💻 Воркшоп: «Смотри, как думает агент: Observability AI-агентов с Langfuse»

SRE и эксплуатация систем

Логирование и мониторинг

Observability в enterprise

Надёжность продакшена

Логи, метрики, ошибки

DevOps / SRE

22 июня, 12:20, «Зал Розовый»

Google Outlook Apple

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Отлаживать мультиагентную систему совсем не просто. На воркшопе Филиппа и Дмитрия вы примените инструмент Langfuse для обеспечения наблюдаемости агентов, а также разберёте несколько типовых кейсов ошибок в их работе и научитесь их быстро диагностировать.

Целевая аудитория

ML-инженеры, Backend-разработчики, MLOps инженеры, Tech Lead / Team Lead команд работающих с LLM или внедряющих агентов

Тезисы

AI-агенты в продакшене — это больше не эксперимент, а критичная инфраструктура. Но как понять, правильно ли агент отвечает, где и почему он «галлюцинирует» и во сколько реально обходится его использование?

На воркшопе мы разберём Langfuse — open source инструмент наблюдаемости для AI-приложений. Покажем, как организовать централизованный мониторинг ИИ-агентов и прямо на месте сделаем демо-агента наблюдаемым. Участники научатся трассировать вызовы LLM, собирать метрики, оценивать качество ответов и выполнять диагностику агентов так же, как и обычных продовых сервисов и приложений. Минимум слайдов, максимум практики: реальный агент, реальный прод-подход и живое инструментирование вместе с аудиторией.

Важно! Для участия в данном формате с собой необходимо иметь ноутбук. Код для воркшопа и требования к подготовке по ссылке: https://github.com/bocharovf/langfuse-workshop

Филипп Бочаров

МТС Web Services (MWS)

CPO RelyOps Platform в МТС Web Services. Занимается развитием технологической платформы, обеспечивающей надежность продуктов в экосистеме МТС. Платформа предоставляет функционал CMDB, ITSM и Observability. Сертифицированный владелец продукта с опытом в разработке более 15 лет.

Дмитрий Лобач

МТС Web Services (MWS)

PO платформы Наблюдаемости в МТС Web Services. Занимается развитием централизованных сервисов мониторинга и сбора телеметрии.

Видео

Подготовительное задание

Для участия в данном формате с собой необходимо иметь ноутбук. Код для воркшопа и требования к подготовке по ссылке: https://github.com/bocharovf/langfuse-workshop