Die 17 besten AgentOps-Tools: AgentNeo, Langfuse & mehr
Wir werden führende AgentOps-Tools vorstellen, die Herausforderungen beim Betrieb von Agenten aufzeigen und erläutern, wie eine AgentOps-Automatisierungspipeline diese durch Observability, Metriken und Fehlererkennung bewältigen kann.
Wie man über AgentOps nachdenken sollte
Eine der größten Herausforderungen beim Betrieb zuverlässiger agentenbasierter Systeme besteht darin, das Systemverhalten in jedem Schritt nachvollziehbar und beobachtbar zu machen. Dies bedeutet, zu erfassen, welche Eingaben der Agent erhalten hat, welche Werkzeuge er verwendet hat, welche Ausgaben er generiert hat und warum er bestimmte Entscheidungen getroffen hat.
AgentOps deckt den gesamten Lebenszyklus von Agenten ab, von einzelnen Aktionen bis hin zu komplexen Workflows mit mehreren Agenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Überwachungstools, die Metriken ohne Kontext erfassen, macht es die Denkprozesse, Entscheidungen und Ausführungspfade der Agenten sichtbar.
Diese Transparenz kann es erleichtern, Fehler zu beheben und die Kosten in der Produktion zu optimieren.
Die 17 besten AgentOps-Tools
*Im Folgenden bezieht sich der Begriff „Agent“ ausschließlich auf LLM-basierte Agenten.
Core AgentOps-Plattformen
Agentenzentrierte Tools für das Agenten-Lebenszyklusmanagement: Sitzungswiedergabe, Tracing, Monitoring, Debugging, Optimierung.
Hybride Observability + AgentOps
Diese ursprünglich für LLMOps entwickelten Tools werden nun auch in AgentOps eingesetzt. Zusätzlich zu den Kernfunktionen von LLMOps bieten sie Workflow-Tracing, -Evaluierung, -Feedback und eingeschränktes Agentenmonitoring.
Adaptiert von 1
Die meisten der oben genannten Tools sind Open Source und auf GitHub verfügbar. Es gibt jedoch einige Ausnahmen, wie beispielsweise den Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel und die LangSmith-Plattform , die kommerzielle oder Cloud-native Dienste sind.
Mehr zum Thema Agenten-Observability finden Sie unter: Agentenüberwachung .
Kernfunktionen von AgentOps
Datenintegration
Tools mit Datenintegration sind zentral für AgentOps. Sie verbinden sich mit Codebasen, Unternehmensdokumenten, Systemprotokollen und Leistungskennzahlen, um einen vollständigen Überblick über die IT-Umgebung zu ermöglichen.
Anpassung
Erweitern Sie die Fähigkeiten Ihrer Agenten durch das Hinzufügen von Toolkits, die Anbindung an mehrere Wissensdatenbanken oder die Integration feinabgestimmter Modelle für spezifische Geschäftsanforderungen.
Schnelles Management
Die Funktion zur Eingabeaufforderungsverwaltung in AgentOps-Tools ermöglicht die effiziente Verwaltung, den Abruf und die Verwendung von Eingabeaufforderungen in Ihren Projekten. Mit Tools, die eine Eingabeaufforderungsverwaltung bieten, können Entwickler Eingabeaufforderungen modellübergreifend vergleichen, A/B-Tests durchführen und Probleme wie Eingabeaufforderungsmanipulation oder Datenlecks überwachen.
Hier ist ein praktisches Beispiel für die Verwaltung von Prompts mit Bibliotheksdetails unter Verwendung von RagaAI-Catalyst. 3
Auswertung
Evaluierungswerkzeuge gehen über die reine Überprüfung der Endergebnisse hinaus, indem sie den gesamten Entscheidungsprozess validieren. Sie unterstützen das Benchmarking der Agentenleistung, die Bewertung einzelner Schritte und die Analyse des gesamten Entscheidungspfads des Agenten.
Mithilfe dieser Tools können Teams detaillierte Metrikauswertungen für RAG-Anwendungen erstellen und verwalten und die Leistung in jeder Phase des Ausführungsprozesses verfolgen.
Rückmeldung
AgentOps-Tools, die Feedback liefern, ermöglichen es Teams, sowohl explizite Signale (Bewertungen, Likes, Dislikes, Kommentare) als auch implizite Signale (Verweildauer, Klicks, Annahme oder Ablehnung) zu erfassen.
