Las 17 mejores herramientas de AgentOps: AgentNeo, Langfuse y más.
AgentOps se refiere a las herramientas y plataformas para desplegar, supervisar y gestionar agentes de IA en producción.
Descubra las principales herramientas de AgentOps , los desafíos de operar agentes y cómo una canalización de automatización de AgentOps puede abordarlos mediante la observabilidad, las métricas y la detección de problemas:
Las 17 mejores herramientas de AgentOps y su enfoque
*En lo que resta de esta discusión, el término "agente" se refiere específicamente a los agentes basados en LLM.
Plataformas principales de AgentOps
Herramientas centradas en el agente para la gestión del ciclo de vida del agente: reproducción de sesiones, rastreo, monitorización, depuración y optimización.
Observabilidad híbrida + AgentOps
Estas herramientas, diseñadas originalmente para LLMOps , ahora se están extendiendo a AgentOps. Además de las funciones básicas de LLMOps, ofrecen seguimiento del flujo de trabajo, evaluación, retroalimentación y monitoreo limitado de agentes.
Adaptado de AgentOps: Habilitación de la observabilidad de los agentes LLM 1
La mayoría de las herramientas mencionadas anteriormente son de código abierto y están disponibles en GitHub. Existen algunas excepciones, como Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel y la plataforma LangSmith, que son servicios comerciales o nativos de la nube.
Para obtener más información sobre la observabilidad de los agentes, consulte: monitorización de agentes .
Características principales de AgentOps
Integración de datos
Las herramientas con integración de datos son fundamentales para AgentOps. Se conectan a bases de código, documentos de la empresa, registros del sistema y métricas de rendimiento para ofrecer una visión completa del entorno de TI.
Personalización
Amplíe las capacidades de los agentes añadiendo herramientas, conectándose a múltiples bases de conocimiento o integrando modelos personalizados para necesidades empresariales específicas.
Gestión rápida
La función de gestión de indicaciones en las herramientas de Agentops permite administrar, recuperar y utilizar indicaciones de forma eficiente en tus proyectos. Con estas herramientas, los desarrolladores pueden comparar indicaciones entre diferentes modelos, realizar pruebas A/B y supervisar problemas como la inyección de indicaciones o la filtración de información confidencial.
Aquí tenéis un ejemplo real de gestión de solicitudes con detalles de la biblioteca utilizando RagaAI-Catalyst. 3
Evaluación
Las herramientas de evaluación van más allá de simplemente comprobar los resultados finales, ya que validan todo el proceso de razonamiento. Permiten comparar el rendimiento de los agentes, evaluar los pasos individuales y analizar la trayectoria general de decisión del agente.
Con estas herramientas, los equipos pueden crear y gestionar evaluaciones métricas detalladas para las aplicaciones RAG, realizando un seguimiento del rendimiento en cada etapa del proceso de ejecución.
Comentario
Las herramientas de AgentOps que proporcionan retroalimentación permiten a los equipos capturar tanto señales explícitas (calificaciones, me gusta, no me gusta, comentarios) como señales implícitas (tiempo dedicado, clics, aceptación o rechazo).
Los controles con intervención humana deben estar integrados en el flujo de trabajo principal. Cualquier acción que modifique el estado del sistema debe requerir la aprobación explícita de un ser humano. 5 Los operadores deben tener interfaces para revisar y autorizar las decisiones de los agentes (por ejemplo, mediante cuadros de diálogo de aprobación o paneles de control).
Escucha
Las herramientas de AgentOps con capacidades de monitorización brindan 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 de control mostrará los eventos LLM para cada mensaje enviado por cada agente, incluidos los realizados por el usuario humano:
Rastreo
Las capacidades de rastreo proporcionan una visibilidad profunda de los sistemas de agentes de IA al capturar el flujo completo de ejecución. Esto permite a los equipos realizar un seguimiento de aspectos críticos del comportamiento de los agentes, incluidos:
- Interacciones de LLM y uso de tokens
- Patrones de utilización y ejecución de herramientas
- Actividades de red y llamadas a la API
- Interacciones y comentarios de los usuarios
- Procesos de toma de decisiones de los agentes
En otro ejemplo, puede ver su ejecución en tiempo real en app.agentops.ai. El panel de control de AgentOps muestra detalles como los agentes que interactúan entre sí, cada uso de la herramienta de calculadora y cada llamada OpenAI para el procesamiento de LLM:
Barandillas de seguridad
Las medidas de seguridad en AgentOps establecen reglas y controles para prevenir acciones dañinas o no deseadas. Garantizan el cumplimiento, protegen los datos confidenciales y proporcionan alternativas cuando surgen riesgos, asegurando así que los agentes sigan siendo seguros y confiables.
Comprender AgentOps
Una de las dificultades para operar sistemas de agentes confiables radica en asegurar que el comportamiento del sistema sea observable y rastreable en cada paso. Esto implica registrar qué datos de entrada recibió el agente, qué herramientas utilizó, qué resultados generó y por qué tomó ciertas decisiones.
