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DNotifier
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文章解释了 LLM 如何链接工具调用以完成复杂任务
本文解释了如何处理大型语言模型中复杂的多步工具调用。它详细介绍了一个过程，其中 LLM 进行一系列依赖调用，使用一个工具的输出来告知下一个工具的输入。作者以跟踪包裹为例，这需要通过电子邮件查找客户，列出他们的订单，然后跟踪特定货运。文章还触及了此类链接工具执行中潜在的故障点。
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多智能体AI系统的可观测性详解
多智能体系统的可观测性对于理解AI智能体的复杂交互和决策过程至关重要。与关注线性指标的传统监控不同，智能体可观测性需要捕获详细的执行图、提示链和令牌使用情况，以调试问题、优化性能和管理成本。实施此方法涉及对LLM客户端和智能体框架进行插桩，以发出标准化的遥测数据，例如跟踪 lineage 和提示跟踪，这通常由 DNotifier 等专用平台提供支持。