Las 17 mejores herramientas de AgentOps: AgentNeo, Langfuse y más
Los informes sitúan la observabilidad de los agentes muy por detrás del despliegue de agentes: aproximadamente el 85 % de los despliegues de GenAI se ejecutan sin observabilidad, mientras que el mercado de herramientas crece a un 30 % anual, y el 89 % de los CIO ahora consideran la IA basada en agentes una prioridad máxima. AgentOps se refiere a las herramientas y plataformas para desplegar, supervisar y gestionar agentes de IA en producción.
Consulte las principales herramientas de AgentOps, los retos de operar agentes y cómo un pipeline de automatización de AgentOps puede abordarlos mediante la observabilidad, las métricas y la detección de incidencias:
Las 17 mejores herramientas de AgentOps y su enfoque
Plataformas principales de AgentOps
Para el resto de esta discusión, el término «agente» se refiere específicamente a agentes basados en LLM.
Herramientas centradas en agentes para la gestión del ciclo de vida de los agentes: repeticiones de sesiones, trazabilidad, supervisión, depuración y optimización.
Plataformas de AgentOps con enfoque en LLMOps
Estas herramientas, diseñadas originalmente para LLMOps, ahora se están expandiendo a AgentOps. Además de las funciones principales de LLMOps, ofrecen trazabilidad de flujos de trabajo, evaluación, retroalimentación y una supervisión de agentes limitada.
Adaptado de AgentOps: permitir la observabilidad de agentes de LLM1
La mayoría de las herramientas enumeradas anteriormente son de código abierto y están disponibles en GitHub. Existen algunas excepciones, como Azure IA Foundry Agent Service, Agent-Panel y la plataforma LangSmith, que son servicios comerciales o nativos de la nube.
Para más información sobre la observabilidad de agentes, consulte: supervisión agéntica.
Características de AgentOps
Integración de datos
Las herramientas con integración de datos son fundamentales para AgentOps. Se conectan a repositorios de código, documentos corporativos, registros del sistema y métricas de rendimiento para ofrecer una visión completa del entorno de TI.
Personalización
Amplíe las capacidades de los agentes añadiendo kits de herramientas, conectándolos a múltiples bases de conocimiento o integrando modelos afinados para necesidades empresariales específicas.
Gestión de prompts
La función de gestión de prompts permite a los equipos almacenar, recuperar y reutilizar prompts en distintos proyectos. Los desarrolladores pueden comparar prompts entre modelos, ejecutar pruebas A/B y vigilar problemas como la inyección de prompts o la fuga de secretos.
He aquí un ejemplo real de gestión de prompts con detalles de la biblioteca usando RagaAI-Catalyst.3
Evaluación
Las herramientas de evaluación van más allá de comprobar los resultados finales al validar todo el proceso de razonamiento. Permiten comparar el rendimiento de agentes, evaluar pasos individuales y analizar la ruta de decisión general del agente.
Con estas herramientas, los equipos pueden crear y gestionar evaluaciones de métricas detalladas para aplicaciones de RAG, realizando un seguimiento del rendimiento en cada etapa del proceso de ejecución.
Retroalimentación
Las herramientas de AgentOps que proporcionan retroalimentación permiten a los equipos capturar tanto señales explícitas (valoraciones, me gusta, no me gusta, comentarios) como señales implícitas (tiempo invertido, clics, aceptación o rechazo).
Los controles de humano en el bucle deben integrarse en el flujo de trabajo principal. Cualquier acción que cambie el estado del sistema debe requerir la aprobación explícita de una persona.5 Los operadores deben disponer de interfaces para revisar y autorizar las decisiones de los agentes (por ejemplo, mediante diálogos de aprobación o paneles de control).
Supervisión
Las herramientas de AgentOps con capacidades de supervisión ofrecen a los equipos visibilidad en tiempo real del rendimiento de los agentes. Realizan un seguimiento de métricas críticas como la latencia, el coste y las tasas de error.
