はじめに # 第1回では、Gemini Enterprise Agent Platform（以下、GEAP）にエージェントを載せ、ダッシュボードとトレースで動きを見るところまでを Langfuse と比較しました。第2回は、エージェントの応答やツールの使い方、会話全体の達成度に点を付ける「評価」を扱います。

要約 # セルフホストしている Langfuse で、ページを開くたびに数秒フリーズする現象に悩まされていました。原因はコメント機能のリアクションピッカーが使っているライブラリで、import しただけで canvas による絵文字の描画判定が3,740回走っていました。まだコメント欄すら開いていなかったとしても 、です。

この記事では、Agent同士をつなぐ共通仕様 A2A（Agent2Agent Protocol） と、A2A通信を中継する agentgateway を使って2つのAgentを連携させ、その挙動を検証します。

はじめに # Gemini Enterprise Agent Platform（以下、GEAP）は、Google Cloud 上でエージェントを動かし、トレースの可視化や評価まで扱うためのプラットフォームです。

以前の記事（【入門編】Langfuseで画像OCRの精度検証をシンプルに始める方法 ）では、LangfuseのDataset Itemsがマルチモーダルコンテンツを直接保持できない仕様だったため、Datasetには CSV でファイル名だけを登録し、画像実体はローカルに置いてスクリプト側で読み込む構成を取っていました。

こんにちは。ガオ株式会社の黒澤です。この記事では、前回 mem0 を Google Cloud で動かした記事 の続きとして、溜めた記憶を「運用する」段階に踏み込みます。mem0 の内部処理を Langfuse でトレースし、古くなった記憶を評価スコアの低下として見つけ、update で直して回復するまでを実機で確認します。