El auge de los agentes de inteligencia artificial (IA) representa un cambio significativo en el desarrollo de software y en la forma en que las aplicaciones toman decisiones e interactúan con los usuarios. A diferencia de los sistemas tradicionales, que siguen caminos predecibles, los agentes de IA llevan a cabo un razonamiento complejo que a menudo permanece oculto. Esta invisibilidad plantea un reto para las organizaciones: ¿cómo pueden confiar en lo que no pueden ver? Aquí es donde entra en juego la observabilidad de los agentes, que proporciona conocimientos profundos sobre cómo las aplicaciones de IA realizan tareas, interactúan y llevan a cabo su trabajo.
Recientemente, se ha puesto de manifiesto la integración de Langfuse con Amazon Bedrock AgentCore, una plataforma integral para el despliegue y operación de agentes de IA seguros y a gran escala. La colaboración entre estas dos herramientas busca ofrecer visibilidad detallada sobre el rendimiento de los agentes, acelerar la resolución de problemas y optimizar los costos. Langfuse utiliza OpenTelemetry para rastrear y monitorear los agentes desplegados en Amazon Bedrock, permitiendo a los usuarios seguir métricas de rendimiento como el uso de tokens, la latencia y las duraciones de ejecución a través de diferentes fases de procesamiento.
Amazon Bedrock AgentCore se compone de servicios completamente gestionados que pueden utilizarse conjuntamente o de forma independiente, lo que brinda flexibilidad y fiabilidad. Además, emite datos de telemetría en un formato compatible con OpenTelemetry, lo que facilita su integración con cualquier pila de monitoreo existente. Esto proporciona visualizaciones detalladas de cada paso en el flujo de trabajo del agente, permitiendo la inspección de la ruta de ejecución, la auditoría de los resultados intermedios y la corrección de cuellos de botella en el rendimiento.
El funcionamiento de Langfuse se basa en la captura de estructuras de rastreo jerárquicas que recogen tanto respuestas en streaming como no en streaming, facilitando la identificación rápida de problemas en aplicaciones complejas de modelos de lenguaje grande (LLM). La implementación de Langfuse también cubre todo el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones LLM, incluyendo evaluadores automatizados, organización del etiquetado de datos y seguimiento de experimentos.
Un aspecto destacado de esta integración es su enfoque en proporcionar a los desarrolladores herramientas más eficaces para monitorear y auditar el rendimiento de los agentes. La capacidad de rastrear cada interacción desde las solicitudes hasta las respuestas de los modelos crea una línea de tiempo completa de las actividades del agente, lo que resulta fundamental para identificar patrones de error y optimizar el rendimiento. Langfuse también ofrece un panel de control que monitoriza métricas clave como costos, latencia y gestión del uso, permitiendo una gestión eficiente de la infraestructura de IA.
Este avance en la observabilidad de agentes de inteligencia artificial no solo genera confianza en el uso de sistemas complejos, sino que también permite a las organizaciones tomar decisiones respaldadas por datos, mejorando así la experiencia del usuario final. Con la creciente dependencia de la IA en diversas aplicaciones, la implementación de soluciones como Langfuse junto a Amazon Bedrock AgentCore se convierte en una estrategia esencial para las empresas que buscan mantenerse a la vanguardia en tecnología y eficiencia operativa.
vía: AWS machine learning blog