Überwachung
AgentOps-Tools mit Überwachungsfunktionen bieten Teams Echtzeit-Einblicke in die Agentenleistung. Sie erfassen wichtige Kennzahlen wie Latenz, Kosten und Fehlerraten.
Das Dashboard zeigt LLM-Ereignisse für jede von jedem Agenten gesendete Nachricht an, einschließlich der vom menschlichen Benutzer gesendeten:
Nachverfolgung
Die Trace-Funktionen bieten umfassende Einblicke in KI-Agentensysteme, indem sie den gesamten Ausführungsablauf erfassen. Dies ermöglicht es Teams, kritische Aspekte des Agentenverhaltens zu verfolgen, darunter:
- LLM-Interaktionen und Token-Nutzung
- Werkzeugnutzung und Ausführungsmuster
- Netzwerkaktivitäten und API-Aufrufe
- Nutzerinteraktionen und Feedback
- Entscheidungsprozesse von Agenten
In einem weiteren Beispiel können Sie Ihren Lauf in Echtzeit unter app.agentops.ai verfolgen. Das AgentOps-Dashboard zeigt Details wie die Interaktion der Agenten untereinander, jede Nutzung des Rechnertools und jeden OpenAI-Aufruf zur LLM-Verarbeitung an:
Leitplanken
Die Schutzmechanismen in AgentOps legen Regeln und Sicherheitsprüfungen fest, um schädliche oder unbeabsichtigte Aktionen zu verhindern. Sie gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften, schützen sensible Daten und bieten Ausweichmöglichkeiten bei auftretenden Risiken, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Agenten zu gewährleisten.
Herausforderungen für operative Agenten
LLM-basierte Agenten (manchmal auch agentenbasierte Systeme genannt) sind nicht mehr nur Prototypen, sondern werden im Kundensupport, in der Softwareentwicklung, im Handel und in anderen geschäftskritischen Bereichen eingesetzt.
Im Gegensatz zu herkömmlicher Software agieren Agenten mit einem hohen Maß an Autonomie, interagieren mit externen Tools und passen sich im Laufe der Zeit an.
Dies führt zu neuen operativen Herausforderungen , die bestehende Ops-Frameworks (DevOps, MLOps, SecOps) nur teilweise bewältigen:
- Komplexe Artefakte und Pipelines: Agenten sind zusammengesetzte Systeme, die aus mehreren Komponenten bestehen, wie z. B. Kontextmanagern, Planungsmodulen und externen Tools.
- Diese Systeme erzeugen sowohl statische Artefakte (z. B. Arbeitsabläufe und Ziele) als auch Laufzeitausgaben (z. B. Pläne und Entscheidungen).
- Die Steuerung dieser sich ständig weiterentwickelnden Prozessabläufe erfordert Transparenz über viele bewegliche Teile hinweg.
- Hohe Autonomie: Agenten interagieren dynamisch mit externen Umgebungen, sich ändernden Kontexten und Tools von Drittanbietern. Da diese Interaktionen nicht immer vordefiniert sind, besteht das Risiko unbeabsichtigter Verhaltensweisen, wie beispielsweise der Auswahl einer unsicheren externen API.
- Unbegrenzter API-Verbrauch : Da Agenten stark auf externe APIs angewiesen sind, kann der Verbrauch schnell außer Kontrolle geraten.
- Ein Beispiel hierfür ist ein Lead-Generierungsagent, der LinkedIn durchsucht und wiederholt Anreicherungs-APIs aufruft. Unkontrolliert können dadurch täglich API-Gebühren in Höhe von Tausenden von Dollar anfallen.
- Nicht-deterministisches Verhalten: Da LLMs probabilistisch sind, können Agenten selbst bei identischen Eingaben unterschiedliche Ausgaben erzeugen.
- Ein Beispiel hierfür ist ein Vertriebsmitarbeiter, der seine Kundenansprache anhand der Antwortraten anpasst. Diese Anpassungsfähigkeit erschwert die Versionierung und Reproduzierbarkeit, da zwei Durchläufe desselben Mitarbeiters zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führen können.
