Osservabilità di FlowHunt in Langfuse

Introduzione – Quale problema risolve questo articolo?

Quando i tuoi workflow AI in FlowHunt crescono, capire cosa accade dietro le quinte diventa fondamentale. Domande come “Perché questo workflow è lento?”, “Quanti token sto consumando?” o “Dove si verificano gli errori?” richiedono una visibilità dettagliata sul sistema.

Senza una corretta osservabilità, il debug dei workflow AI è come volare alla cieca: vedi i risultati ma ti perdi il percorso. Strumenti di tracciamento come Langfuse risolvono questo problema catturando ogni passaggio dell’esecuzione del workflow, offrendo approfondimenti granulari su prestazioni, costi e comportamento.

Questo articolo spiega come collegare in modo semplice FlowHunt a Langfuse, abilitando un’osservabilità completa su tutti i tuoi workflow AI. Imparerai a tracciare i percorsi di esecuzione, monitorare l’uso dei token, individuare colli di bottiglia e visualizzare metriche di performance — tutto in una dashboard centralizzata.

Alla fine, avrai visibilità totale sul tuo workspace FlowHunt, potendo ottimizzare i workflow, ridurre i costi e garantire l’affidabilità.

Cos’è l’osservabilità e perché è importante?

L’osservabilità è la pratica di strumentare il sistema per comprenderne lo stato interno tramite output esterni — principalmente tracciamenti, metriche e log.

Per gli utenti FlowHunt che gestiscono workflow AI, l’osservabilità garantisce visibilità su:

• Tracciamenti di esecuzione che mostrano ogni step dell’elaborazione del workflow
• Consumo di token e relativi costi per ogni esecuzione
• Prestazioni dei modelli inclusa latenza e qualità delle risposte
• Tracciamento degli errori per individuare i fallimenti e le cause profonde
• Interazioni utente e flussi conversazionali negli agenti AI

Senza osservabilità, la diagnosi dei problemi diventa reattiva e dispendiosa in termini di tempo. Con essa, ottieni insight proattivi che permettono ottimizzazione continua e risoluzione rapida dei problemi.

Che cos’è Langfuse?

Langfuse è una piattaforma open-source per osservabilità e analisi progettata specificamente per applicazioni LLM. Cattura tracciamenti dettagliati delle esecuzioni dei workflow AI, fornendo a sviluppatori e team le informazioni necessarie per effettuare il debug, monitorare e ottimizzare i sistemi AI.

Le principali funzionalità di Langfuse includono:

• Tracciamento dettagliato delle chiamate LLM, embedding e azioni degli agenti
• Monitoraggio dei costi con conteggio automatico dei token e calcolo dei prezzi
• Metriche di performance tra cui latenza, throughput e tassi di errore
• Gestione delle sessioni per raggruppare interazioni correlate
• Dashboard personalizzate per visualizzare trend e pattern
• Collaborazione di team con workspace e progetti condivisi

Collegando Langfuse a FlowHunt, trasformi i dati grezzi di esecuzione in informazioni utili — identificando cosa funziona, cosa no e dove concentrare gli sforzi di ottimizzazione.

Cosa otterrai alla fine di questo articolo?

Seguendo questa guida, sarai in grado di:

• Comprendere il valore dell’osservabilità per i workflow AI
• Creare e configurare un account e un progetto Langfuse
• Collegare FlowHunt a Langfuse tramite chiavi API
• Accedere ai tracciamenti in tempo reale delle esecuzioni dei workflow FlowHunt
• Costruire dashboard personalizzate in Langfuse per monitorare le metriche di performance
• Individuare opportunità di ottimizzazione basate sui dati di tracciamento

Come collegare FlowHunt a Langfuse

Segui queste istruzioni passo-passo per abilitare l’Osservabilità di FlowHunt in Langfuse:

Passo 1: Crea un account Langfuse

1. Vai su Langfuse e clicca su Sign Up.
2. Completa la registrazione usando la tua email o un provider OAuth.
3. Se richiesto, verifica il tuo indirizzo email.

Passo 2: Crea una nuova organizzazione

1. Dopo aver effettuato l’accesso, ti verrà chiesto di creare un’organizzazione oppure puoi cliccare su New Organization.
2. Inserisci il nome della tua organizzazione (es. “La Mia Azienda”) e clicca su Create.

Passo 3: Crea un nuovo progetto

1. All’interno dell’organizzazione, clicca sul pulsante New Project.
2. Dai al progetto un nome descrittivo (es. “FlowHunt Produzione”).
3. Clicca su Create per inizializzare il progetto.

