Configurer le traçage

Cloud Trace vous permet d'analyser les performances de vos agents en traçant la chronologie des opérations pour chaque requête. Vous pouvez utiliser des traces pour identifier les goulots d'étranglement et comprendre les interactions avec les grands modèles de langage (LLM) ou les outils.

Ce document explique comment activer Trace pour vos agents, et comment afficher et analyser les traces dans la console Google Cloud .

Une trace est une chronologie des requêtes lorsque votre agent répond à chaque requête. Par exemple, le graphique suivant montre un exemple de trace d'un agent Agent Development Kit (ADK) :

Une trace est composée de segments individuels, qui représentent une seule unité de travail, comme un appel de fonction ou une interaction avec un LLM, le premier segment représentant la requête globale. Chaque segment fournit des détails sur une opération spécifique, tels que le nom de l'opération, les heures de début et de fin, ainsi que tous les attributs pertinents, au sein de la requête. Par exemple, le code JSON suivant montre un seul segment qui représente un appel à un grand modèle de langage (LLM) :

  {
    "name": "llm",
    "context": {
        "trace_id": "ed7b336d-e71a-46f0-a334-5f2e87cb6cfc",
        "span_id": "ad67332a-38bd-428e-9f62-538ba2fa90d4"
    },
    "span_kind": "LLM",
    "parent_id": "f89ebb7c-10f6-4bf8-8a74-57324d2556ef",
    "start_time": "2023-09-07T12:54:47.597121-06:00",
    "end_time": "2023-09-07T12:54:49.321811-06:00",
    "status_code": "OK",
    "status_message": "",
    "attributes": {
        "llm.input_messages": [
            {
                "message.role": "system",
                "message.content": "You are an expert Q&A system that is trusted around the world.\nAlways answer the query using the provided context information, and not prior knowledge.\nSome rules to follow:\n1. Never directly reference the given context in your answer.\n2. Avoid statements like 'Based on the context, ...' or 'The context information ...' or anything along those lines."
            },
            {
                "message.role": "user",
                "message.content": "Hello?"
            }
        ],
        "output.value": "assistant: Yes I am here",
        "output.mime_type": "text/plain"
    },
    "events": [],
  }

Remarque : Le format des traces et des segments dépend de l'option d'instrumentation que vous choisissez. L'exemple de segment est expérimental et susceptible d'être modifié. Vous ne devez donc pas vous fier à la stabilité du format pour le moment. Pour en savoir plus, consultez les conventions sémantiques pour les systèmes d'IA générative en cours de développement dans OpenTelemetry.

Pour en savoir plus, consultez la documentation Cloud Trace sur les traces et les segments et le contexte de trace.

Avant de commencer

Avant de pouvoir collecter et écrire des traces, vous devez activer des API spécifiques et installer des dépendances. Pour en savoir plus, consultez Collecter et afficher des requêtes et des réponses multimodales dans la documentation Google Cloud Observability.

Écrire des traces pour un agent

Pour écrire des traces pour un agent :

ADK

Pour activer OpenTelemetry pour AdkApp, définissez les variables d'environnement suivantes lorsque vous déployez l'agent sur Agent Runtime :

env_vars = {
  "GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ENABLE_TELEMETRY": "true",
  "OTEL_SEMCONV_STABILITY_OPT_IN": "gen_ai_latest_experimental",
  "OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT": "EVENT_ONLY",
}

Veuillez noter les points suivants :

• GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ENABLE_TELEMETRY active les traces, les journaux et les métriques de l'agent (voir Afficher les métriques d'un agent), mais n'inclut pas les données de prompts et de réponses.

• OTEL_SEMCONV_STABILITY_OPT_IN permet d'utiliser les dernières conventions sémantiques de l'IA générative.

• OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT active la journalisation des prompts d'entrée, des réponses de sortie et des ID utilisateur (le champ user.id). La capture de ces détails facilite l'observabilité des agents et la détection d'anomalies en suivant l'utilisation et les interactions au fil du temps.

  Remarque : Assurez-vous d'avoir mis en place les consentements utilisateur final, les notifications et les règles de gestion des données nécessaires pour collecter ces informations.
  Important : La journalisation de user.id est incluse lorsque vous activez l'option "Activer la journalisation des entrées de requête et des sorties de réponse" à compter du 22 mai 2026, avec la version 2.1 de l'Agent Development Kit. Si vous avez activé la journalisation avant le 22 mai, votre journalisation n'inclut pas user.id. Vous devrez redéployer vos agents et activer de nouveau cette option pour que ce paramètre prenne effet.

