ADK の MLflow 可観測性¶

ADKでサポートPython

MLflow Tracing が提供する OpenTelemetry (OTel) トレースを取り込むためのファーストクラスのサポート。 Google ADK が発行する OTel は、エージェントの実行、ツールの呼び出し、送信できるモデルのリクエストに対応します分析とデバッグのために MLflow Tracking Server に直接送信します。

前提条件¶

MLflow バージョン 3.6.0 以降。 OpenTelemetry の取り込みは以下でのみサポートされています。 MLflow 3.6.0以降。
SQL ベースのバックエンドストア (SQLite、PostgreSQL、MySQL など)。ファイルベースのストア OTLP 取り込みはサポートされていません。
Google ADK が環境にインストールされていること。

依存関係をインストールする¶

pip install "mlflow>=3.6.0" google-adk opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-http

MLflow 追跡サーバーを開始します¶

SQL バックエンドとポート (この例では 5000) を使用して MLflow を開始します。

mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --port 5000

--backend-store-uri を他の SQL バックエンド (PostgreSQL、MySQL、 MSSQL)。 OTLP 取り込みは、ファイルベースのバックエンドではサポートされていません。

OpenTelemetry を構成する (必須)¶

前に、OTLP エクスポータを構成し、グローバルトレーサプロバイダを設定する必要があります。スパンが MLflow に出力されるように、ADK コンポーネントを使用します。

インポートする前に、コードで OTLP エクスポーターとグローバルトレーサープロバイダーを初期化します。または ADK エージェント/ツールを構築します。

# my_agent/agent.py
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import SimpleSpanProcessor

exporter = OTLPSpanExporter(
    endpoint="http://localhost:5000/v1/traces",
    headers={"x-mlflow-experiment-id": "123"}  # replace with your experiment id
)

provider = TracerProvider()
provider.add_span_processor(SimpleSpanProcessor(exporter))
trace.set_tracer_provider(provider)  # set BEFORE importing/using ADK

これにより、OpenTelemetry パイプラインが構成され、ADK スパンが MLflow に送信されます。実行ごとにサーバー。

例: ADK エージェントをトレースする¶

これで、単純な数学エージェントのエージェントコードを、 OTLP エクスポータとトレーサプロバイダを設定します。

# my_agent/agent.py
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools import FunctionTool


def calculator(a: float, b: float) -> str:
    """Add two numbers and return the result."""
    return str(a + b)


calculator_tool = FunctionTool(func=calculator)

root_agent = LlmAgent(
    name="MathAgent",
    model="gemini-flash-latest",
    instruction=(
        "You are a helpful assistant that can do math. "
        "When asked a math problem, use the calculator tool to solve it."
    ),
    tools=[calculator_tool],
)

次のコマンドを使用してエージェントを実行します。

adk run my_agent

そして、数学の問題を尋ねます。

What is 12 + 34?

次のような出力が表示されるはずです。

[MathAgent]: The answer is 46.

MLflow でトレースを表示する¶

http://localhost:5000 で MLflow UI を開き、実験を選択して、 ADK エージェントによって生成されたトレースツリーとスパンを検査します。

MLflow Traces

ヒント¶

ADK オブジェクトをインポートまたは初期化する前に、トレーサプロバイダを設定します。スパンがキャプチャされます。
プロキシの背後またはリモートホスト上で、localhost:5000 を実際のサーバーに置き換えます。住所。

リソース¶

MLflow Tracing Documentation: 他のライブラリをカバーする MLflow Tracing の公式ドキュメントトレースの統合と下流での使用（評価、監視、検索など。
OpenTelemetry in MLflow: MLflow で OpenTelemetry を使用する方法に関する詳細なガイド。
MLflow for Agents: 包括的 MLflow を使用して本番環境に対応したエージェントを構築する方法に関するガイド。