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集成 Agno 与 Arize Phoenix

Arize Phoenix 是一个强大的平台，用于监控和分析 AI 模型。通过将 Agno 与 Arize Phoenix 集成，您可以利用 OpenInference 发送追踪日志，并深入了解您的代理性能。

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前提条件

  1. 安装依赖 确保您已安装必要的软件包： 
    pip install arize-phoenix openai openinference-instrumentation-agno opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp
  2. 设置 Arize Phoenix 账户
    • 在 Arize Phoenix 创建一个账户。
    • 从 Arize Phoenix 控制面板获取您的 API 密钥。
  3. 设置环境变量 配置您的环境，包含 Arize Phoenix API 密钥： 
    export ARIZE_PHOENIX_API_KEY=<your-key>

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发送追踪日志到 Arize Phoenix

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    示例：将 Arize Phoenix 与 OpenInference 一起使用

    此示例演示了如何使用 OpenInference 对 Agno 代理进行插桩，并将追踪日志发送到 Arize Phoenix。 
import asyncio
import os

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
from phoenix.otel import register

# 设置 Arize Phoenix 的环境变量
os.environ["PHOENIX_CLIENT_HEADERS"] = f"api_key={os.getenv('ARIZE_PHOENIX_API_KEY')}"
os.environ["PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT"] = "https://app.phoenix.arize.com"

# 配置 Phoenix Tracer
tracer_provider = register(
    project_name="agno-stock-price-agent",  # 默认为 'default'
    auto_instrument=True,  # 自动使用已安装的 OpenInference 插桩
)

# 创建并配置代理
agent = Agent(
    name="Stock Price Agent",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
    tools=[YFinanceTools()],
    instructions="You are a stock price agent. Answer questions in the style of a stock analyst.",
    debug_mode=True,
)

# 使用代理
agent.print_response("What is the current price of Tesla?")
现在，前往 phoenix cloud，查看由您的代理创建的追踪日志。您可以直接从 Arize Phoenix 控制面板可视化执行流程、监控性能和调试问题。
arize-agno observability

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    示例：本地 Collector 设置

    对于本地开发，您可以使用以下命令运行本地 Collector： 
phoenix serve

import os

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
from phoenix.otel import register

# 设置本地 Collector 端点
os.environ["PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT"] = "http://localhost:6006"

# 配置 Phoenix Tracer
tracer_provider = register(
    project_name="agno-stock-price-agent",  # 默认为 'default'
    auto_instrument=True,  # 自动使用已安装的 OpenInference 插桩
)

# 创建并配置代理
agent = Agent(
    name="Stock Price Agent",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
    tools=[YFinanceTools()],
    instructions="You are a stock price agent. Answer questions in the style of a stock analyst.",
    debug_mode=True,
)

# 使用代理
agent.print_response("What is the current price of Tesla?")

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注意事项

  • 环境变量: 确保您的环境变量（API 密钥和 Collector 端点）已正确设置。
  • 本地开发: 在开发过程中，请使用 phoenix serve 启动本地 Collector。
通过遵循这些步骤，您可以有效地将 Agno 与 Arize Phoenix 集成，从而实现对 AI 代理的全面可观测性和监控。