CrewAI で構築されたオブザーバーエージェント

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CrewAI は、タスクを遂行するために協力し合うAIエージェントを作成・管理するための Python フレームワークです。 CrewAI を使用すれば、連携して動作し、ワークフローを実行し、意思決定を最適化する自律型 AI エージェントを構築できます。 CrewAI 大規模言語モデル（LLM）や外部ツールと連携するため、自動化、調査、カスタマーサービスなど幅広い用途に活用できます。

Instana CrewAI, で構築されたエージェントの可観測性を提供し、AIエージェントのワークフロー、タスクの実行、およびLLMのパフォーマンス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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以下の前提条件が満たされていることを確認してください：

Python 3.8 またはそれ以降
LLMの API キー（Anthropic、 OpenAI,、または CrewAI でサポートされているLLMプロバイダー）
Instana アプリケーションに合わせて設定されています。詳しくは「はじめに」をご覧ください

CrewAI アプリケーションへの計測機能の組み込み

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CrewAI アプリケーションに Instana を導入するには、以下の手順を実行してください：

CrewAI および OpenLLMetry に必要なパッケージをインストールしてください。
```
pip install crewai crewai-tools traceloop-sdk
```
LLMプロバイダーの認証情報を設定し、 CrewAI's の内部テレメトリを無効にしてください。
```
export ANTHROPIC_API_KEY="<your-api-key>"
export CREWAI_DISABLE_TELEMETRY=true
```
注:
別のプロバイダーを使用している場合は、 ANTHROPIC_API_KEY をLLMプロバイダーの環境変数に置き換えてください（例： OpenAIOPENAI_API_KEY の場合は）。

CrewAI's の内部テレメトリを無効にすると、すべてのトレースが OpenLLMetry を通じて確実にキャプチャされ、一貫した可観測性が確保されます。

CrewAI アプリケーションを作成してください。

次の例では、あるタスクに共同で取り組むために、2人のエージェント（研究者とライター）が作成されます：

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool
from traceloop.sdk import Traceloop
from traceloop.sdk.decorators import workflow

# Initialize OpenLLMetry
Traceloop.init(app_name="crewai_demo")

# Initialize search tool
search_tool = SerperDevTool()

# Define agents
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
    backstory="You are a Senior Research Analyst at a leading tech think tank.",
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    tools=[search_tool]
)

writer = Agent(
    role="Tech Content Strategist",
    goal="Craft compelling content on tech advancements",
    backstory="You are a renowned Tech Content Strategist, known for insightful and engaging articles on technology and innovation.",
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    tools=[search_tool]
)

# Define tasks
task1 = Task(
    description="Perform an in-depth analysis of the following topic: {topic}",
    expected_output="Comprehensive analysis report in bullet points",
    agent=researcher
)

task2 = Task(
    description="Using the insights from the researcher's report, develop an engaging blog post that highlights the most significant advancements",
    expected_output="A compelling 3-paragraph blog post formatted as markdown",
    agent=writer
)

# Create the crew
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task1, task2],
    verbose=True,
    process=Process.sequential
)

# Wrap crew execution in a workflow for better tracing
@workflow(name="crewai_workflow")
def run_crew(topic):
    return crew.kickoff(inputs={"topic": topic})

# Execute the crew
if __name__ == "__main__":
    topics = ["Artificial Intelligence", "Machine Learning", "Neural Networks"]

    for topic in topics:
        result = run_crew(topic)
        print(f"\nCompleted analysis for: {topic}\n")

CrewAI アプリケーションを実行してください。
```
python crewai_app.py
```
CrewAI エージェント間の連携を示す出力を生成します：

図 1. CrewAI 出力
Instana でデータを表示する

アプリケーションを実行すると、データが Instana のGen AI可観測性ダッシュボードに表示されます：

図 2. CrewAI Instana 内の痕跡

トラブルシューティング

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CrewAI で構築されたエージェントに関するトラブルシューティング情報。

crewAI-telemetry に、期待されるサービス名ではなく「Traces」と表示される

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問題：トレースが想定されるサービス名（例： crewai_demo）の下には表示されないが、 crewAI-telemetryの下では確認できる。

原因： CrewAI's の内部テレメトリがまだ有効になっている。

解決策：以下の環境変数を設定して、 CrewAI's の内部テレメトリを無効にしてください：

export CREWAI_DISABLE_TELEMETRY=true

この変数を設定すると、すべてのトレースデータが、設定されたサービス名のもとで OpenLLMetry を通じて一貫して収集・報告されるようになります。

次のステップ

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Instana がサポートするその他のAIエージェントフレームワークをご覧ください
LLMの利用にかかるコストの計算方法について
CrewAI のワークフローにアラートを設定する