ADK の Datadog 可観測性¶

ADKでサポートPython

Datadog LLM Observability が AI を支援エンジニア、データサイエンティスト、アプリケーション開発者が LLM アプリケーションをすばやく開発、評価、監視できるよう支援します。構造化された実験、AI エージェント全体のエンドツーエンドトレース、評価により、出力品質、パフォーマンス、コスト、全体的なリスクを自信を持って改善できます。

概要¶

Datadog LLM 可観測性は Google ADK で構築したエージェントを自動的に計測し、トレースでき、次のことが可能になります。

エージェントの実行と対話を観察 - すべてを自動的にキャプチャしますエージェントの実行、ツールの呼び出し、エージェント内でのコードの実行
基盤となる Google GenAI SDK で行われた LLM の呼び出しと応答をキャプチャ
エラー率、トークンの使用量、コストを提供することで問題をデバッグします。 LLM 呼び出しとツールの使用状況に関するすぐに使える評価

前提条件¶

Datadog account をお持ちでない場合は、サインアップしてください。 1 つと get your API key。

インストール¶

必要なパッケージをインストールします。

pip install ddtrace

セットアップ¶

Google ADK を使用してアプリケーションを作成する¶

Google ADK を使用するアプリケーションをお持ちでない場合は、次の手順に従ってください。 ADK Getting Started Guideからサンプル ADK エージェントを作成します。

環境変数を構成する¶

以下の環境ではMLアプリケーション名を指定する必要があります。変数。 ML アプリケーションは、LLM 可観測性トレースのグループです。特定の LLM ベースのアプリケーションに関連付けられています。 ML Application Naming Guidelinesを参照 ML アプリケーション名の制限の詳細については、「ML アプリケーション名に関する制限」を参照してください。

export DD_API_KEY=<YOUR_DD_API_KEY>
export DD_SITE=<YOUR_DD_SITE>
export DD_LLMOBS_ENABLED=true
export DD_LLMOBS_ML_APP=<YOUR_ML_APP_NAME>
export DD_LLMOBS_AGENTLESS_ENABLED=true
export DD_APM_TRACING_ENABLED=false  # Only set this if you are not using Datadog APM

これらの変数は、アプリケーションを実行する前にエクスポートする必要があります。それらを次の ddtrace-run コマンドで使用できます。エージェントの .env ファイル。

アプリケーションを実行する¶

環境変数を設定したら、アプリケーションを作成し、LLM ベースのアプリケーションの観察を開始します。

ddtrace-run adk run my_agent

観察してください¶

Datadog LLM Observability Traces View に移動して、によって生成されたトレースを確認します。アプリケーション。