Lo que aprenderás
- Cómo realizar el trazado de flujos de trabajo de agentes con múltiples pasos (por ejemplo: clasificar → enriquecer → responder) y visualizar, en contexto, las invocaciones a herramientas y a la base de conocimiento.
- Cómo atribuir el costo de los tokens y la latencia por proveedor y por agente, e identificar oportunidades de optimización (por ejemplo, mediante el uso de caché).
- Cómo ejecutar evaluaciones en línea (PII, inyección de prompts y calidad) y utilizar recomendaciones basadas en datos de producción para mejorar los prompts y las versiones de los agentes.
Obtén visibilidad de las conversaciones, las trazas, el costo de los tokens y las evaluaciones de calidad en tiempo real de tus agentes de IA, todo correlacionado con tus aplicaciones y tu infraestructura en Grafana Cloud.
Tus equipos de soporte y plataforma ya implementan flujos de trabajo con agentes de IA, pero indicadores como el volumen de tickets, el CSAT y el costo de los LLM pueden aumentar rápidamente. En esta sesión descubrirás cómo Grafana AI Observability unifica el comportamiento de los agentes, el consumo de tokens, los proveedores de modelos y las evaluaciones de calidad y seguridad, correlacionándolos con las métricas, logs y trazas de Grafana Cloud. Mediante un escenario real con múltiples agentes, mostraremos cómo controlar costos entre proveedores, detectar PII e intentos de inyección de prompts, rastrear fallas entre agentes y herramientas, y optimizar prompts con puntuaciones por versión y recomendaciones de IA. Además, aprenderás a profundizar el análisis con Grafana Assistant para mejorar el rendimiento, la calidad y la seguridad de tus agentes.
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