Observabilidad de Agentes de AI: LangSmith y Langfuse

As AI aplicaciones se vuelven más complejas, comprender cómo sus agentes toman decisiones es fundamental. El rastreo y el monitoreo de estos flujos de trabajo es la clave para construir sistemas de AI confiables. Este curso proporciona una guía clara basada en texto sobre la observabilidad de AI, ayudándole a comparar e implementar LangSmith y Langfuse. Aprenderá a rastrear el uso de tokens, depurar canales complejos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y monitorear el rendimiento de los agentes. What you will learn: • Comprender los conceptos fundamentales de la observabilidad de AI, el rastreo de LLM y la telemetría. • Comparar las características principales, fortalezas y casos de uso de LangSmith y Langfuse. • Aprender a instrumentar su código para capturar los pensamientos y acciones de los agentes. • Practicar la evaluación de los resultados de LLM y la gestión de versiones de prompts de manera efectiva. • Analizar patrones de rastreo modernos para aplicaciones RAG y sistemas multi-agente. • Elegir el stack de observabilidad adecuado para los requisitos específicos de su proyecto. El plan de estudios comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de telemetría antes de pasar a guías de implementación prácticas y escritas para ambas herramientas. Leerá explicaciones claras y fragmentos de código para entender cómo funciona el rastreo internamente. Diseñado para principiantes y desarrolladores nuevos en el monitoreo de AI, este curso no requiere experiencia previa con plataformas de observabilidad. Comience a leer hoy para obtener visibilidad completa de sus agentes de AI.