Arize Phoenix

AI・ML

OpenClaw上のNeotaskがArize Phoenixを通じてLLMオブザーバビリティパイプラインを自動化します — トレースを監視し、プロンプトを管理し、実験を実行してAIシステムの信頼性を維持します。

できること

AIエージェントがArize Phoenixを完全自動化されたLLMオブザーバビリティ業務に変えます。AIパイプラインを監視し、プロンプトバージョンを管理し、実験を実行します — 常時手動での監視なしにモデルの信頼性を維持します。

パイプライン監視

エージェントがプロジェクト全体のトレースとスパンを継続的に検査します。エラーパターンを特定し、スパンのアノテーションを確認し、品質が低下したセッションを表示します。定期的なヘルスチェックをスケジュールして、問題がユーザーに届く前にアラートを受け取りましょう。

プロンプトライフサイクル管理

プロンプトをバージョン管理された、タグ付きのアセットとして管理します。エージェントが新しいバージョンを作成し、リリースを本番またはステージングとしてタグ付けし、反復履歴を追跡します。ロールバックが必要な際は、これまで存在したすべてのバージョンを把握しています。

自動化された実験

実際の本番トレースから評価データセットを構築します。エージェントが興味深いスパンから例を追加し、データセットに対して実験を実行し、プロンプトバージョン間の結果を比較します。デプロイ前に改善を定量化できます。

| 領域 | エージェントが処理すること |

|------|------------------------|

| プロンプト | バージョン管理、タグ付け、アップサート、反復追跡 |

| トレース・スパン | 検査、アノテーション確認、エラー検出 |

| データセット | 例の管理、実験実行、回帰テスト |

| プロジェクト | マルチプロジェクト監視、セッション追跡、ヘルスチェック |

すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。

こう聞いてみよう

  • 「過去1時間のすべてのトレースを確認してエラースパンにフラグを立てて」
  • 「「customer-support」プロンプトの最新バージョンに「production」タグを付けて」
  • 「直近10件の失敗したトレースを回帰テストデータセットの例として追加して」
  • 「「classification」データセットでプロンプトv4とv5を比較する実験を実行して」
  • 「「search-pipeline」プロジェクトのスパンにはどんなアノテーションがありますか？」
  • 「今日の3ターン以上のセッションを見せて」
  • 「過去1ヶ月に本番環境にデプロイしたすべてのプロンプトバージョンをリスト化して」
  • 「このテンプレートから「invoice-extractor」という新しいプロンプトを作成して」

    • 活用のコツ

  • 高トラフィック期間中は毎時のトレース確認をスケジュールしましょう — エージェントが複合する前に回帰を検出します
  • プロンプトバージョンのタグ付けには承認ゲートを使いましょう — 本番環境としてマークする前に変更を確認しましょう
  • マルチエージェントチームがここで優れた効果を発揮します：1つのエージェントがトレースを監視し、別のエージェントがプロンプトを管理し、3つ目が実験を実行します
  • 実際の失敗から回帰データセットを構築しましょう — 合成データが見逃すエッジケースを捉えます
  • セッションレベルの分析により、単一トレースの検査では見逃すマルチターン会話の問題が明らかになります
  • PhoenixとアラートインテグレーションとConnectしてトレースの品質が低下した瞬間に通知を受け取りましょう

    • Works Well With