오픈소스 Arize Phoenix 를 활용한 멀티 에이전트 AI시스템 쉽고 빠르게 모니터링하기

간단 소개

Arize Phoenix를 활용하여 멀티 에이전트 AI 시스템을 모니터링하고, OpenTelemetry 기반 추적 시스템으로 문제점을 파악 및 최적화하는 방법을 제시합니다.

AI Summary

멀티 에이전트 AI 시스템 모니터링의 중요성
- 생성형 AI 에이전트 시스템은 복잡한 상호작용을 통해 작동하며, 신뢰성, 효율성, 보안성 유지를 위해 모니터링이 필수적입니다.
- Arize AI는 Amazon Bedrock Agents와 통합된 관측 가능성 도구를 제공하여, 에이전트의 동작을 추적, 평가, 모니터링합니다.
Arize Phoenix를 활용한 추적 및 평가
- Arize Phoenix는 오픈 소스 서비스로, 로컬 환경, Jupyter 노트북, 컨테이너 등 다양한 환경에서 실행 가능합니다.
- OpenInference를 통해 다양한 ML 프레임워크를 위한 측정 도구를 제공하며, OpenTelemetry와 호환되어 AI 애플리케이션의 추적을 지원합니다.
- Multi-Agent Collaboration 환경에서 각 에이전트의 실행 경로를 추적하고, 지연 시간, 토큰 사용량, 런타임 예외 등을 모니터링하여 시스템의 문제점을 파악하고 최적화할 수 있습니다.
MCP(Model Context Protocol) 활용
- MCP를 통해 생성형 AI 애플리케이션이 외부 데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하며, Phoenix를 이용하여 MCP 서버의 동작을 모니터링하고 수집된 로그를 분석할 수 있습니다.
- Phoenix MCP 서버를 통해 프롬프트 관리, 데이터셋 관리, 프로젝트 관리 등을 수행할 수 있습니다.