Passo 4: Genera le chiavi API

1. Dopo la creazione del progetto, verrai indirizzato alla scheda Setup Tracing.
2. Clicca su Create API Key per generare le tue credenziali.
3. Riceverai tre informazioni:
   • Secret Key (mantienila riservata)
   • Public Key
   • Host (di solito https://cloud.langfuse.com)
4. Importante: Copia subito questi valori — la secret key non verrà più mostrata.

Passo 5: Configura l’osservabilità in FlowHunt

1. Apri app.flowhunt.io nel browser.

2. Vai su Impostazioni generali (di solito accessibili dalla sidebar o dal menu in alto).

3. Scorri in fondo e clicca sulla scheda Osservabilità.

4. Trova il box Langfuse e clicca su Configura.

Passo 6: Collega FlowHunt a Langfuse

1. Nella finestra di configurazione Langfuse, incolla le tue credenziali:
   • Public Key nel campo Public Key
   • Secret Key nel campo Secret Key
   • Host nel campo Host (es. https://cloud.langfuse.com)
2. Clicca su Save o Connect per stabilire l’integrazione.
3. Dovresti vedere un messaggio di conferma che indica l’avvenuta connessione.

Passo 7: Verifica la connessione

1. Torna alla dashboard Langfuse.
2. Esegui un workflow in FlowHunt per generare dati di tracciamento.
3. In pochi istanti, dovresti vedere i tracciamenti apparire nel tuo progetto Langfuse.

Esempi di visualizzazioni che puoi creare in Langfuse

Una volta che FlowHunt è collegato a Langfuse, hai accesso a potenti capacità di visualizzazione e analisi. Ecco alcuni esempi di insight che puoi generare:

1. Timeline di esecuzione del tracciamento

Visualizza una timeline dettagliata di ogni esecuzione del workflow, mostrando:

• Singole chiamate LLM e la loro durata
• Step sequenziali nell’elaborazione degli agenti
• Chiamate di funzione annidate e dipendenze
• Timestamp esatti per ogni operazione

Questo aiuta a individuare colli di bottiglia e comprendere il comportamento del workflow a livello granulare.

2. Analitiche su uso dei token e costi

Monitora il consumo di token nei workflow:

• Grafici a barre dei token per ogni esecuzione
• Calcoli cumulativi dei costi in base ai prezzi dei modelli
• Confronto tra token in input e output
• Trend nel tempo per prevedere i budget necessari

Questo consente di ottimizzare i costi identificando le operazioni più dispendiose in token.

3. Dashboard delle metriche di performance

Tieni traccia dei principali indicatori di performance:

• Latenza media per workflow
• Throughput (workflow completati per ora)
• Tassi di errore e pattern di fallimento
• Tempi di risposta dei modelli tra diversi provider

Queste metriche aiutano a mantenere gli SLA e ottimizzare l’esperienza utente.

4. Tracciamento di errori ed eccezioni

Individua e diagnostica i guasti:

• Elenco dei tracciamenti falliti con messaggi di errore
• Frequenza dei diversi tipi di errore
• Vista temporale delle occorrenze di errore
• Stack trace dettagliati per il debug

Questo accelera la risoluzione dei problemi e migliora l’affidabilità.

5. Analisi delle sessioni utente

Per agenti AI conversazionali, monitora:

• Durata della sessione e numero di messaggi
• Pattern di engagement degli utenti
• Visualizzazione del flusso di conversazione
• Punti di abbandono nelle interazioni multi-turno

Questo aiuta a ottimizzare il comportamento degli agenti e l’esperienza utente.

6. Dashboard di confronto tra modelli

Confronta le prestazioni tra diversi provider LLM:

• Confronti affiancati delle latenze
• Metriche di efficienza dei costi
• Punteggi di qualità (se implementati)
• Tassi di successo per modello

Questi dati guidano le decisioni di selezione dei modelli in base all’uso reale.

Conclusione

Integrare FlowHunt con Langfuse trasforma i tuoi workflow AI da scatole nere a sistemi trasparenti e ottimizzabili. Grazie al tracciamento completo, ottieni visibilità su ogni step di esecuzione, potendo prendere decisioni basate sui dati su prestazioni, costi e affidabilità.

L’integrazione di osservabilità Langfuse rende il monitoraggio semplice: da una rapida configurazione con chiave API alle dashboard ricche e utili che mostrano esattamente come si comportano i tuoi workflow in produzione.

Ora che il tuo workspace FlowHunt è collegato a Langfuse, hai le basi per un miglioramento continuo: individua i colli di bottiglia, ottimizza l’uso dei token, riduci la latenza e assicurati che i tuoi sistemi AI offrano il massimo valore con piena fiducia.