LLMモニタリング

AI×自動化

AI自動化ワークフローの可観測性｜n8nのOpenTelemetryトレースで本番監視

n8nはワークフロー/ノード実行のトレースをOpenTelemetryでネイティブ出力でき、無料のCommunity Editionを含むセルフホスト環境で本番監視に使えます。環境変数での有効化やOTLP送信先、カスタム属性のEnterprise限定、LLM単位は対象外という範囲を公式ドキュメントで整理します。
2026.07.20 AIツール図鑑
AI×自動化AIエージェントLLMモニタリングノーコード・ローコード
AI×自動化

LLMモニタリングツールの選び方｜AIエージェントを本番運用する可観測性の勘所

LLMモニタリングツールとは、AIエージェントの実行経路・ツール呼び出し・コスト・出力品質を追跡し本番運用を支える可観測性の基盤。自前ホスト型のLangfuse、スタック横断のLangSmith、既存APM統合のDatadogなどを、3つの軸で選ぶ勘所を実運用視点で整理する。
2026.07.13 AIツール図鑑
AI×自動化AIエージェントLLMモニタリングノーコード・ローコード
AI×コーディング

AIエージェントのトレーシング実装｜全経路を追ってトークン浪費と失敗箇所を可視化

AIエージェントのトレーシングは、各ステップの処理をスパンとして記録し、トークン浪費と失敗箇所を1本の経路で追える状態にする手法です。OpenTelemetryのGenAI規約（gen_ai.*属性）で計装する手順を、最小コード例とともに基礎から解説します。
2026.06.27 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントLLMモニタリング
LLMモニタリング

LLMワークフローのオブザーバビリティ設計｜ログだけでは足りない本番運用の観測戦略

LLMオブザーバビリティとは、単なる会話ログではなく、リトリーバルやツール呼び出しを含むワークフロー全体の挙動を計測・追跡する設計思想です。本番運用で問題の原因を特定するために、トレース・ログ・メトリクスを組み合わせた観測戦略の具体的な実装指針を解説します。
2026.04.25 AIツール図鑑
LLMモニタリングLLM開発・技術