Przechwytywanie śladów agentów za pomocą dlthub

​W tym warsztacie praktycznym pokażemy, jak przestać działać w ciemno, jeśli chodzi o Twoje AI agenty. Korzystając z dltHub Pro, stworzymy pipeline, który przechwytuje ślady agentów (np. wywołania narzędzi, kroki pośrednie, wykorzystanie tokenów i wyniki) i przekształca je w ustrukturalizowane, możliwe do zapytania dane. ​Następnie przekształcimy te dane w raporty, które naprawdę pokazują, co robią Twoje agenty, gdzie zawodzą i jak je ulepszyć. ​Nauczysz się jak: * ​Przechwytywać i normalizować ślady agentów w jednolitym schemacie * ​Przekształcać i modelować zagnieżdżone, zmienne dane śladów za pomocą dltHub Pro * ​Wdrażać swój pipeline i tworzyć raporty, które ujawniają rzeczywiste spostrzeżenia dotyczące wydajności agentów ​Na koniec będziesz mieć działającą warstwę raportowania dla Twoich AI agentów, dzięki czemu będziesz mógł szybciej rozwiązywać problemy, mądrzejszy optymalizować i realizować projekty z pewnością. ​O prelegentce: Alena jest DevRel w dltHub. Buduje i optymalizuje pipeline'y danych, angażuje się w społeczność dltHub i tworzy treści edukacyjne, aby przetwarzanie danych było bardziej dostępne. To wydarzenie jest sponsorowane przez dltHub **Dołącz do naszego Slacka: https://datatalks.club/slack.html**