Langtrace概述¶
Langtrace是一个开源的外部工具，帮助您为大型语言模型（LLMs）、LLM框架和向量数据库设置可观察性和评估。虽然Langtrace并非直接内置在CrewAI中，但可以与CrewAI结合使用，深入了解您的CrewAI Agent的成本、延迟和性能。这种集成允许您记录超参数，监控性能回归，并建立持续改进Agent的过程。
设置说明¶
- 通过访问https://langtrace.ai/signup注册Langtrace。
- 创建一个项目，将项目类型设置为crewAI并生成API密钥。
- 使用以下命令在您的CrewAI项目中安装Langtrace：
使用Langtrace与CrewAI¶
要將Langtrace集成到您的CrewAI项目中，请按照以下步骤操作：
- 在脚本的开始处导入并初始化Langtrace，在任何CrewAI导入之前：
from langtrace_python_sdk import langtrace
langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')
# 现在导入CrewAI模块
from crewai import Agent, Task, Crew
特性与其在CrewAI中的应用¶
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LLM Token和成本跟踪
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监控每个CrewAI Agent交互的Token使用情况和相关成本。
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执行步骤的跟踪图
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可视化您的CrewAI任务的执行流程，包括延迟和日志。
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有助于识别Agent工作流程中的瓶颈。
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使用手动标注的数据集整理
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从您的CrewAI任务输出中创建数据集，用于未来的训练或评估。
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提示版本和管理
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跟踪您的CrewAI Agent中使用的不同版本的提示。
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有助于A/B测试和优化Agent性能。
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带有模型比较的提示游乐场
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在部署前测试和比较您的CrewAI Agent的不同提示和模型。
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测试和评估
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为您的CrewAI Agent和任务设置自动化测试。
# 示例代码，展示如何使用Langtrace进行Agent监控
from langtrace_python_sdk import langtrace
from crewai import Agent, Task, Crew
# 初始化Langtrace
langtrace.init(api_key='your_api_key_here')
# 创建Agent
agent = Agent(name="ExampleAgent", model="gpt-3.5-turbo")
# 创建任务
task = Task(description="Translate the given text to Chinese.")
# 创建Crew并添加任务
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
# 执行任务并记录跟踪信息
result = crew.run()
langtrace.log(task=task, agent=agent, result=result)
# 查看Langtrace仪表板以分析性能
print("Task completed. Check Langtrace dashboard for performance insights.")
通过以上步骤，您可以有效地使用Langtrace来监控和管理您的CrewAI Agent的性能。确保定期检查Langtrace提供的报告和可视化数据，以便持续优化您的Agent和工作流程。