Langflowで構築された監視エージェント

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Langflowは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの構築、実験、デプロイを行うためのオープンソースのビジュアルフレームワークです。 ドラッグ＆ドロップ操作で、複雑なワークフローの設計、外部ツールやAPIとの連携、そして煩雑なコーディング作業を伴わずに実験を実行することができます。

Instana Langflowアプリケーションの可観測性を提供し、ワークフローの実行状況、LLMとのやり取り、およびパフォーマンス指標をリアルタイムで監視できるようにします。

前提条件

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始める前に、以下のものが揃っていることを確認してください：

  • Python 3.10 または、その後インストールされた

  • Langflowがインストールされました。 Langflowのインストールガイドを参照してください。

  • LLMの API キー（Anthropic、 OpenAI,、またはLangflowがサポートするその他のLLMプロバイダー）

  • Instana アプリケーションに合わせて設定するには、 「はじめに」 を参照してください。

Langflowアプリケーションへの計測機能の組み込み

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Langflowのアプリケーションは、環境変数を通じて設定されます。 Instana の可観測性を有効にするには、以下の手順に従ってください：

1. 環境変数を設定する

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Langflow アプリケーションのルートフォルダ内で、デプロイモードに応じた適切な設定を記述したファイル .env を作成または編集してください。

エージェントモード（ Instana エージェント経由でデータを送信する場合）：

TRACELOOP_API_KEY=tl_dummy_1234567890abcdef1234567890abcdef
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="INSTANA_PLUGIN=genai"
TRACELOOP_BASE_URL=<instana-agent-host>:4317
TRACELOOP_HEADERS="x-instana-key= "
OTEL_EXPORTER_OTLP_INSECURE=true

を、お使いの <instana-agent-host>Instana エージェントのホスト名またはIPアドレスに置き換えてください。 Langflowがコンテナ内で実行されている場合は、. を使用してください host.docker.internal。

注:

これはTraceloop TRACELOOP_API_KEY SDKで必須ですが、 Instana へのデータ送信時には使用されません。 上記のダミーキーをご利用いただけます。

エージェントレスモード（データを Instana バックエンドに直接送信する場合）：

TRACELOOP_API_KEY=tl_dummy_1234567890abcdef1234567890abcdef
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="INSTANA_PLUGIN=genai"
TRACELOOP_BASE_URL=<instana-otlp-endpoint>:4317
TRACELOOP_HEADERS="x-instana-key=<your_instana_key>,x-instana-host=<instana-host>"
OTEL_EXPORTER_OTLP_INSECURE=false

次のように置き換えてください。

  • <instana-otlp-endpoint> Instana のバックエンドエンドポイントを使用して

  • <your_instana_key> 実際の Instana キーを使用して

  • <instana-host> 『 Instana 』の司会者と共に

注:

エンドポイント URL は地域によって異なります。 地域エンドポイントについては、 「 OpenTelemetry データを Instana バックエンドに送信する」 を参照してください。

2. 環境変数を使用してLangflowを起動する

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次の .env ファイルにある環境変数を使用して、Langflowアプリケーションを起動してください：

uv run langflow run --env-file .env

あるいは、Langflowをグローバルにインストールした場合は：

langflow run --env-file .env

3. フローを作成して実行する

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テレメトリデータを生成するには：

  1. ブラウザでLangflowを開いてください（通常は http://localhost:7860）

  2. 「 Simple Agent 」のスタータープロジェクトを選択するか、独自のフローを作成してください

  3. LLMの API キーを使用してエージェントコンポーネントを設定してください

  4. 「Playground」 をクリックして、フローをテストしてください

  5. エージェントにいくつかの質問をして、テストトラフィックを生成します：

    • 「インドの首都はどこですか？」

    • 「2 + 2 の計算を行ってください」（電卓コンポーネントを使用）

    • 「今日の天気はどうですか？」

4. 「 Instana 」でデータを表示する

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Langflowでフローを実行すると、データが Instana のGen AI可観測性ダッシュボードに表示され、ワークフローの実行状況、LLMとのやり取り、およびツールの呼び出し状況を確認できます。

トラブルシューティング

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トレースが表示されない、またはデータが表示されないといった一般的な問題については、 「トラブルシューティング」を参照してください。

Langflow固有の接続エラー

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問題 ：テレメトリの送信を試みると、Langflowで接続エラーが発生する。

解決策 ：

エージェントモードの場合：

  • Instana エージェントが実行されていることを確認してください

  • が正しいか <instana-agent-host> 確認してください

  • Docker を使用する場合は、がアクセス可能であることを host.docker.internal 確認してください

エージェントレスモードの場合：

  • バックエンドのエンドポイント URL が正しいことを確認してください

  • Instana キーが有効であることを確認してください

  • ポート4317にアクセスできることを確認してください

無効なTraceloopの API キーに関する警告

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問題 ：ログに、無効なTraceloopの API キーに関する警告が表示される。

解決策 ：これは、ダミーの API キーを使用する場合に想定される動作です。 Instana へデータが正常に送信されている限り、これらの警告は無視しても問題ありません。 Instana との連携には、ダミーキーで十分です。