Ce que vous allez apprendre
- Comment tracer des workflows d’agents multi-étapes (par exemple, classifier → enrichir → répondre) et visualiser les appels aux outils et aux bases de connaissances dans leur contexte
- Comment attribuer les coûts en tokens et la latence par fournisseur et par agent, et identifier des axes d’optimisation (par exemple, la mise en cache)
- Comment exécuter des évaluations en ligne (données personnelles, injection de prompt, qualité) et exploiter des recommandations basées sur la production pour améliorer les prompts et les versions d’agents
Ve conversaciones, trazas, coste de tokens y controles de calidad en tiempo real para agentes de IA — correlacionados con tus aplicaciones e infraestructura en Grafana Cloud.
Tus equipos de soporte y plataforma ya están desplegando flujos de trabajo agénticos — pero los tickets, el CSAT y el gasto en LLM pueden descontrolarse rápido. En esta sesión, verás cómo Grafana Agent Observability unifica el comportamiento (conversaciones y grafos de agentes), el coste (tokens y proveedores) y la calidad y seguridad (evaluaciones en línea) con las métricas, logs y trazas que ya recopilas en Grafana Cloud. Recorreremos un escenario real de soporte multiagente: cómo controlar el coste entre proveedores, detectar intentos de filtración de PII e inyección de prompts, trazar fallos a través de agentes y herramientas, y mejorar los prompts usando puntuaciones de versión y recomendaciones de IA — con Grafana Assistant para ir más a fondo cuando lo necesites.