Debuggen Sie KI-Agenten wie ein Profi
Folgen Sie instrumentierten LLM-Aufrufen, Abrufen, Tool-Interaktionen und Agentenschritten in einem Trace.
KI-Agenten sind komplex, nicht deterministisch und undurchsichtig. Hierarchisches Tracing liefert Ermittlern eine konkrete Ausführungsaufzeichnung, die sie bei einem Fehler untersuchen können.
Trace-Ebene
Untersuchungskontext
Die Herausforderung
Warum das Debuggen von KI-Agenten so schwer ist
Traditionelle Debugging-Tools (Logs, Metriken, Profiler) wurden für deterministische Software entwickelt. KI-Agenten sind grundlegend anders und erfordern einen anderen Ansatz.
Das Black-Box-Problem
LLMs sind Blackboxes. Eingabe und Ausgabe sind sichtbar, der interne Entscheidungsweg jedoch nicht. Bei einer falschen Antwort bleibt unklar, ob die Ursache im Prompt, in der LLM-Antwort oder in einem Tool-Aufruf liegt.
Nicht-deterministisches Verhalten
Dieselbe Eingabe kann unterschiedliche Ausgaben erzeugen. Dadurch lassen sich Fehler schwer reproduzieren und nachvollziehen. Eine einfache Wiederholung mit identischer Eingabe reicht nicht aus.
Komplexe Workflows
Moderne KI-Agenten bilden komplexe mehrstufige Workflows aus LLM-Aufrufen, Tool-Interaktionen und Entscheidungspunkten. Jeder einzelne Schritt kann einen Fehler verursachen.
Unzureichendes Logging
Herkömmliches Logging reicht nicht aus. Sie müssen nicht nur sehen, was passiert ist, sondern auch warum: Wie lautete die Begründung des LLM und welche Daten lieferte das Tool?
Debugging ohne verbundenen Trace
Wenn Prompts, Modellaufrufe, Abrufe und Tool-Ergebnisse in getrennten Logs liegen, müssen Ermittler den Ausführungspfad rekonstruieren, bevor sie eine Hypothese testen können.
Die Lösung
Noveum.ai Tracing: Verbundene Ausführungsnachweise
Verbinden Sie mit hierarchischem Tracing die instrumentierten Vorgänge von einer anfänglichen Eingabe bis zur abschließend aufgezeichneten Ausgabe.
Was wird erfasst?
Unterstützte Integrationen erfassen die empfangenen Callbacks; Context Manager und benutzerdefinierte Spans decken anwendungsspezifische Vorgänge ab
Workflow-Tracing
Instrumentieren Sie unterstützte Framework-Callbacks und ergänzen Sie benutzerdefinierte Vorgänge, wo Ihre Anwendung mehr Kontext benötigt.
- Instrumentierte LLM-Aufrufe mit den Feldern, die Ihre Erfassungseinstellungen zulassen
- Instrumentierte Tool-Aufrufe mit verfügbaren Ein- und Ausgaben sowie Timing
- API-Aufrufe und Datenbankabfragen, die Sie als benutzerdefinierte Vorgänge umschließen
- Individuelle Operationen, die Sie selbst definieren
Wichtige Vorteile
Warum Teams sich für Noveum.ai Tracing entscheiden
Debuggen Sie schneller, verstehen Sie das Agentenverhalten besser und stellen Sie Agenten sicher bereit.
Debugging-Zeit verkürzen
Beginnen Sie mit einer verbundenen Ausführungsaufzeichnung, statt einen Agentenlauf aus unverbundenen Logs zu rekonstruieren.
Verstehen Sie das Verhalten der Agenten
Untersuchen Sie die Vorgänge und Daten, die Ihre Instrumentierung aufgezeichnet hat; Tracing legt keine verborgenen Schlussfolgerungen des Modells offen.
Qualität verbessern
Indem Sie verstehen, was schiefläuft, können Sie gezielte Verbesserungen vornehmen. Beheben Sie die Ursachen, nicht die Symptome.
Performance optimieren
Sehen Sie, welche Abläufe langsam sind. Identifizieren Sie Engpässe und optimieren Sie sie für bessere Latenz.
Selbstvertrauen aufbauen
Setzen Sie Agenten mit Zuversicht ein, da Sie alle auftretenden Probleme schnell debuggen können.
Kosten senken
Identifizieren Sie teure Abläufe und optimieren Sie die Nutzung von LLMs. Sparen Sie API-Kosten durch gezielte Verbesserungen.
Vom Signal zum stützenden Nachweis
Filtern Sie den betroffenen Trace, untersuchen Sie seine Span-Hierarchie und Rohattribute und vergleichen Sie ihn mit einer fehlerfreien Ausführung, bevor Sie über eine Änderung entscheiden.
Erste Schritte
So funktioniert das Tracing
Senden Sie in drei Schritten einen repräsentativen Trace und prüfen Sie dessen erfasste Felder, bevor Sie die Abdeckung erweitern.
- 1
SDK installieren
Installieren Sie das Python-SDK von Noveum.ai mit einem einzigen Befehl.
- 2
Callback-Handler hinzufügen
Binden Sie den Callback-Handler an die LangChain-Aufrufe an, deren unterstützte Ereignisse Sie tracen möchten.
