Aprende a monitorear agentes de IA en producción con Amazon Bedrock AgentCore Observability. Implementación sin código, trazas en tiempo real y dashboards listos para producción. Tutorial paso a paso.
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Desplegaste tu agente de IA en producción con AgentCore Runtime y agregaste memoria entre sesiones. Ahora los usuarios interactúan con tu agente, pero ¿puedes responder estas preguntas?
- ¿Cómo rastrear las decisiones del agente?
- ¿Qué sucede cuando el comportamiento es inconsistente?
- ¿Cómo detectar la degradación del rendimiento?
El monitoreo tradicional muestra el estado de la infraestructura. La observabilidad de agentes revela si tu IA toma decisiones efectivas.
Amazon Bedrock AgentCore Observability resuelve este problema. Cuando despliegas tu agente en AgentCore Runtime, la observabilidad funciona automáticamente: visibilidad completa sin código de instrumentación o cambios de configuración.
📊 Resumen de AgentCore Observability por Servicios
| Servicio | Propósito | Características de Observabilidad |
|---|---|---|
| AgentCore Runtime | Ejecución serverless | Observabilidad automática sin cambios de código |
| AgentCore Memory | Persistencia entre sesiones | Seguimiento de spans integrado |
| AgentCore Gateway | Gestión de API | Monitoreo de invocaciones de herramientas |
| AgentCore Identity | Gestión de credenciales | Registro de accesos |
| AgentCore Observability | Monitoreo en producción | Trazas OpenTelemetry, métricas, dashboards |
🧩 Entendiendo Sesiones, Trazas y Spans
AgentCore Observability utiliza una jerarquía de tres niveles que proporciona visibilidad en diferentes niveles de granularidad:
1️⃣ Sessions: Representan el contexto completo de interacción entre tú y tu agente, desde la inicialización hasta la terminación.
Las sesiones proporcionan:
- Vistas de alto nivel de patrones de participación
- Monitoreo del rendimiento del agente
- Análisis de cómo interactúas con los agentes a lo largo del tiempo
📖 Más información sobre sesiones en AgentCore
2️⃣ Trazas: Capturan ciclos completos de solicitud-respuesta dentro de las sesiones: la ruta de ejecución completa desde la invocación del agente hasta la respuesta.
Las trazas incluyen:
- Detalles de la solicitud
- Pasos de procesamiento
- Invocaciones de herramientas
- Utilización de recursos
- Información de errores
- Generación de respuestas
Esto proporciona información profunda sobre el funcionamiento interno del agente para la resolución de problemas y optimización.
📖 Más información sobre trazas en AgentCore
3️⃣ Spans: Representan unidades discretas y medibles de trabajo dentro de las trazas: operaciones de grano fino con tiempos de inicio y finalización definidos.
Los spans capturan:
- Nombres de operaciones
- Marcas de tiempo
- Relaciones padre-hijo
- Etiquetas y eventos
- Información de estado
Los spans forman estructuras jerárquicas dentro de las trazas; por ejemplo, un span de "procesar consulta del usuario" contiene spans hijos para "analizar entrada", "recuperar contexto" y "generar respuesta".
📖 Más información sobre spans en AgentCoretde
🚀 La Ventaja de AgentCore Observability
- ✅ Cero Desarrollo - Instrumentación automática para agentes Runtime
- ✅ Visibilidad Completa - Sesiones, trazas, spans y métricas en un solo lugar
- ✅ Dashboards Pre-construidos - CloudWatch GenAI Observability listo para usar
- ✅ Agnóstico de Framework - Funciona con Strands Agents, LangChain, CrewAI o código personalizado
- ✅ Estándar OpenTelemetry - Formato de telemetría estándar de la industria
- ✅ Grado de Producción - Construido para escala y confiabilidad empresarial
📖 Más información en la documentación de AgentCore Observability
🔧 Configuración Paso a Paso: Habilita CloudWatch para Monitoreo de Agentes de IA
Tutorial de Configuración en Consola (5 minutos)
Importante: Esta es una configuración única por cuenta de AWS. Después de habilitarla, todos los agentes de AgentCore envían automáticamente datos de observabilidad a CloudWatch.
Pasos vía Consola:
- Abre la Consola de CloudWatch
- Navega a Application Signals → Transaction Search
- Selecciona Enable Transaction Search
- Marca la casilla para ingerir spans como registros estructurados
- Establece el porcentaje de indexación en 1% (nivel gratuito) o ajusta según tus requisitos
⏱️ Espera 10 minutos después de habilitar para que los spans estén disponibles para búsqueda y análisis.
📖 Más información: Enable Transaction Search
✨ Verifica que la Observabilidad Esté Activa
Cuando despliegas tu agente con agentcore launch, la observabilidad se activa automáticamente. No se necesita configuración adicional.
Usa el CLI de AgentCore para verificar el estado de tu agente:
agentcore status
Tu agente ahora envía:
- 📈 Métricas de sesión
- 🔍 Datos de trazas con spans
- ⚡ Métricas de rendimiento (latencia, duración, tokens)
- ❌ Seguimiento de errores
📖 Más información en la documentación de Introducción a AgentCore Observability
📊 Navega el Dashboard de GenAI Observability
Accede a los datos de observabilidad de tu agente a través del dashboard de CloudWatch GenAI:
- Abre la Consola de CloudWatch
- En la navegación izquierda, selecciona GenAI Observability
- Haz clic en la pestaña Bedrock AgentCore
El dashboard principal proporciona métricas de resumen:
- 🤖 Total de Agentes
- 💬 Sesiones
- 🔍 Trazas
- ❌ Tasa de Errores
- ⏸️ Tasa de Limitación (Throttle)
Ajusta los filtros de tiempo para ver períodos específicos (última hora, día, semana o rango personalizado).
