Splunk Observability Cloud によるエージェント型 AI アプリケーションの監視

その他のエージェント AI フレームワークの探索

15 minutes

このワークショップの前のセクションでは、LangChain と LangGraph を使用して構築されたエージェント AI アプリケーションを OpenTelemetry で計装することに焦点を当てました。

このセクションでは、範囲を広げてその他の一般的なエージェント AI フレームワークを取り上げ、利用可能な計装アプローチの概要を説明します。

大まかに言うと、エージェント AI アプリケーションを OpenTelemetry で計装するには2つの主要なオプションがあります。最適なアプローチは、使用するフレームワークとアプリケーションに既存の計装が含まれているかどうかによって異なります。

適切な計装アプローチの選択

オプション 1: Splunk OpenTelemetry 計装（利用可能な場合に推奨）

Splunk は、以下を含む広く使用されているエージェント AI フレームワーク向けに OpenTelemetry 計装パッケージを提供しています:

このオプションを使用する場合

以下の場合にこのアプローチを選択します:

仕組み

Zero-code instrumentation integrations の手順に従ってアプリケーションを計装します。

フレームワークによっては、以下が必要になる場合があります:

注: これは、ワークショップの前半で LangChain と LangGraph に使用したアプローチと同じであり、オプションのプロンプトおよび補完キャプチャも含まれています。

オプション 2: サードパーティ計装ライブラリ

フレームワークが Splunk OpenTelemetry 計装で直接サポートされていない場合は、より広範なフレームワークカバレッジを提供するサードパーティライブラリを使用できます。

一般的に使用されるサードパーティ計装ライブラリには以下があります:

このオプションを使用する場合

このアプローチは以下の場合に適しています:

仕組み

サードパーティライブラリは通常、独自のフォーマットまたは以前の OpenTelemetry スキーマでテレメトリを出力します。このデータを Splunk Observability Cloud と統合するには:

  1. 出力されたテレメトリを最新の OpenTelemetry セマンティック規約に変換する変換レイヤーを有効にします。
  2. OpenTelemetry Collector を以下のように設定します:

手順の詳細については、以下を参照してください: Translate and collect data from AI applications instrumented with third-party libraries

まとめ

シナリオ推奨オプション
サポートされているフレームワーク、最小限のセットアップSplunk OpenTelemetry 計装
サポートされていないフレームワークサードパーティ計装ライブラリ
既存のサードパーティ計装サードパーティ + OpenTelemetry 変換

CrewAI の例

CrewAI を使用した例を見ていきましょう。ワークショップで使用してきた旅行プランナーアプリケーションは、CrewAI を使用して書き直されています。ソースコードは ~/workshop/agentic-ai/crewai フォルダにあります。

CrewAI は宣言的なアプローチを使用してエージェントとタスクを定義することに注意してください。例えば、~/workshop/agentic-ai/crewai/config/agents.yaml ファイルでは、以下のようなエージェントが定義されています:

yaml 
coordinator:
  role: Travel Coordinator
  goal: Extract traveler intent and define a clear execution plan for specialists.
  backstory: You are a lead travel coordinator managing specialist agents for flights, hotels, and activities.
  verbose: true
  allow_delegation: false

flight_specialist:
  role: Flight Booking Specialist
  goal: Find an appealing and practical round-trip flight option.
  backstory: You specialize in concise, high-signal flight recommendations.
  verbose: true
  allow_delegation: false

また、~/workshop/agentic-ai/crewai/config/tasks.yaml ファイルでは、以下のようなタスクが定義されています:

yaml 
coordinate_trip:
  description: >
  Read the user request and extract key trip details:
    origin, destination, travel style, and constraints.
    Provide a short execution brief for specialists.
  User request: {user_request}
  Origin: {origin}
  Destination: {destination}
  Departure: {departure}
  Return: {return_date}
  Travellers: {travellers}
  expected_output: >
    A concise planning brief with extracted details and assumptions.
  agent: coordinator

CrewAI アプリケーションを計装するために、以下のパッケージが requirements.txt ファイルに追加されていることに注目してください:

text 
splunk-opentelemetry==2.8.0
splunk-otel-instrumentation-crewai==0.1.3
splunk-otel-instrumentation-openai==0.1.0
splunk-otel-genai-emitters-splunk==0.1.7
splunk-otel-util-genai==0.1.9
opentelemetry-instrumentation-flask==0.59b0

CrewAI の例をデプロイする

まず、新しい Docker イメージをビルドして CrewAI の例をデプロイしましょう:

bash 
cd ~/workshop/agentic-ai/crewai
docker build --platform linux/amd64 -t localhost:9999/agentic-ai-app:crewai .
docker push localhost:9999/agentic-ai-app:crewai

このバージョンのアプリケーションには別の環境名を使用しましょう:

bash 
kubectl create configmap instance-config-crewai \
--from-literal=OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES=deployment.environment=agentic-ai-crewai-$INSTANCE \
-n travel-agent

次に、以下のようにマニフェストファイルを使用して CrewAI アプリケーションをデプロイします:

bash 
kubectl apply -f ~/workshop/agentic-ai/crewai/k8s.yaml

Kubernetes でアプリケーションをテストする

新しいアプリケーション Pod が正常に起動し、古い Pod が存在しないことを確認します:

bash 
kubectl get pods -n travel-agent

次に、以下のコマンドを実行してアプリケーションをテストします:

bash 
curl http://travel-planner.localhost/travel/plan \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "origin": "Seattle",
    "destination": "Tokyo",
    "user_request": "We are planning a week-long trip to Seattle from Tokyo. Looking for boutique hotel, business-class flights and unique experiences.",
    "travelers": 2
  }'

Splunk Observability Cloud でデータを表示する

Splunk Observability Cloud に戻り、CrewAI アプリケーションのトレースを表示しましょう。

APM に移動し、AI agents を選択します。環境名が選択されていることを確認してください（例: agentic-ai-crewai-$INSTANCE）。エージェント名が若干異なることに気づくでしょう:

CrewAI Agents

APM -> AI trace data に移動し、最新のトレースを読み込みます。

トレースには、LangChain/LangGraph バージョンのアプリケーションでキャプチャしたものと同様の詳細が表示されるはずです:

CrewAI Trace Details

CrewAI のトレースと LangChain/LangGraph のトレースで異なる点に気づきましたか？

ここをクリックして回答を表示

いくつかの違いがあります:

  • エージェント名が異なります（Hotel Booking Specialist と hotel_specialist）
  • CrewAI バージョンでは coordinator と plan synthesizer エージェントが表示されません
  • crewai 推定サービスのスパンには、ウォーターフォールビューの一部としてエージェントの指示が含まれています
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