FlowHunt Observability in Langfuse

Einführung – Welches Problem löst dieser Artikel?

Wenn Ihre KI-Workflows in FlowHunt wachsen, wird das Verständnis darüber, was im Hintergrund passiert, entscheidend. Fragen wie „Warum ist dieser Workflow langsam?“, „Wie viele Tokens verbrauche ich?“ oder „Wo treten Fehler auf?“ erfordern detaillierte Einblicke in Ihr System.

Ohne ausreichende Observierbarkeit ist das Debugging von KI-Workflows wie Fliegen im Blindflug – Sie sehen nur das Ergebnis, aber nicht den Weg dorthin. Tracing-Tools wie Langfuse lösen dieses Problem, indem sie jeden Schritt der Workflow-Ausführung erfassen und so detaillierte Einblicke in Leistung, Kosten und Verhalten ermöglichen.

Dieser Artikel erklärt, wie Sie FlowHunt nahtlos mit Langfuse verbinden und so umfassende Observierbarkeit über alle Ihre KI-Workflows hinweg ermöglichen. Sie lernen, Ausführungspfade nachzuverfolgen, den Token-Verbrauch zu überwachen, Engpässe zu identifizieren und Leistungsmetriken zu visualisieren – alles auf einem zentralen Dashboard.

Am Ende haben Sie vollständige Transparenz über Ihren FlowHunt-Arbeitsbereich und können Workflows optimieren, Kosten senken und die Zuverlässigkeit sicherstellen.

Was ist Observierbarkeit und warum ist sie wichtig?

Observierbarkeit ist die Praxis, Ihr System so zu instrumentieren, dass Sie den internen Zustand anhand externer Ausgaben – vor allem Traces, Metriken und Logs – nachvollziehen können.

Für FlowHunt-Nutzer mit KI-gestützten Workflows bietet Observierbarkeit Einblicke in:

• Ausführungs-Traces, die jeden Schritt der Workflow-Verarbeitung zeigen
• Token-Verbrauch und die damit verbundenen Kosten pro Workflow-Durchlauf
• Modellleistung einschließlich Latenz und Antwortqualität
• Fehlerverfolgung zur Identifikation von Fehlern und deren Ursachen
• Nutzerinteraktionen und Gesprächsverläufe in KI-Agenten

Ohne Observierbarkeit wird die Fehlersuche reaktiv und zeitaufwändig. Mit ihr erhalten Sie proaktive Einblicke, die eine kontinuierliche Optimierung und schnelle Problemlösung ermöglichen.

Was ist Langfuse?

Langfuse ist eine Open-Source-Observability- und Analytics-Plattform, die speziell für LLM-Anwendungen entwickelt wurde. Sie erfasst detaillierte Traces von KI-Workflow-Ausführungen und liefert Entwicklern und Teams die nötigen Einblicke, um KI-Systeme zu debuggen, zu überwachen und zu optimieren.

Zu den wichtigsten Funktionen von Langfuse gehören:

• Detailliertes Tracing von LLM-Aufrufen, Embeddings und Agentenaktionen
• Kostenverfolgung mit automatischem Token-Zählen und Preisberechnung
• Leistungsmetriken wie Latenz, Durchsatz und Fehlerraten
• Session-Management zur Gruppierung zusammengehöriger Interaktionen
• Individuelle Dashboards zur Visualisierung von Trends und Mustern
• Team-Kollaboration mit geteilten Arbeitsbereichen und Projekten

Durch die Verbindung von Langfuse mit FlowHunt werden Rohdaten zu umsetzbarer Intelligenz – Sie erkennen, was funktioniert, was nicht, und wo Sie Optimierungsbedarf haben.

Was erreichen Sie nach diesem Artikel?

Mit dieser Anleitung werden Sie:

• Den Wert von Observierbarkeit für KI-Workflows verstehen
• Ein Langfuse-Konto und -Projekt erstellen und konfigurieren
• FlowHunt mit Langfuse per API-Schlüssel verbinden
• Auf Echtzeit-Traces Ihrer FlowHunt-Workflow-Ausführungen zugreifen
• Individuelle Dashboards in Langfuse zur Überwachung von Leistungsmetriken erstellen
• Optimierungspotenziale anhand der Trace-Daten erkennen

So verbinden Sie FlowHunt mit Langfuse

Folgen Sie dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, um FlowHunt Observierbarkeit in Langfuse zu aktivieren:

Schritt 1: Langfuse-Konto erstellen

1. Gehen Sie zu Langfuse und klicken Sie auf Sign Up.
2. Schließen Sie die Registrierung per E-Mail oder OAuth-Anbieter ab.
3. Bestätigen Sie Ihre E-Mail-Adresse, falls erforderlich.

Schritt 2: Neue Organisation anlegen

1. Nach dem Login werden Sie aufgefordert, eine Organisation zu erstellen, oder Sie klicken auf New Organization.
2. Geben Sie einen Organisationsnamen ein (z. B. “Mein Unternehmen”) und klicken Sie auf Create.

Schritt 3: Neues Projekt anlegen

1. Klicken Sie innerhalb Ihrer Organisation auf den Button New Project.
2. Geben Sie Ihrem Projekt einen aussagekräftigen Namen (z. B. “FlowHunt Produktion”).
3. Klicken Sie auf Create, um das Projekt zu starten.

