Observability für KI-Agenten: Minimaler Code, Konfiguration im Fokus

Ein neuer Ansatz zur Überwachung von KI-Agenten bietet Entwicklern eine einfache Möglichkeit, komplexe LLM-basierte Systeme zu testen und zu verfolgen. Durch die Kombination von LLM-as-a-Judge, Regressionsprüfungen und vollständiger End‑zu‑End‑Nachverfolgbarkeit können Teams Fehler schneller erkennen und beheben.

Der Minimal-Code-Ansatz reduziert den Aufwand für die Implementierung, während die Konfiguration im Vordergrund steht, sodass Anpassungen ohne großen Programmieraufwand möglich sind. Dieser Beitrag, veröffentlicht auf Towards Data Science, zeigt, wie man mit wenigen Zeilen Code eine robuste Observability für Multi‑Agent‑LLM‑Systeme aufbauen kann.