マルチエージェントシステムのためのMLflowによるLLMオブザーバビリティ入門

マルチエージェントアプリケーションで問題が発生した際、従来のリクエストレベルの監視では不十分です。本動画では、MLflowを活用してLLMのトレース、評価、本番運用のポイントを解説します。

■ マルチエージェントシステムの課題
- サイレントなツール障害、遅延の連鎖、コンテキストオーバーフロー、非決定性

■ MLflowのトレース機能
- トレースとスパンの構造、収集されるメタデータ、ユーザー・セッションIDによるタグ付け

■ 評価とプロンプト管理
- LLM as a judgeによる評価基準、プロンプトレジストリの活用

■ 本番運用のための4つのポイント
- トラッキングサーバーのDB設定、非同期トレースログ、サンプリング、CIでの評価

マルチエージェントシステムの開発者や運用担当者に有用で、監視の限界を超えたオブザーバビリティの基礎と実践的な設定を学べます。