Schritt 4: API-Schlüssel generieren

1. Nach der Projekterstellung gelangen Sie zum Tab Setup Tracing.
2. Klicken Sie auf Create API Key, um Ihre Zugangsdaten zu generieren.
3. Sie erhalten drei Informationen:
   • Secret Key (geheim halten)
   • Public Key
   • Host (in der Regel https://cloud.langfuse.com)
4. Wichtig: Kopieren Sie diese Werte sofort – der Secret Key wird nicht erneut angezeigt.

Schritt 5: FlowHunt-Observierbarkeit konfigurieren

1. Öffnen Sie app.flowhunt.io in Ihrem Browser.

2. Navigieren Sie zu Allgemeine Einstellungen (meistens über die Seitenleiste oder das obere Menü erreichbar).

3. Scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf den Tab Observierbarkeit.

4. Suchen Sie das Langfuse-Feld und klicken Sie auf Konfigurieren.

Schritt 6: FlowHunt mit Langfuse verbinden

1. Fügen Sie im Langfuse-Konfigurationsdialog Ihre Zugangsdaten ein:
   • Public Key ins Feld Public Key
   • Secret Key ins Feld Secret Key
   • Host ins Feld Host (z. B. https://cloud.langfuse.com)
2. Klicken Sie auf Speichern oder Verbinden, um die Integration herzustellen.
3. Sie sollten eine Bestätigung für die erfolgreiche Verbindung erhalten.

Schritt 7: Verbindung überprüfen

1. Kehren Sie zu Ihrem Langfuse-Dashboard zurück.
2. Führen Sie einen Workflow in FlowHunt aus, um Trace-Daten zu erzeugen.
3. Nach wenigen Augenblicken sollten die Traces im Langfuse-Projekt erscheinen.

Beispiele für Visualisierungen in Langfuse

Nach der Verbindung von FlowHunt mit Langfuse stehen Ihnen leistungsstarke Visualisierungs- und Analysefunktionen zur Verfügung. Hier einige Beispiele für Einblicke, die Sie gewinnen können:

1. Ausführungs-Trace-Zeitachse

Detaillierte Zeitachsen jeder Workflow-Ausführung anzeigen:

• Einzelne LLM-Aufrufe mit deren Dauer
• Sequenzielle Schritte bei der Agentenverarbeitung
• Verschachtelte Funktionsaufrufe und Abhängigkeiten
• Exakte Zeitstempel für jede Aktion

So lassen sich Engpässe aufdecken und das Workflow-Verhalten im Detail nachvollziehen.

2. Tokenverbrauch und Kostenanalyse

Beobachten Sie den Token-Verbrauch über alle Workflows:

• Balkendiagramme mit Tokens pro Workflow-Durchlauf
• Kumulative Kostenermittlung auf Basis von Modellpreisen
• Vergleich von Input- und Output-Tokens
• Trends im Zeitverlauf zur Budgetplanung

So können Sie tokenintensive Prozesse erkennen und Kosten optimieren.

3. Leistungsmetriken-Dashboard

Verfolgen Sie wichtige Leistungskennzahlen:

• Durchschnittliche Latenz pro Workflow
• Durchsatz (abgeschlossene Workflows pro Stunde)
• Fehlerraten und Fehlerbilder
• Modellantwortzeiten verschiedener Anbieter

Diese Metriken helfen, SLAs einzuhalten und das Nutzererlebnis zu optimieren.

4. Fehler- und Ausnahmeverfolgung

Fehler erkennen und analysieren:

• Liste fehlgeschlagener Traces mit Fehlermeldungen
• Häufigkeit bestimmter Fehlertypen
• Zeitliche Darstellung der Fehlerauftritte
• Detaillierte Stack Traces zur Fehlersuche

So beschleunigen Sie das Troubleshooting und erhöhen die Zuverlässigkeit.

5. Analyse von Nutzersitzungen

Für konversationelle KI-Agenten können Sie verfolgen:

• Sitzungsdauer und Nachrichtenanzahl
• Nutzeraktivitätsmuster
• Visualisierung der Gesprächsverläufe
• Abbruchpunkte bei mehrstufigen Interaktionen

So optimieren Sie das Agentenverhalten und das Nutzererlebnis.

6. Modellvergleichs-Dashboard

Vergleichen Sie die Leistung verschiedener LLM-Anbieter:

• Latenz im direkten Vergleich
• Kennzahlen zur Kosteneffizienz
• Qualitätsbewertungen (falls implementiert)
• Erfolgsraten je Modell

Dies unterstützt fundierte Modellentscheidungen auf Basis realer Nutzungsdaten.

Fazit

Die Integration von FlowHunt mit Langfuse verwandelt Ihre KI-Workflows von Blackboxes in transparente, optimierbare Systeme. Dank umfassendem Tracing erhalten Sie Einblick in jeden Ausführungsschritt und können datengestützte Entscheidungen zu Leistung, Kosten und Zuverlässigkeit treffen.

Die Langfuse-Observierbarkeitsintegration macht das Monitoring zum Kinderspiel – vom einfachen API-Key-Setup bis zu aussagekräftigen Dashboards, die genau zeigen, wie sich Ihre Workflows in der Praxis verhalten.

Mit der Verbindung Ihres FlowHunt-Arbeitsbereichs mit Langfuse haben Sie nun die Grundlage für kontinuierliche Verbesserung: Engpässe erkennen, Token-Verbrauch optimieren, Latenz reduzieren und sicherstellen, dass Ihre KI-Systeme maximalen Mehrwert liefern – mit voller Transparenz.