CrewAI で構築されたエージェントの監視

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CrewAI Python フレームワークであり、タスクを共同で完了させるAIエージェントの作成と管理を行います。 CrewAI を使用すれば、自律的に連携し、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し、自動化、研究、カスタマーサービスなどに活用できます。

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、タスク実行、LLMパフォーマンスのリアルタイム監視を可能にします。

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 API キー（Anthropic、 OpenAI,、または CrewAI でサポートされている任意の 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、 はじめの一歩を参照してください

CrewAI アプリケーションの計測

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CrewAI アプリケーションを Instana で計測するには、次の手順を完了してください：

  1. 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

  2. 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:

    異なるプロバイダー（例： OpenAIOPENAI_API_KEY の場合）を使用する場合は、LLM プロバイダーの環境 ANTHROPIC_API_KEY 変数で を置き換えてください。

    CrewAI's の内部テレメトリを無効化することで、すべてのトレースが OpenLLMetry 経由でキャプチャされ、一貫した可観測性が確保されます。

  3. CrewAI アプリケーションを作成してください。

    以下の例では、タスクのために協力する2つのエージェント（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")

  4. CrewAI アプリケーションを実行してください。

    python crewai_app.py

    CrewAI エージェントの連携を示す出力を生成します：

    図 1. CrewAI 出力
    CrewAI 出力

  5. Instana でデータを表示する

    アプリケーションを実行すると、 Instana Gen AI 監視ダッシュボードにデータが表示されます:

    図 2. CrewAI Instana 内の痕跡
    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の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トレースが表示される

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問題 : トレースが期待されるサービス名（例: crewai_demo）の下に表示されず、 の下で表示される crewAI-telemetry。

原因 : CrewAI's 内部テレメトリがまだ有効になっています。

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化します:

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キャプチャされ、設定したサービス名のもとで OpenLLMetry を通じて一貫して報告されます。