LangChainアプリ向けSplunk Agent Observability計装

LangChain Callbackの追加

5 minutes

Galileoの GalileoCallback は標準的なLangChainコールバックハンドラーです。LangChainまたはLangGraphの実行にアタッチすると、プロンプト、レスポンス、モデル名、トークン使用量、タイミング、各ステップのネストを自動的にキャプチャします。

トラベルプランナーはLangGraphワークフローであるため、すべてのノードを編集する必要はありません。代わりに、コンパイル済みグラフをストリームする際にrun configで単一のコールバックを渡します。Splunk Agent Observabilityはリクエストごとに1つのTraceを記録し、各エージェントノード（coordinator、flight、hotel、activity、synthesizer）にネストされたLLM Spanを含めます。

Exercise LangChain Callbackの追加
1

コールバックのインポート

main.py の他のLangChainインポートと一緒にコールバックのインポートを追加します。

python 
from galileo.handlers.langchain import GalileoCallback
2

グラフのrun configにコールバックをアタッチ

plan_travel_internal() でコールバックを作成し、compiled_app.stream(...) に渡すrun configにアタッチします。既存のコードは以下のようになっているはずです。

python 
    for step in compiled_app.stream(initial_state, config):
        node_name, node_state = next(iter(step.items()))
        final_state = node_state

Galileoコールバックを含むconfigを構築するように更新します（アプリが既に渡しているconfigとマージします）。これにより、エージェント内の各ノードの実行がSplunk Agent Observabilityに送信されます。

python 
    # One callback per request keeps each travel plan in its own trace.
    callback = GalileoCallback()
    run_config = {**config, "callbacks": [callback]}

    for step in compiled_app.stream(initial_state, run_config):
        node_name, node_state = next(iter(step.items()))
        final_state = node_state

グラフレベルでコールバックを渡すことで、すべてのノードの llm.invoke(...) 呼び出しに自動的に伝播します。追加の計装は不要です。

LangGraphワークフローで GalileoCallback をどこにアタッチしますか？

非同期ワークフロー

アプリがグラフを非同期でストリームする場合（compiled_app.astream(...)）、GalileoCallback の代わりに GalileoAsyncCallback を使用します。トラベルプランナーは同期的に実行されるため、ここでは GalileoCallback が正しい選択です。