🤖 Análisis de Rendimiento de Agentes de IA: Profundización en el Dashboard
El dashboard ofrece tres vistas especializadas para análisis detallado:
📱 Vista de Agentes
Muestra:
- Todos los agentes (alojados en Runtime y no-Runtime)
- Métricas de rendimiento específicas del agente
- Conteo de sesiones y trazas por agente
- Tasas de error
- Gráficos de visualización
Usa esta vista para: Monitorear la salud operacional y comparar el rendimiento entre agentes.
💬 Vista de Sesiones
Muestra:
- Todas las sesiones entre agentes
- Duración de sesiones
- Conteo de solicitudes
- Errores a nivel de sesión
- Patrones de participación del usuario
- Líneas de tiempo de sesiones
Filtra por: ID de Sesión, Agente, Rango de Tiempo, Duración o Estado de Error.
Insights clave:
- Sesiones más largas
- Ubicación de errores
- Longitud típica de conversación
- Promedio de solicitudes por sesión
🔍 Vista de Trazas
Proporciona:
- Información detallada de trazas
- Desglose completo de spans
- Líneas de tiempo de ejecución (visualización en cascada)
- Secuencias de invocación de herramientas
- Trazas de errores
Usa esta vista para: Depurar problemas, optimizar cuellos de botella y entender el flujo completo de ejecución.
📖 Más información en View Observability Data
🔍 Analiza Detalles de Trazas
Haz clic en cualquier Trace ID en la Vista de Trazas para abrir la visualización detallada.
La traza muestra:
- 🌲 Estructura de árbol de operaciones (spans) con relaciones padre-hijo
- 📊 Gráfico de cascada que muestra la línea de tiempo de ejecución
Identifica:
- Operaciones secuenciales
- Operaciones paralelas
- Cuellos de botella
- Puntos de error
Haz clic en cualquier span para ver información detallada en tres pestañas:
- Attributes (Atributos): Metadatos de operación, parámetros de entrada, resultados de salida
- Events (Eventos): Ocurrencias significativas con marcas de tiempo
- Duration and Status (Duración y Estado): Tiempos exactos de inicio/fin, duración total, estado éxito/error
📖 Más información sobre Trazas y Spans
📈 Expandiendo la Observabilidad a Todos los Servicios de AgentCore
AgentCore Runtime crea automáticamente grupos de registros de CloudWatch para registros proporcionados por el servicio. Sin embargo, para los recursos de Memory, Gateway, Identity y Built-in Tools, debes configurar los destinos de registro manualmente.
Accediendo a Métricas de Otros Servicios
Dado que Memory, Gateway, Identity y Built-in Tools no aparecen en el dashboard de GenAI Observability, accede a sus métricas directamente en CloudWatch:
🧠 AgentCore Memory
Rastrea operaciones del ciclo de vida de la memoria:
- Latencia
- Invocaciones
- Errores del Sistema/Usuario
- Limitaciones (Throttles)
- Conteo de Creación
📖 Más información sobre métricas de Memory
🔌 AgentCore Gateway
Monitorea invocaciones de herramientas:
- Invocaciones
- Latencia
- Duración
- TargetExecutionTime
- Limitaciones
- Errores
- TargetType
📖 Más información sobre métricas de Gateway
🔐 AgentCore Identity
Rastrea operaciones de autenticación:
- Métricas de WorkloadAccessTokenFetch
- Métricas de ResourceAccessTokenFetch
- Métricas de ApiKeyFetch
📖 Más información sobre métricas de Identity
🛠️ Built-in Tools
Monitorea Code Interpreter y Browser:
- Invocaciones de Herramientas
- Eventos de Browser TakeOver
- Uso de Recursos (CPU, Memoria)
📖 Más información sobre observabilidad de Built-in Tools
🎉 Lo Que Has Aprendido
En este tutorial, dominaste la observabilidad de producción para agentes de IA sin escribir código de instrumentación. Aprendiste a:
- ✅ Activar CloudWatch Transaction Search para observabilidad automática
- ✅ Entender la jerarquía de observabilidad (sesiones, trazas, spans)
- ✅ Navegar el Dashboard de GenAI Observability
- ✅ Analizar detalles de trazas con visualizaciones en cascada
- ✅ Extender la observabilidad a Memory, Gateway, Identity y Built-in Tools
- ✅ Usar estándares OpenTelemetry para flexibilidad
AgentCore Observability proporciona instrumentación sin código para agentes Runtime y métricas completas para todos los servicios, dándote visibilidad de grado de producción sobre el comportamiento, rendimiento y salud operacional del agente.
🔗 Serie Completa de AgentCore
Domina los agentes de IA en producción con esta serie:
- 1️⃣ Despliega Agentes de IA en Producción con Amazon Bedrock AgentCore en 2 Comandos
- 2️⃣ Lleva Agentes de IA con Memoria de Largo Plazo a Producción en Minutos
- 3️⃣ Monitorea Agentes de IA en Producción sin Nuevo Desarrollo ← Estás aquí
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📚 Recursos Adicionales
- AgentCore Observability Overview
- Get Started with Observability
- Understanding Sessions, Traces, and Spans
- View Observability Data
- Configure Observability
- Amazon Bedrock AgentCore in CloudWatch
- CloudWatch GenAI Observability
- Amazon Bedrock AgentCore Samples
- CloudWatch GenAI Observability Samples
- Observability Best Practices
¡Feliz construcción! 🚀
¡Gracias!
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