¿Alguna vez has mirado la terminal preguntándote por qué falló tu flujo de trabajo con múltiples agentes? Sabes que una tarea tuvo error pero no puedes identificar qué agente lo causó, cuánto costó ni qué recibió exactamente el modelo como entrada. Si trabajas con agentes IA necesitas observabilidad, y añadirla no debería implicar reescribir tu lógica o instrumentar cada llamada al LLM manualmente.

El problema con sistemas multiagente es claro: cadenas de ejecución largas con tareas encadenadas, puntos de fallo poco claros, costes ocultos por agente o tarea y ejecuciones anidadas que complican el rastro. Los logs tradicionales no bastan. Necesitas trazas estructuradas que muestren tiempo, coste y contexto de cada operación.

OpenTelemetry es un estándar abierto de observabilidad que actúa como lenguaje universal para describir lo que hace tu aplicación. Funciona con herramientas como Jaeger, Datadog y plataformas especializadas en LLMs como Langfuse o Phoenix. El concepto clave son las trazas divididas en spans que crean una vista jerárquica y temporal de todo el flujo.

Para ilustrar una solución práctica usamos KaibanJS, un framework TypeScript para orquestar agentes y tareas con dependencias, especialización de agentes y orquestación automática. KaibanJS facilita construir flujos observables sin cambiar la lógica de negocio, ideal para proyectos de software a medida y aplicaciones empresariales.

La integración simple es el paquete @kaibanjs/opentelemetry que instrumenta automáticamente los eventos de KaibanJS y exporta trazas a cualquier servicio compatible con OpenTelemetry. No requiere modificar tus tareas ni agentes. Basta con instalar el paquete con npm install @kaibanjs/opentelemetry e inicializar la integración en tu aplicación.

Resumen práctico para añadir observabilidad en minutos:

1 Instalar la dependencia con npm install @kaibanjs/opentelemetry

2 Definir agentes y tareas en KaibanJS como extractor, analizador y sintetizador y registrar un equipo que los coordine. No es necesario cambiar esa definición para habilitar trazas.

3 Activar la integración con enableOpenTelemetry y una configuración que incluya muestreo, atributos de servicio y exportadores. En desarrollo puedes ver trazas por consola y en producción enviar los datos a un colector OTLP o a servicios como Langfuse para observabilidad LLM específica.

4 Usar variables de entorno para claves y endpoints y aplicar muestreo en producción para reducir costes. Ejemplo en .env LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-xxx LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-xxx SIGNOZ_TOKEN=tu-token

Con la integración activa verás trazas jerárquicas que describen cada tarea, la fase de razonamiento del agente, llamadas al modelo, uso de tokens y coste por llamada. Eso te permite identificar cuellos de botella por duración, distribuir coste por tarea y detectar exactamente el span donde ocurrió un fallo.

Buenas prácticas para producción: aplicar sampling para no trazar todo el tráfico, desactivar la salida por consola en entornos productivos, proteger secretos con variables de entorno y cerrar limpiamente la integración al finalizar para asegurar que todas las trazas se exporten.

Casos de uso reales: depurar fallos de agentes IA, optimizar costes y tokens en pipelines de procesamiento de contenido, monitorizar rendimiento de tareas y analizar cómo los agentes iteran sobre las respuestas del modelo.

Q2BSTUDIO es especialista en llevar estas prácticas a proyectos reales. Somos una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida, software a medida, soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad. Podemos integrar observabilidad OpenTelemetry en tus agentes IA y adaptar la arquitectura a servicios cloud aws y azure para alta disponibilidad y seguridad. Si necesitas una solución a medida integrada con pipelines de datos y Power BI para informes, visita nuestra página de servicios de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma o conoce nuestras capacidades en inteligencia artificial para empresas.

Palabras clave relevantes incluidas en nuestros proyectos: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Estas capacidades nos permiten ofrecer integraciones completas que cubren desde la instrumentación OTel hasta la visualización de métricas y costes en plataformas de Business Intelligence.

Si quieres ver un ejemplo rápido, instala el paquete, conecta la integración a tu equipo KaibanJS y ejecuta un workflow de prueba con salida por consola. Para producción configura exportadores OTLP hacia Langfuse o tu colector preferido y ajusta el muestreo. Si prefieres, en Q2BSTUDIO podemos encargarnos de la integración, la puesta en marcha y el despliegue seguro en la nube.

¿Te interesa que implementemos trazabilidad y observabilidad para tus agentes IA o tu flujo de datos? Contacta con Q2BSTUDIO para evaluar tu proyecto y diseñar una solución que incluya instrumentación, seguridad y reporting con Power BI.

Prueba rápida comandos útiles npm install @kaibanjs/opentelemetry npm run dev para ejecutar ejemplos locales y validar la salida de trazas antes de desplegar a producción.

En resumen, añadir observabilidad a flujos de trabajo multiagente no tiene por qué ser complicado. Con soluciones como @kaibanjs/opentelemetry y el soporte adecuado en arquitectura cloud y seguridad, puedes obtener trazas completas, visibilidad de costes y rendimiento en minutos, y concentrarte en construir valor con inteligencia artificial y software a medida.