問題の背景
マルチステップのAIワークフローでは、何か問題が発生したときに問題のノードを特定するのが難しく、従来のログでは完全なコンテキストを復元するのが難しい。
処方
コンボのチェックポイント・システムが提供するもの：
- バージョン・ステート・スナップショット各キーノードの変数とメモリ状態の完全な保持
- ビジュアライゼーション・タイムラインワークフローの実行経路をダッシュボードで可視化
- 熱修復能力再起動せずに任意のチェックポイントにリカバー
操作ガイド
- ワークフローの重要なステップの後に呼び出される
create_checkpoint() - 重要なチェックポイントには、識別しやすいように説明ラベルを付ける。
- ダッシュボードのタイムライン表示で、異なるチェックポイントのステータスを比較する。
- 利用する
replay_from_checkpoint()問題を再現し、デバッグする方法
ベストプラクティス
チェックポイントの検証機能は、自動テストと合わせてCI/CDプロセスに組み込むことを推奨する。
この答えは記事から得たものである。Convo: インテリジェントAIエージェント構築のためのログ・デバッグ・ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なワークフローのデバッグにおける状態のバックトラックの課題を克服するには？
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