AgentOps abarca todo el ciclo de vida de los agentes, desde acciones de un solo paso hasta flujos de trabajo complejos con múltiples agentes. A diferencia de las herramientas de monitorización estándar, que capturan métricas sin contexto, AgentOps visibiliza 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 la producción.
Desafíos de la operación de agentes
Los agentes basados en LLM (a veces llamados sistemas agentes ) ya no son solo prototipos y se están implementando en atención al cliente, ingeniería de software, comercio y otros ámbitos críticos para el negocio.
A diferencia del software tradicional, los agentes actúan con un alto grado de autonomía, interactúan con herramientas externas y se adaptan con el tiempo.
Esto introduce nuevos desafíos operativos que los marcos de operaciones existentes (DevOps, MLOps, SecOps) solo abordan parcialmente:
- Artefactos y flujos de trabajo complejos: Los agentes son sistemas compuestos formados 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 resultados en tiempo de ejecución (por ejemplo, planes y decisiones).
- Gestionar estos procesos en constante evolución requiere visibilidad de muchos elementos interrelacionados.
- 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 la selección de una API externa insegura.
- Consumo ilimitado de API : Debido a que los agentes dependen en gran medida de las API externas, el uso puede dispararse rápidamente.
- Por ejemplo, un agente de generación de clientes potenciales que extrae datos de LinkedIn y realiza llamadas repetidas a las API de enriquecimiento. Si no se controla, esto podría generar miles de dólares en comisiones de API en un solo día.
- Comportamiento no determinista: Debido a que los modelos lineales logarítmicos son probabilísticos, los agentes pueden producir resultados 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 la creación de versiones y la reproducibilidad, ya que dos ejecuciones del mismo agente pueden arrojar resultados muy diferentes.
- Evolución continua: Los agentes suelen adaptarse con el tiempo en respuesta a los comentarios de los usuarios o al rendimiento en tiempo de ejecución. Si bien esta adaptabilidad puede mejorar la funcionalidad, también dificulta garantizar el cumplimiento de los estándares de calidad previstos a lo largo del ciclo de vida del agente.
- Responsabilidad compartida: La responsabilidad por las acciones de un agente se reparte entre varias partes: el propietario del agente, el proveedor de LLM y los proveedores de herramientas externas.
- Debido a la gran cantidad de partes interesadas involucradas, puede resultar difícil determinar el origen de un fallo o quién debe rendir cuentas cuando algo sale mal.
Para abordar los desafíos que enfrentan desarrolladores, evaluadores, operadores y usuarios comerciales, y para contextualizar AgentOps, podemos profundizar en un modelo conceptual de automatización de AgentOps con IA. Este proceso de seis etapas abarca desde la captura del comportamiento en bruto hasta la habilitación de la autorreparación:
Canalizaciones de automatización de AgentOps
La canalización de automatización de AgentOps es un ciclo continuo que mantiene a los agentes observables, confiables y adaptables en producción. Funciona a través de seis etapas interconectadas:
- Observación del comportamiento : AgentOps supervisa las acciones de los agentes en tiempo real, incluidas las llamadas a LLM, el uso de herramientas, las consultas a la base de datos y la comunicación entre agentes, visualizadas como gráficos de tareas y rutas de ejecución.
- Recopilación de métricas : Los datos brutos se transforman en métricas que permiten realizar un seguimiento del uso, el éxito de las tareas, el rendimiento y la calidad para obtener información sobre costes, cumplimiento, etc.
- Detección de problemas : AgentOps detecta fallos, clasifica errores como tiempos de espera agotados o infracciones de las medidas de seguridad y activa alertas antes de que se produzca una escalada.
- Identificar la causa raíz : Vincula los problemas con las causas, como indicaciones ambiguas o fallos de coordinación, con herramientas para rastrear los flujos de trabajo y responder a preguntas como "¿Por qué falló esto?".
- Optimización de recomendaciones : Basándose en la causa raíz, AgentOps sugiere soluciones como refinar las indicaciones, reestructurar los flujos de trabajo o elegir mejores herramientas.
- Automatización de operaciones : El sistema aplica correcciones automáticamente, ajustando las indicaciones o los flujos de trabajo y permitiendo que los agentes se autorreparen sin necesidad de redistribución.
La evolución del panorama de operaciones
Antes de la década de 2010: Los equipos de operaciones especializados gestionaban la infraestructura de forma aislada, lo que provocaba tiempos de respuesta lentos, fallos en la comunicación y una visibilidad limitada entre los sistemas.
Finales de la década de 2000: Popularizado por empresas como Amazon, DevOps surgió para combinar el desarrollo y las operaciones, lo que permitió lanzamientos más rápidos y fiables mediante prácticas como CI/CD, infraestructura como código y automatización.
2016–2024: AIOps se introdujo para integrar la IA en las operaciones de TI, ofreciendo detección automatizada de anomalías, análisis predictivo y asistencia para el análisis de la causa raíz. A pesar de sus ventajas, AIOps aún requería 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.
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