| name | rag-agent-instrumentation |
| description | Módulos Python reutilizables para instrumentar agentes: recolección de métricas, integración con Application Insights, logging con observabilidad. Usado por todos los agentes para capturar tokens, latencia, coste, errores. |
RAG Reference: Retrieval-augmented Generation (RAG) in Azure AI Search - Microsoft Learn
Assets incluidos: instrumentation.py, metrics_collector.py
Propósito
Proporcionar utilidades Python reutilizables para instrumentar cualquier agente con:
- Seguimiento de consumo de tokens
- Medición de latencia
- Cálculo de coste
- Integración con Application Insights
- Logging estructurado
Uso
Importar en cualquier agente o script:
import sys
sys.path.insert(0, ".github/skills/rag-agent-instrumentation")
from instrumentation import MetricsCollector, instrument_call
collector = MetricsCollector(
app_insights_key=os.getenv("APP_INSIGHTS_CONNECTION_STRING")
)
@instrument_call(collector, "my_agent")
def my_agent_function():
pass
Funciones Exportadas
MetricsCollector — Clase principal para recolectar métricas
instrument_call() — Decorador para auto-instrumentación
calculate_token_cost() — Calculador de precios por modelo
log_to_app_insights() — Enviar eventos personalizados
Usado por
rag-onboarding.agent.md
rag-validate-deployment.agent.md
rag-azure-setup.agent.md
rag-indexer-specialist.agent.md
rag-chat.agent.md
rag-clone-new-project.agent.md
- Cualquier agente personalizado que necesite observabilidad