Ingestion des traces d'agent avec dlthub

​Dans cet atelier pratique, nous vous montrerons comment ne plus naviguer à vue sur vos agents AI. En utilisant dltHub Pro, nous construirons un pipeline qui ingère les traces d'agent (par exemple, les appels d'outils, les étapes intermédiaires, l'utilisation de jetons et les résultats) et les transforme en données structurées et interrogeables. ​À partir de là, nous transformerons ces données en rapports qui vous indiqueront réellement ce que font vos agents, où ils échouent et comment les améliorer. ​Vous apprendrez à : * ​Capturer et normaliser les traces des agents dans un schéma cohérent * ​Transformer et modéliser des données de traces imbriquées et de longueur variable avec dltHub Pro * ​Déployer votre pipeline et construire des rapports qui mettent en évidence de réelles informations sur la performance des agents ​ À la fin, vous disposerez d'un niveau de rapport fonctionnel pour vos agents AI, afin de pouvoir déboguer plus rapidement, optimiser plus intelligemment et livrer en toute confiance. ​À propos du conférencier : Alena est DevRel chez dltHub. Elle construit et optimise des pipelines de données, interagit avec la communauté dltHub et crée du contenu éducatif pour rendre le traitement des données plus accessible. Cet événement est sponsorisé par dltHub **Rejoignez notre Slack : https://datatalks.club/slack.html**