El panel mostrará los eventos de LLM de cada mensaje enviado por cada agente, incluidos los del usuario humano:
Trazabilidad
Las capacidades de trazabilidad ofrecen una visibilidad profunda de los sistemas de agentes de IA al capturar el flujo completo de ejecución. Esto permite a los equipos hacer un seguimiento de aspectos críticos del comportamiento de los agentes, entre ellos:
- Interacciones de LLM y uso de tokens
- Utilización de herramientas y patrones de ejecución
- Actividades de red y llamadas a API
- Interacciones y retroalimentación de los usuarios
- Procesos de toma de decisiones de los agentes
En otro ejemplo, la ejecución aparece en tiempo real en app.agentops.ai. El panel de AgentOps muestra detalles como agentes interactuando entre sí, cada uso de la herramienta de calculadora y cada llamada a OpenAI para el procesamiento de LLM:
Barreras de seguridad
Las barreras de seguridad en AgentOps establecen reglas y comprobaciones de seguridad para evitar acciones dañinas o no deseadas. Hacen cumplir las normas, protegen los datos confidenciales y proporcionan rutas alternativas cuando surgen riesgos, garantizando que los agentes sigan siendo seguros y fiables.
Un estándar compartido para la telemetría de agentes
Las primeras herramientas de AgentOps utilizaban cada una su propio formato de trazas. Los equipos que cambiaban de proveedor tenían que volver a instrumentar cada agente. Un estándar compartido está cerrando esa brecha.
El proyecto OpenTelemetry dirige un grupo de trabajo para la IA generativa, formado en abril de 2024.8 El grupo define las convenciones semánticas de GenAI: un conjunto común de atributos gen_ai para tramos, métricas y eventos. Las convenciones abarcan llamadas a LLM, pasos de agentes, flujos de trabajo, llamadas a herramientas e invocaciones de herramientas MCP.
Comprender AgentOps
Una de las partes difíciles de operar sistemas agénticos fiables es garantizar que el comportamiento del sistema sea observable y trazable en cada paso. Esto implica rastrear qué entradas recibió el agente, qué herramientas utilizó, qué salidas generó y por qué tomó ciertas decisiones.
AgentOps cubre todo el ciclo de vida de los agentes, desde acciones de un solo paso hasta flujos de trabajo complejos de múltiples agentes. A diferencia de las herramientas de supervisión estándar, que capturan métricas sin contexto, hace visibles los pasos de razonamiento, las decisiones y las rutas de ejecución que siguen los agentes.
Esta transparencia puede facilitar la depuración de fallos y la optimización de costes en producción.
Retos de operar agentes
LLM-based agents (a veces denominados sistemas agénticos) ya no son prototipos. Se utilizan en atención al cliente, ingeniería de software, trading y otros trabajos críticos para el negocio. A diferencia del software tradicional, los agentes actúan con gran autonomía, llaman a herramientas externas y se adaptan sobre la marcha.
A diferencia del software tradicional, los agentes actúan con un alto grado de autonomía, interactúan con herramientas externas y se adaptan.
Esto plantea nuevos retos operativos que los marcos de operaciones existentes (DevOps, MLOps, SecOps) abordan solo parcialmente:
- Artefactos y pipelines complejos: Los agentes son sistemas compuestos por múltiples componentes, como gestores de contexto, módulos de planificación y herramientas externas.
- Estos sistemas generan tanto artefactos estáticos (por ejemplo, flujos de trabajo y objetivos) como salidas en tiempo de ejecución (por ejemplo, planes y decisiones).
- Gestionar estos pipelines en evolución requiere visibilidad sobre muchas piezas móviles.
- Alta autonomía: Los agentes interactúan dinámicamente con entornos externos, contextos cambiantes y herramientas de terceros. Dado que estas interacciones no siempre están predefinidas, existe el riesgo de comportamientos no deseados, como seleccionar una API externa insegura.
- Consumo ilimitado de API: Dado que los agentes dependen en gran medida de APIs externas, el uso puede dispararse rápidamente.
- Por ejemplo, un agente de generación de contactos que extrae datos de LinkedIn y llama repetidamente a APIs de enriquecimiento. Si no se controla, esto podría acumular miles de dólares en tarifas de API en un solo día.
- Comportamiento no determinista: Dado que los LLM son probabilísticos, los agentes pueden producir salidas diferentes incluso con entradas idénticas.
- Por ejemplo, un agente de ventas que ajusta sus mensajes de contacto en función de las tasas de respuesta. Esta adaptabilidad dificulta el versionado y la reproducibilidad, ya que dos ejecuciones del «mismo» agente pueden producir resultados diferentes.
- Evolución continua: Los agentes suelen adaptarse en respuesta a la retroalimentación de los usuarios o al rendimiento en tiempo de ejecución. Aunque esta adaptabilidad puede mejorar la funcionalidad, también dificulta garantizar la alineación con los estándares de calidad previstos a lo largo del ciclo de vida del agente.