- 3
Traces anzeigen
Öffnen Sie nach dem Ingest eines instrumentierten Aufrufs den Explorer und prüfen Sie dessen Span-Hierarchie und Attribute.
SDK installieren
Installieren Sie das Python-SDK von Noveum.ai mit einem einzigen Befehl.
pip install noveum-traceCallback-Handler hinzufügen
Binden Sie den Callback-Handler an die LangChain-Aufrufe an, deren unterstützte Ereignisse Sie tracen möchten.
llm = ChatOpenAI(callbacks=[callback_handler])Traces anzeigen
Öffnen Sie nach dem Ingest eines instrumentierten Aufrufs den Explorer und prüfen Sie dessen Span-Hierarchie und Attribute.
noveum.ai/tracesTrace-Explorer
Der Trace-Viewer zeigt den von Ihrer Instrumentierung erfassten Ausführungskontext. Sie können:
- 1Sehen Sie sich die vollständige Hierarchie der Operationen an
- 2Einen Span auswählen und detaillierte Informationen anzeigen
- 3Fehler untersuchen und eine Hypothese zur Grundursache bilden
- 4Traces vergleichen und Unterschiede erkennen
Anwendungen in der realen Welt
Wie Teams Noveum.ai Tracing nutzen
Sehen Sie, wie Entwickler Tracing nutzen, um ihre Agenten zu debuggen und zu optimieren.
Probleme im Produktivbetrieb debuggen
Wenn ein Agent in der Produktion fehlschlägt, untersuchen Sie den erfassten Trace, um den Vorgang und die Nachweise zu finden, die den Fehler wahrscheinlich erklären, bevor Sie entscheiden, ob eine lokale Reproduktion nötig ist.
Beispiel: Ein Support-Mitarbeiter gibt falsche Antworten. Die Spur zeigt eine LLM-Halluzination in Schritt 3 eines 5-Schritte-Workflows.
Leistungsoptimierung
Ein Agent ist langsam. Sehen Sie, welche Operationen am meisten Zeit benötigen, und optimieren Sie sie für eine bessere Benutzererfahrung.
Beispiel: Ein erfasster Trace ordnet den Großteil der gemessenen Latenz einem Tool-Aufruf zu. Das Team ändert diesen Aufruf und vergleicht die Latenz in einer repräsentativen Folgekohorte.
Qualitätsverbesserung
Ein Agent liefert qualitativ minderwertige Ausgaben. Verfolgen Sie die Ausführung, um zu sehen, wo die Qualität nachlässt, und um die Ursache zu beheben.
Beispiel: Der Trace führt eine schlechte Ausgabe auf den Abruf irrelevanter Dokumente zurück. Eine Korrektur des Abrufs verbessert die Qualität.
Multi-Agenten-Debugging
Wenn ein Multi-Agenten-System fehlschlägt, instrumentieren Sie die relevanten Workflow-Grenzen und Interaktionen, damit Ermittler den erfassten Ausführungspfad untersuchen können.
Beispiel: Agent A sendet falsche Daten an Agent B. Die Spur zeigt genau, wo das Missverständnis passiert.
Warum Noveum.ai
Warum Noveum.ai Tracing heraussticht
Speziell für KI-Agenten entwickelt, nicht für generische Softwareüberwachung.
Im Vergleich zu herkömmlichem Logging
Textbasierte Logs sind schwer zu überblicken. Tausende Zeilen müssen durchsucht werden, um Probleme zu finden.
Noveum.ai
Strukturierte, hierarchische Traces lassen sich visuell untersuchen und schnell verstehen.
vs. APM-Tools (Datadog, New Relic)
Allgemeines APM ohne KI-spezifische Instrumentierung speichert möglicherweise nicht den Prompt-, Modell-, Token-, Abruf-, Tool- und Evaluierungskontext, der für die Untersuchung von Agenten nötig ist.
Noveum.ai
KI-spezifisches Tracing mit LLM-Einblicken, Kostenverfolgung und integrierter Evaluierung.
vs. Individuelle Lösungen
Ein eigenes Nachverfolgungssystem zu bauen ist teuer und zeitaufwendig. Wartung ist eine ständige Belastung.
Noveum.ai
Kampferprobte, bewährte Lösung, die direkt mit jedem Framework funktioniert.
Einzigartige Merkmale
KI-spezifisch
Speziell für KI-Agenten entwickelt, nicht für generische Software.
Hierarchisch
Sehen Sie die hierarchische Struktur aufgezeichneter Agentenvorgänge statt nur flacher Logs.
Leichtgewicht
Messen Sie den SDK-Overhead vor dem Produktions-Rollout mit Ihren Payloads, Netzwerk-, Batching- und Flush-Einstellungen.
Framework-Agnostisch
Funktioniert mit LangChain, LangGraph, CrewAI und beliebigen benutzerdefinierten Agenten.
Integriert
Verbindet Tracing mit Evaluierung und NovaPilot-Analyseberichten.
Zugriff auf aktuelle Traces
Untersuchen Sie Traces nach dem Ingest und aktualisieren Sie den ausgewählten Zeitraum, wenn neuer Traffic eintrifft.
Behalten Sie den vollständigen Überblick
Verbinden Sie Agentenvorgänge in hierarchischen Traces, untersuchen Sie Fehler im Kontext und prüfen Sie Änderungen anhand von Nachweisen.
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