- Kontinuierliche Weiterentwicklung: Agenten passen sich im Laufe der Zeit häufig an, um auf Benutzerfeedback oder Laufzeitleistung zu reagieren. Diese Anpassungsfähigkeit kann zwar die Funktionalität verbessern, erschwert aber gleichzeitig die Einhaltung der angestrebten Qualitätsstandards während des gesamten Lebenszyklus des Agenten.
- Gemeinsame Verantwortlichkeit: Die Verantwortung für die Handlungen eines Agenten ist auf mehrere Parteien verteilt: den Inhaber des Agenten, den LLM-Anbieter und externe Tool-Anbieter.
- Da viele Interessengruppen beteiligt sind, kann es schwierig sein, die Ursache eines Fehlers genau zu ermitteln oder festzustellen, wer zur Rechenschaft gezogen werden sollte, wenn etwas schiefgeht.
Um die Herausforderungen von Entwicklern, Testern, Operatoren und Geschäftsanwendern zu bewältigen und AgentOps in den Kontext zu setzen, können wir uns mit einer konzeptionellen KI-AgentOps-Automatisierungspipeline befassen . Dieser sechsstufige Prozess reicht von der Erfassung des Rohverhaltens bis hin zur Ermöglichung der Selbstheilung:
Überbrückung der Lücke zwischen KI-Agenten und der AgentOps-Automatisierungspipeline (Konzeptionell)
Die AgentOps-Automatisierungspipeline ist ein kontinuierlicher Kreislauf, der dafür sorgt, dass Agenten im Produktivbetrieb beobachtbar, zuverlässig und anpassungsfähig bleiben. Sie arbeitet in sechs miteinander verbundenen Phasen:
- Verhalten beobachten : AgentOps überwacht Agentenaktionen in Echtzeit, einschließlich LLM-Aufrufe, Werkzeugnutzung, Datenbankabfragen und die Kommunikation zwischen Agenten, visualisiert als Aufgabengraphen und Ausführungspfade.
- Kennzahlen erfassen : Rohdaten werden in Kennzahlen umgewandelt, wobei Nutzung, Aufgabenerfolg, Leistung und Qualität erfasst werden, um Einblicke in Kosten, Compliance usw. zu gewinnen.
- Probleme erkennen : AgentOps kennzeichnet Fehler, kategorisiert sie wie Timeouts oder Verstöße gegen Schutzmechanismen und löst Warnmeldungen aus, bevor es zu einer Eskalation kommt.
- Ursachenanalyse : Dabei werden Probleme mit ihren Ursachen verknüpft, beispielsweise mit unklaren Anweisungen oder Koordinationsfehlern. Mithilfe von Werkzeugen lassen sich Arbeitsabläufe nachverfolgen und Fragen wie „Warum ist das fehlgeschlagen?“ beantworten.
- Optimierungsempfehlungen : Basierend auf der Ursache schlägt AgentOps Lösungen vor, wie z. B. die Verfeinerung von Eingabeaufforderungen, die Umstrukturierung von Arbeitsabläufen oder die Auswahl besserer Tools.
- Automatisierte Abläufe : Das System wendet Korrekturen automatisch an, passt Eingabeaufforderungen oder Arbeitsabläufe an und sorgt dafür, dass sich Agenten ohne erneuten Einsatz selbst reparieren können.
Die Entwicklung der Operationslandschaft
Vor den 2010er Jahren: Dedizierte Betriebsteams verwalteten die Infrastruktur in Silos, was zu langsamen Reaktionszeiten, Kommunikationsstörungen und eingeschränkter Transparenz über die Systeme hinweg führte.
Ende der 2000er Jahre: Durch Unternehmen wie Amazon wurde DevOps populär, um Entwicklung und Betrieb zu kombinieren und durch Praktiken wie CI/CD, Infrastructure as Code und Automatisierung schnellere und zuverlässigere Releases zu ermöglichen.
2016–2024: AIOps wurde eingeführt, um KI in den IT-Betrieb zu integrieren und automatisierte Anomalieerkennung, prädiktive Analysen und Unterstützung bei der Ursachenanalyse zu bieten. Trotz seiner Stärken erforderte AIOps bei komplexen Vorfällen weiterhin erhebliche menschliche Eingriffe.
Heute: AgentOps, angetrieben durch den Aufstieg generativer KI und autonomer Agenten, wird von Unternehmen wie Anthropic, OpenAI und aufstrebenden Startups geprägt.
Referenzlinks
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