- Responsabilidad compartida: La responsabilidad de las acciones de un agente se reparte entre varias partes: el propietario del agente, el proveedor de LLM y los proveedores de herramientas externas.
- Dado que intervienen muchas partes interesadas, puede resultar difícil identificar el origen de un fallo o determinar quién debe rendir cuentas cuando algo sale mal.
Para abordar los retos a los que se enfrentan desarrolladores, probadores, operadores y usuarios de negocio, y contextualizar AgentOps, podemos sumergirnos en un pipeline conceptual de automatización de AgentOps con IA. Este proceso de seis etapas abarca desde la captura del comportamiento bruto hasta la habilitación de la autorreparación:
Las normas de conservación de registros están dando forma a AgentOps
Los reguladores exigen cada vez más registros detallados de las decisiones de IA. La Ley de IA de la UE establece la obligación de conservar registros para los sistemas de IA de alto riesgo en virtud del artículo 12.9 Estos sistemas deben registrar automáticamente los eventos a lo largo de su vida útil, con registros que rastrean cómo funcionó el sistema.
El Reglamento Ómnibus Digital, adoptado en junio de 2026, trasladó la fecha de cumplimiento para los sistemas independientes de alto riesgo (anexo III) de diciembre de 2027 a agosto de 2028.10
La obligación en sí no cambió. Los registros estándar de infraestructura registran la actividad, no las decisiones de los agentes. Las trazas de AgentOps capturan la ruta de decisión: entradas, llamadas a herramientas, salidas y aprobaciones humanas. Ese registro se ajusta a lo que exige la norma. Las sanciones por infracciones de alto riesgo alcanzan los 15 millones de euros o el 3 % del volumen de negocios anual mundial.
Añadir como fuente preferidaPipelines de automatización de AgentOps
El pipeline de automatización de AgentOps es un bucle continuo que mantiene a los agentes observables, fiables y adaptables en producción. Funciona a través de seis etapas interconectadas:
- Observar el comportamiento: AgentOps supervisa las acciones de los agentes en tiempo real, incluidas las llamadas a LLM, el uso de herramientas, las consultas a bases de datos y la comunicación entre agentes, visualizadas como grafos de tareas y rutas de ejecución.
- Recopilar métricas: Los datos brutos se convierten en métricas, realizando un seguimiento del uso, el éxito de las tareas, el rendimiento y la calidad para ofrecer información sobre costes, cumplimiento, etc.
- Detectar incidencias: AgentOps marca los fallos, clasifica los errores como tiempos de espera agotados o violaciones de las barreras de seguridad y activa alertas antes de la escalada.
- Identificar la causa raíz: Vincula los problemas con sus causas, como prompts ambiguos o fallos de coordinación, con herramientas para rastrear los flujos de trabajo y responder a preguntas como «¿Por qué falló esto?»
- Optimizar recomendaciones: A partir de la causa raíz, AgentOps sugiere soluciones como refinar los prompts, reestructurar los flujos de trabajo o elegir mejores herramientas.
- Automatizar operaciones: El sistema aplica las correcciones automáticamente, ajustando los prompts o los flujos de trabajo y permitiendo que los agentes se autorreparen sin necesidad de redespliegue.
La evolución del panorama de operaciones
Antes de 2010: Los equipos de operaciones dedicados gestionaban la infraestructura en silos, lo que provocaba tiempos de respuesta lentos, fallos de comunicación y una visibilidad limitada entre sistemas.
Finales de la década de 2000: Popularizados por empresas como Amazon, surgió DevOps para combinar el desarrollo y las operaciones, permitiendo lanzamientos más rápidos y fiables mediante prácticas como CI/CD, infraestructura como código y automatización.
2016–2024: Se introdujo AIOps para llevar la IA a las operaciones de TI, ofreciendo detección automática de anomalías, análisis predictivo y asistencia en el análisis de la causa raíz. A pesar de sus ventajas, AIOps seguía requiriendo una intervención humana significativa para incidentes complejos.
Ahora: AgentOps, impulsado por el auge de la IA generativa y los agentes autónomos, está siendo moldeado por empresas como Anthropic, OpenAI y startups emergentes.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Las 17 mejores herramientas de AgentOps: AgentNeo, Langfuse y más}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentops}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 27 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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