Convierta los tiempos de espera del flujo de tareas de AutoGen en un resultado limitado
Capture el último estado del flujo de trabajo aprobado y el tiempo de espera configurado en los límites del equipo sin copiar mensajes, texto de tareas, cargas útiles de herramientas ni motivos de detención sin restricciones.
- 1
El equipo comienza
Asigne un ID de ejecución estable, un flujo de trabajo, un nombre de equipo, una versión y un estado inicial limitado.
- 2
Ejecuciones del flujo de tareas
Mantenga los detalles de los mensajes y las herramientas en el seguimiento mientras cuenta las transferencias, las herramientas y los mensajes en el límite del resultado.
- 3
El tiempo de espera se vuelve definitivo
Registre timed_out, timeout_ms, el último estado aprobado y una categoría de terminación acotada.
- 4
SQL encuentra regresiones
Compare la tasa de tiempo de espera, la duración y las transferencias por flujo de trabajo, equipo y versión.
Antes de empezar
Requisitos previos y límites
- AutoGen y telemetry-sh inicializados en un proceso Python confiable
- Un ID de ejecución propiedad de la aplicación y nombres de equipo estable, flujo de trabajo, modelo, terminación y versión.
- Exportación OpenTelemetry configurada por separado cuando se requieren seguimientos detallados de AutoGen
Configuración de entrega
Instalar e inicializar el lado del servidor
Inicialice Telemetry para código síncrono o TelemetryAsync para código asíncrono una vez por proceso con una clave del lado del servidor. Mantenga las credenciales de ingesta fuera de los paquetes de navegador, las variables de entorno visibles para el cliente, el control de fuente, los registros y los mensajes de excepción.
Instalación pip
python -m pip install telemetry-sh- 1Prepare un cliente de entrega del lado del servidor reutilizable con comportamiento de red limitado.
- 2Agregue el evento de resultado en el límite de éxito, error, reintento o tiempo de espera.
- 3Envíe accesorios controlados e inspeccione las filas almacenadas antes de habilitar una alerta.
Fragmento
Comience con un evento estructurado
Agregue esta forma donde el flujo de trabajo se completa, falla o se vuelve a intentar. Luego cree el panel a partir de campos reales.
Evento AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring
import asyncio
from time import perf_counter
async def run_agent_team(team, task: str, run_id: str):
started_at = perf_counter()
status = "success"
error_type = None
state_before = "team_started"
state_after = "team_completed"
timeout_ms = 120_000
result = None
try:
result = await asyncio.wait_for(
team.run(task=task),
timeout=timeout_ms / 1000,
)
return result
except TimeoutError:
status = "timed_out"
error_type = "team_timeout"
state_after = "timeout_reached"
raise
except Exception as error:
status = "failed"
error_type = classify_agent_error(error)
state_after = "team_failed"
raise
finally:
await telemetry.log("agent_run_completed", {
"run_id": run_id,
"workflow": "support_resolution",
"team_name": "support_team",
"status": status,
"error_type": error_type,
"state_before": state_before,
"state_after": state_after,
"timeout_ms": timeout_ms,
"timed_out": status == "timed_out",
"termination_reason": getattr(result, "stop_reason", None),
"message_count": len(result.messages) if result else 0,
"duration_ms": round((perf_counter() - started_at) * 1000),
"release": APP_RELEASE,
})Contrato de evento
run_id, flujo de trabajo, team_name, agent_count, model_alias, termination_reason y versión
estado, duration_ms, message_count, tool_call_count, handoff_count y error_type
state_before, state_after, timeout_ms, timed_out y termination_reason para diagnóstico de flujo de tareas limitado
estimated_cost_usd, aceptado, human_handoff, evaluation_score y entorno cuando esté aprobado
Puntos de control de implementación
Punto de control 1
Envuelva el límite de ejecución del agente público o del equipo y emita un resultado terminal; Evite un evento comercial por mensaje a menos que una consulta específica requiera ese detalle.
Punto de control 2
Trate un tiempo de espera como un resultado terminal con el tiempo de espera configurado y el último estado de flujo de trabajo aprobado. No infiera el éxito simplemente por la activación de un nodo.
Punto de control 3
AutoGen admite el seguimiento OpenTelemetry para una ejecución detallada de agentes y herramientas. Mantenga esos rastros en un backend compatible con OTLP y correlacione el resultado mediante un identificador aprobado.
Punto de control 4
Nunca emita texto de tarea, mensajes de agente, argumentos de herramienta, resultados de herramienta, memoria, mensajes de detención sin restricciones o texto de excepción de forma predeterminada.
Verificación
Demuestra que el evento llegó
Ejecute esto después de ejercitar casos conocidos de éxito y fracaso. Reemplace el nombre de la tabla alternativa si su contrato de evento final difiere del fragmento.
Consulta de verificación AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;Referencias de implementación
Revise el contrato del evento, la guía de seguridad de los datos y la documentación primaria previa antes de habilitar una nueva ruta de producción.
Límite de producción
Mantenga el evento de resultado pequeño y recuperable
Este patrón proporciona
- Un resultado limitado y listo para SQL junto al flujo de trabajo ascendente.
- Campos estables para paneles, alertas y correlación entre eventos.
- Una ruta basada en dispositivos para validar el comportamiento de éxito, fracaso, reintento y tiempo de espera.
Este patrón no proporciona
- Un exportador de OTLP, un canal de recopilación automática o un reemplazo para seguimientos detallados y registros de diagnóstico.
- Entrega exactamente una vez simplemente porque la carga útil contiene un ID de evento.
- Permiso para recopilar cargas útiles sin procesar del proveedor, contenido de usuario, credenciales o datos regulados.
Puntos de partida del esquema de eventos
Contratos de eventos para este flujo de trabajo
Revise el detalle de la fila, el límite de emisión, los tipos requeridos, las clases de privacidad, la carga útil de ejemplo y la lista de verificación de validación antes de adaptar una consulta o fragmento a producción.
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