Praxisleitfaden fuer Agent-Observability: End-to-End-Tracing mit Langfuse
Basierend auf realen Erfahrungen wird gezeigt, wie mit Langfuse ein geschlossener Kreislauf fuer Tracing, Evaluierung und Kostenanalyse aufgebaut wird.
AgentList Team · 18. Februar 2026
Langfuse可观测性TracingLLMOps
Praxisleitfaden fuer Agent-Observability: End-to-End-Tracing mit Langfuse
Sobald Agenten produktiv laufen, wird Observability zur Grundlage von Stabilitaet und Qualitaet.
Minimalmodell fuer Beobachtbarkeit
- Trace fuer den Gesamtpfad einer Anfrage
- Span fuer Teilschritte wie Retrieval, Tool-Call, Generation
- Score fuer Qualitaetsbewertung
Einfuehrungsstrategie
- Erst die kritischen Pfade instrumentieren
- Einheitliche IDs fuer Session, User und Request verwenden
- Kosten, Latenz und Erfolgsquote pro Schritt auswerten
Bewertungs-Loop
- Leichte Online-Pruefung fuer schnelle Signale
- Tiefere Offline-Evaluierung mit Stichproben
Typische Anti-Pattern
- Nur Rohtexte loggen, keine strukturierte Kontexte
- Nur Gesamtlatenz betrachten, keine Schrittmetrik
- Tracing ohne Alerts und Incident-Prozess
Fazit
Langfuse eignet sich sehr gut als erste zentrale Schicht fuer Tracing und Evaluation in Agent-Systemen.