AutoGen 작업 흐름 시간 초과를 제한된 결과로 전환
메시지, 작업 텍스트, 도구 페이로드 또는 무제한 중지 이유를 복사하지 않고 팀 경계에서 마지막으로 승인된 워크플로 상태 및 구성된 시간 초과를 캡처합니다.
- 1
팀 시작
안정적인 실행 ID, 워크플로, 팀 이름, 릴리스 및 제한된 시작 상태를 할당합니다.
- 2
작업 흐름이 실행됩니다.
결과 경계에서 핸드오프, 도구 및 메시지를 계산하는 동안 추적에서 메시지 및 도구 세부 정보를 유지합니다.
- 3
시간 초과가 최종이 됩니다.
timed_out, timeout_ms, 마지막 승인 상태 및 제한된 종료 카테고리를 기록합니다.
- 4
SQL이 회귀를 찾습니다.
워크플로, 팀, 릴리스별로 시간 초과 비율, 기간, 전달을 비교합니다.
시작하기 전에
전제 조건 및 경계
- 신뢰할 수 있는 Python 프로세스에서 초기화된 AutoGen 및 텔레메트리-sh
- 애플리케이션 소유의 실행 ID와 안정적인 팀, 워크플로, 모델, 종료 및 릴리스 이름
- 자세한 AutoGen 추적이 필요할 때 별도로 구성된 OpenTelemetry 내보내기
배송 설정
서버 측 설치 및 초기화
서버 측 키를 사용하여 프로세스당 한 번씩 동기 코드의 경우 Telemetry를 초기화하고 비동기 코드의 경우 TelemetryAsync를 초기화합니다. 브라우저 번들, 클라이언트에 표시되는 환경 변수, 소스 제어, 로그 및 예외 메시지에서 수집 자격 증명을 유지하세요.
pip 설치
python -m pip install telemetry-sh- 1제한된 네트워크 동작을 갖춘 재사용 가능한 서버 측 전달 클라이언트 하나를 준비합니다.
- 2성공, 실패, 재시도 또는 시간 초과 경계에 결과 이벤트를 추가합니다.
- 3알림을 활성화하기 전에 제어된 고정 장치를 보내고 저장된 행을 검사하십시오.
스니펫
하나의 체계적인 이벤트로 시작하세요
워크플로가 완료, 실패 또는 재시도되는 위치에 이 셰이프를 추가합니다. 그런 다음 실제 필드에서 대시보드를 구축합니다.
AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring 이벤트
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,
})이벤트 계약
run_id, 워크플로, team_name, agent_count, model_alias, termination_reason 및 릴리스
상태, duration_ms, message_count, tool_call_count, handoff_count 및 error_type
제한된 작업 흐름 진단을 위한 state_before, state_after, timeout_ms, timed_out 및 termination_reason
estimated_cost_usd, 허용됨, human_handoff, evaluation_score 및 승인된 환경
구현 체크포인트
체크포인트 1
공공 에이전트 또는 팀 실행 경계를 래핑하고 하나의 최종 결과를 내보냅니다. 특정 쿼리에 해당 세부 사항이 필요한 경우가 아니면 메시지당 하나의 비즈니스 이벤트를 피하세요.
체크포인트 2
구성된 시간 초과 및 마지막으로 승인된 워크플로 상태를 사용하여 시간 초과를 최종 결과로 처리합니다. 단순히 트리거되는 노드에서 성공을 추론하지 마십시오.
체크포인트 3
AutoGen은 자세한 에이전트 및 도구 실행을 위해 OpenTelemetry 추적을 지원합니다. 이러한 추적을 OTLP 호환 백엔드에 유지하고 승인된 식별자를 통해 결과를 연관시키십시오.
체크포인트 4
기본적으로 작업 텍스트, 에이전트 메시지, 도구 인수, 도구 결과, 메모리, 무제한 중지 메시지 또는 예외 텍스트를 내보내지 마십시오.
검증
이벤트가 도착했음을 증명하세요.
알려진 성공 및 실패 사례를 연습한 후 이를 실행하십시오. 최종 이벤트 계약이 스니펫과 다른 경우 대체 테이블 이름을 바꾸세요.
AutoGen Task Flow, State, and Timeout Monitoring 확인 쿼리
SELECT *
FROM agent_run_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;구현 참조
새로운 프로덕션 경로를 활성화하기 전에 이벤트 계약, 데이터 안전 지침, 업스트림 기본 문서를 검토하세요.
프로덕션 경계
결과 이벤트를 작고 복구 가능하게 유지
이 패턴은 다음을 제공합니다.
- 업스트림 워크플로우 옆에 제한된 SQL 지원 결과가 있습니다.
- 대시보드, 알림 및 교차 이벤트 상관 관계를 위한 안정적인 필드입니다.
- 성공, 실패, 재시도 및 시간 초과 동작을 검증하기 위한 고정 장치 기반 경로입니다.
이 패턴은 제공하지 않습니다
- OTLP 내보내기, 자동 수집 파이프라인 또는 자세한 추적 및 진단 로그를 대체합니다.
- 페이로드에 이벤트 ID가 포함되어 있기 때문에 정확히 한 번만 전달됩니다.
- 원시 공급자 페이로드, 사용자 콘텐츠, 자격 증명 또는 규제 데이터를 수집할 수 있는 권한입니다.
이벤트 스키마 시작점
이 워크플로우에 대한 이벤트 계약
쿼리 또는 스니펫을 프로덕션에 적용하기 전에 행 그레인, 방출 경계, 필수 유형, 개인 정보 보호 클래스, 예제 페이로드 및 유효성 검사 체크리스트를 검토하세요.
관련 제품 기능
이 워크플로를 다음에서 계속하세요. AI 에이전트 모니터링
검토 가능한 SQL을 사용하여 에이전트 실행, 도구 사용, 모델 비용, 품질 및 제품 결과를 연결하세요.
관련 SQL 레시피
SQL로 다음 질문에 답하세요
이 워크플로의 구조화된 필드에 대해 쿼리를 실행하고, 예제 결과를 검사하고, 유용한 답변을 대시보드 또는 알림으로 전환하세요.
구현 제품군별로 찾아보기
관련 통합 패턴 비교
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에이전트 대화를 유지하지 않고도 CrewAI 팀 및 흐름 결과, 작업 수, 핸드오프, 재시도, 대기 시간, 비용 및 허용된 결과를 추적합니다.
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