한 줄 요약 — 생산 환경의 LLM 애플리케이션에서 발생하는 비용, 지연 시간, 품질 문제를 OpenLIT와 OpenTelemetry를 통해 Grafana Cloud에서 통합 관리하는 방법 이 주제를 꺼낸 이유 로컬 환경이나 노트북에서 API 키를 넣어 LLM(Large Language Model) 서비스를 테스트하는 단계와 이를 실제 운영 환경으로 옮기는 단계는 완전히 다른 차원의 문제입니다. 단순히 답변이 잘 나오는지 확인하는 수준을 넘어, 각 모델 호출마다 비용이 얼마나 발생하는지, 응답 지연 시간(Latency)이 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하는지, 그리고 생성된 결과물에 할루시네이션(Hallucination)이나 유해한 콘텐츠가 포함되지는 않았는지 실시간으로 추적해야 합니다. ...
AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용할 때 사용하는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버의 상태를 OpenLIT와 Grafana Cloud로 모니터링하여 시스템의 블랙박스 영역을 제거하는 방법을 공유합니다. 한 줄 요약 — OpenLIT SDK를 활용해 MCP 서버의 도구 호출 지연 시간과 리소스 사용량을 추적하고, Grafana Cloud에서 AI 에이전트의 전체 실행 과정을 시각화하여 성능 병목을 해결할 수 있습니다. 이 주제를 꺼낸 이유 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반 서비스가 단순한 채팅을 넘어 에이전트 구조로 진화하면서 외부 도구와의 연결이 핵심이 되었습니다. 이때 MCP는 에이전트와 도구 서버 사이의 표준 통신 규약 역할을 수행하지만, 운영 관점에서는 새로운 복잡성을 야기합니다. ...
한 줄 요약 — AI 에이전트의 비결정적 특성과 복잡한 추론 과정을 OpenLIT와 Grafana Cloud를 활용해 코드 수정 없이 투명하게 시각화하고 비용과 성능을 관리하는 방법 AI 에이전트 추적에 집중해야 하는 이유 단순히 질문에 답을 하는 대규모 언어 모델(LLM) 단계를 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 실행하는 AI 에이전트(Agent)의 비중이 급격히 늘고 있습니다. 하지만 에이전트는 같은 질문에도 매번 다른 경로로 도구를 선택하거나 추론을 진행하는 비결정적(Non-deterministic) 특성을 가집니다. 이런 특성 때문에 문제가 발생했을 때 단순히 결과값만 보고 원인을 파악하기란 불가능에 가깝습니다. 에이전트가 왜 특정 도구를 선택했는지, 어떤 단계에서 루프에 빠졌는지, 혹은 왜 갑자기 비용이 급증했는지 파악하려면 실행 단계마다 발생하는 데이터를 연결된 흐름으로 볼 수 있는 옵저버빌리티(Observability) 환경이 필수입니다. ...