• Pour utiliser l'ingestion de traces, vous devez activer l'API Telemetry. Pour en savoir plus, consultez Présentation de l'API Telemetry (OTLP).

• Pour utiliser l'ingestion de journaux, vous devez activer l'API Cloud Logging. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation de l'API Cloud Logging.

Remarque : Si vous avez déjà défini l'option enable_tracing, nous vous recommandons d'utiliser les variables d'environnement à la place. Par exemple, définissez GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ENABLE_TELEMETRY=true au lieu de enable_tracing=true, et GOOGLE_CLOUD_AGENT_ENGINE_ENABLE_TELEMETRY=false au lieu de enable_tracing=false.

LangchainAgent

Pour activer le traçage pour LangchainAgent, spécifiez enable_tracing=True lorsque vous développez un agent LangChain. Exemple :

from vertexai.agent_engines import LangchainAgent

agent = LangchainAgent(
    model=model,                # Required.
    tools=[get_exchange_rate],  # Optional.
    enable_tracing=True,        # [New] Optional.
)

LanggraphAgent

Pour activer le traçage pour LanggraphAgent, spécifiez enable_tracing=True lorsque vous développez un agent LangGraph. Exemple :

from vertexai.agent_engines import LanggraphAgent

agent = LanggraphAgent(
    model=model,                # Required.
    tools=[get_exchange_rate],  # Optional.
    enable_tracing=True,        # [New] Optional.
)

LlamaIndex

Aperçu

Cette fonctionnalité est soumise aux "Conditions des offres de pré-DG" de la section "Conditions générales du service" des Conditions spécifiques du service. Les fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une prise en charge limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Pour activer le traçage pour LlamaIndexQueryPipelineAgent, spécifiez enable_tracing=True lorsque vous développez un agent LlamaIndex. Exemple :

from vertexai.preview import reasoning_engines

  def runnable_with_tools_builder(model, runnable_kwargs=None, **kwargs):
      from llama_index.core.query_pipeline import QueryPipeline
      from llama_index.core.tools import FunctionTool
      from llama_index.core.agent import ReActAgent

      llama_index_tools = []
      for tool in runnable_kwargs.get("tools"):
          llama_index_tools.append(FunctionTool.from_defaults(tool))
      agent = ReActAgent.from_tools(llama_index_tools, llm=model, verbose=True)
      return QueryPipeline(modules = {"agent": agent})

  agent = reasoning_engines.LlamaIndexQueryPipelineAgent(
      model="gemini-3.5-flash",
      runnable_kwargs={"tools": [get_exchange_rate]},
      runnable_builder=runnable_with_tools_builder,
      enable_tracing=True,        # Optional
  )

Personnalisé

Pour activer le traçage pour les agents personnalisés, consultez Traçage à l'aide d'OpenTelemetry pour en savoir plus.

Cela exportera des traces vers Cloud Trace sous le projet dans Configurer votre projet Google Cloud .

Afficher les traces d'un agent

Pour les agents déployés, vous pouvez utiliser la console Google Cloud pour afficher les traces de votre agent :

1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Déploiements d'Agent Platform.
   

   Accéder à la page "Déploiements"

   Les instances Agent Platform faisant partie du projet sélectionné apparaissent dans la liste. Vous pouvez utiliser le champ Filtre pour filtrer la liste en fonction de la colonne que vous avez spécifiée.

2. Cliquez sur le nom de votre instance Agent Platform.

3. Cliquez sur l'onglet Traces.

4. Vous pouvez sélectionner Vue de session ou Vue de l'intervalle.

   Cliquez sur une session ou un segment pour inspecter les détails de la trace, y compris un graphe orienté acyclique (DAG) de ses segments, ses entrées et sorties, et ses attributs de métadonnées.

Quotas et limites

Certaines valeurs d'attributs peuvent être tronquées lorsqu'elles atteignent les limites de quota. Pour en savoir plus, consultez la page Quota Cloud Trace.

Tarifs

Cloud Trace propose un niveau sans frais. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de Cloud Trace.