使用 CrewAI 构建的观察器

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CrewAI 这是一个基于 Python 的框架，用于创建和管理能够协作完成任务的人工智能代理。 您可以使用 CrewAI 构建能够协同工作、执行工作流并优化决策的自主AI代理。 CrewAI 可与大型语言模型（LLMs）及外部工具集成，因此在自动化、研究、客户服务等领域均能发挥重要作用。

Instana 为基于 CrewAI, 构建的智能代理提供可观测性，支持对AI代理的工作流、任务执行以及大型语言模型（LLM）的性能进行实时监控。

先决条件

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确保满足下列先决条件：

  • Python 3.8 或更高版本

  • 一个大语言模型（LLM） API 密钥（Anthropic、 OpenAI, 或 CrewAI 支持的任何 LLM 提供商）

  • Instana 已根据您的应用程序进行配置，请参阅 “入门指南”

对 CrewAI 应用程序进行性能监控

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要为您的 CrewAI 应用程序配置 Instana ，请完成以下步骤：

  1. 安装 CrewAI 和 OpenLLMetry 所需的软件包。

    pip install crewai crewai-tools traceloop-sdk

  2. 设置您的 LLM 提供商凭据，并禁用 CrewAI's 的内部遥测功能。

    export ANTHROPIC_API_KEY="<your-api-key>"
export CREWAI_DISABLE_TELEMETRY=true
    注：

    如果使用其他提供商，请将 ANTHROPIC_API_KEY 替换为您的 LLM 提供商的环境变量（例如， OpenAIOPENAI_API_KEY 对应 ）。

    禁用 CrewAI's 的内部遥测功能可确保所有跟踪信息均通过 OpenLLMetry 捕获，从而实现一致的可观测性。

  3. 创建您的 CrewAI 应用程序。

    在下面的示例中，创建了两个代理（一名研究人员和一名作家）来协作完成一项任务：

    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")

  4. 运行您的 CrewAI 应用程序。

    python crewai_app.py

    CrewAI 生成显示代理之间协作情况的输出：

    图 1. CrewAI 输出
    CrewAI 输出

  5. 在 Instana 中查看数据

    运行应用程序后，数据将显示在 Instana 的Gen AI可观测性仪表盘中：

    图 2. CrewAI Instana 中的痕迹
    CrewAI Instana 中的痕迹

故障诊断

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关于使用 CrewAI 构建的代理的故障排除信息。

在 crewAI-telemetry 中显示的是“Traces”，而非预期的服务名称

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问题 ：跟踪信息未出现在预期的服务名称下（例如 crewai_demo），但可以在 crewAI-telemetry下看到。

原因 ： CrewAI's 的内部遥测功能仍处于启用状态。

解决方案 ：通过设置以下环境变量来禁用 CrewAI's 的内部遥测功能：

export CREWAI_DISABLE_TELEMETRY=true

设置此变量后，所有跟踪数据都将通过 OpenLLMetry 并以您配置的服务名称进行捕获和报告。