에이전트 계측하기

에이전트는 이미 기록할 가치가 있는 모든 것을 생성합니다 — 모델 호출, 툴 호출, 노드 경계, 사람의 대기, 실패. 프레임워크는 이를 버립니다. SDK는 이를 보존합니다.

커스텀 에이전트

직접 작성한 에이전트이거나 여기에 나열되지 않은 에이전트.

LangChain 및 LangGraph

그래프, 노드, 툴, 리트리버, 모델.

CrewAI

크루, 플로우, 역할별 에이전트, 툴.

LlamaIndex

워크플로우, 스텝, 함수 에이전트, 리트리버.

Pydantic AI

타입 에이전트, 기능, 툴, 재시도.

어떤 프레임워크든 세 줄이면 됩니다

pip install 'failproofai-sdk[langgraph]'

pip install 'failproofai-sdk[crewai]'

pip install 'failproofai-sdk[llamaindex]'

pip install 'failproofai-sdk[pydantic-ai]'

pip install failproofai-sdk

import failproofai_sdk

failproofai_sdk.configure(environment="production")
failproofai_sdk.instrument()          # 임포트한 프레임워크를 자동으로 감지합니다

with failproofai_sdk.session():
    ...                               # 기존 에이전트 호출 코드, 변경 없음

함수에 데코레이터를 달거나, 호출에 콜백을 전달하거나, 코드 전체에 ID를 삽입할 필요가 없습니다. 달라지는 것은 세션 안의 호출뿐입니다:

LangGraph
CrewAI
LlamaIndex
Pydantic AI
Custom agents

graph.invoke({"messages": [HumanMessage("...")]})

Crew(agents=[analyst, writer], tasks=[gather, summarise]).kickoff()

await agent.run("...")        # `async with failproofai_sdk.session():` 내부에서

agent.run_sync("...")

with failproofai_sdk.agent("planner"):
    with failproofai_sdk.tool_call("search", input={"q": q}) as t:
        t.output = search(q)

추가 설치는 프레임워크 자체를 위한 것입니다. 모든 어댑터는 기본 패키지에 포함되어 있으므로, 이미 프레임워크가 설치된 프로젝트는 추가 패키지가 전혀 필요하지 않습니다.

수집 확인하기

계측된 세션을 한 번 실행한 후 Observe → Sessions를 열고 환경을 선택하세요. 실행 결과가 재구성된 트레이스로 나타납니다. 아무것도 도착하지 않는다면 failproofai config --status로 머신이 연결되어 있는지 확인하세요. 캡처 설정을 참고하세요.

스풀 디렉토리를 확인해서 전달 여부를 판단하지 마세요. Failproof 데몬은 각 배치를 수 밀리초 내에 수집하고 삭제하므로, 이를 읽으면 수집기와 경쟁 상태가 발생해 실제로 생성된 이벤트보다 훨씬 적게 표시됩니다.

다음 단계

위의 각 퀵스타트는 해당 전체 가이드로 연결됩니다 — 기록되는 항목, 옵션, 스트리밍, 스팬 이름 지정, 그리고 실제로 자주 발생하는 문제들을 다룹니다. 이 가이드들은 Trace Agents → Plug in your agent 아래에 있습니다.

작동 방식

데이터 모델, ID, 이벤트 타입, 그리고 이벤트가 Cloud에 도달하는 방법.

트레이스 읽기

단절된 로그 대신 세션 전체의 인과 관계를 따라가세요.

첫 번째 실패 찾기

방금 캡처한 세션을 감사하세요.

커스텀 에이전트

LangChain 및 LangGraph

CrewAI

LlamaIndex

Pydantic AI

​어떤 프레임워크든 세 줄이면 됩니다

​수집 확인하기

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