AI 代理可观测性与评估

欢迎来到奖励单元 2！在本章中，您将探索用于观察、评估并最终提高代理性能的高级策略。

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📚 我应该何时学习这个奖励单元？

如果您属于以下情况，这个奖励单元非常适合：

• 开发和部署 AI 代理：您希望确保您的代理在生产环境中可靠运行。
• 需要详细的洞察：您希望诊断问题、优化性能或了解代理的内部工作原理。
• 旨在减少运营开销：通过监控代理成本、延迟和执行细节，您可以高效地管理资源。
• 寻求持续改进：您有兴趣将实时用户反馈和自动评估集成到您的 AI 应用程序中。

简而言之，对于所有希望将其代理面向用户的人！

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🤓 您将学到什么

在本单元中，您将学习

• 检测您的代理：学习如何通过 OpenTelemetry 将可观测性工具与 smolagents 框架集成。
• 监控指标：跟踪性能指标，例如 token 使用量（成本）、延迟和错误跟踪。
• 实时评估：了解实时评估技术，包括收集用户反馈和利用 LLM 作为评判。
• 离线分析：使用基准数据集（例如，GSM8K）来测试和比较代理性能。

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🚀 准备好开始了吗？

在下一节中，您将学习代理可观测性和评估的基础知识。之后，是时候看看它的实际应用了！

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