大功能,并学习如何构建和部署自己的 AI Agent。
IBM Developer 网站提供了丰富的文档、教程和示例代码,可以帮助读者快速上手 watsonx Orchestrate。
watsonx Orchestrate ADK 的 GitHub 仓库包含了 ADK 的源代码和相关文档,读者可以从中学习如何使用 ADK 构建更灵活的 Agent。
9. Agentic AI 和 AI 可观测性的未来
Agentic AI 和 AI 可观测性 是人工智能领域的两个重要发展方向。Agentic AI 旨在构建能够自主规划、推理和执行任务的智能体,而 AI 可观测性则旨在提供对 LLM 应用内部运行机制的深入了解。
随着技术的不断发展,Agentic AI 将在各个领域得到广泛应用,例如客户服务、金融分析、医疗诊断等。同时,AI 可观测性也将变得越来越重要,因为它能够帮助开发者更好地理解和优化 LLM 应用的性能,确保其可靠性和安全性。
IBM watsonx Orchestrate 和 Langfuse 的结合,为开发者提供了一个低成本、易于使用的 Agentic AI 开发和监控平台。通过利用这两个平台,开发者可以快速构建和部署强大的 AI Agent,并深入了解其内部运行机制,从而提高其性能和可靠性。
10. 总结:开启 Agentic AI 的可观测之旅
总而言之,IBM watsonx Orchestrate 与 Langfuse 的集成提供了一个经济高效的途径,让开发者可以无成本地探索 Agentic AI 的世界,并实现对其内部运作的全面 AI 可观测性。从 Agent 的构建到路由追踪,再到性能优化,这两个平台的结合为 Agentic AI 的开发、部署和监控提供了强大的工具和支持。 无论是希望降低成本,还是寻求更灵活的解决方案,watsonx Orchestrate 和 Langfuse 都是值得考虑的选择。现在就开启你的 Agentic AI 可观测之旅,探索无限可能吧!