Top 17 outils AgentOps: AgentNeo, Langfuse & plus
AgentOps fait référence aux outils et plateformes pour le déploiement, la surveillance et la gestion des agents IA en production.
Voir les principaux outils AgentOps, les défis de l'exploitation des agents, et comment un pipeline d'automatisation AgentOps peut y répondre grâce à l'observabilité, les métriques et la détection des problèmes :
Top 17 outils AgentOps & leur focus
Pour le reste de cette discussion, le terme « agent » fait spécifiquement référence aux agents basés sur LLM.
Plateformes AgentOps de base
Outils centrés sur l'agent pour la gestion du cycle de vie des agents : rejeux de sessions, traçage, surveillance, débogage, optimisation.
Plateformes AgentOps avec focus LLMOps
Ces outils, à l'origine conçus pour LLMOps, s'étendent désormais vers AgentOps. En plus des fonctionnalités de base de LLMOps, ils offrent un traçage des workflows, une évaluation, des retours et une surveillance limitée des agents.
Adapté de AgentOps : Permettre l'observabilité des agents LLM1
La plupart des outils listés ci-dessus sont open source et disponibles sur GitHub. Quelques exceptions existent, telles que Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel et la plateforme LangSmith, qui sont des services commerciaux ou cloud-native.
Pour plus d'informations sur l'observabilité des agents, voir : surveillance agentic.
Fonctionnalités de base AgentOps
Intégration des données
Les outils avec intégration des données sont centraux pour AgentOps. Ils se connectent aux bases de code, aux documents d'entreprise, aux journaux système et aux métriques de performance pour donner une vue complète de l'environnement IT.
Personnalisation
Étendez les capacités des agents en ajoutant des toolkits, en vous connectant à plusieurs bases de connaissances, ou en intégrant des modèles fine-tune pour des besoins commerciaux spécifiques.
Gestion des prompts
La fonctionnalité de gestion des prompts dans les outils agentops vous permet de gérer, récupérer et utiliser efficacement les prompts dans vos projets. Avec des outils offrant une gestion des prompts, les développeurs peuvent comparer les prompts entre les modèles, exécuter des tests A/B et surveiller les problèmes tels que l'injection de prompt ou les fuites de secrets.
Voici un exemple concret de gestion des prompts avec les détails de la bibliothèque utilisant RagaAI-Catalyst.3
Évaluation
Les outils d'évaluation vont au-delà de la simple vérification des sorties finales en validant l'ensemble du processus de raisonnement. Ils prennent en charge le benchmarking des performances des agents, l'évaluation des étapes individuelles et l'analyse du chemin de décision global de l'agent.
Avec ces outils, les équipes peuvent créer et gérer des évaluations de métriques détaillées pour les applications RAG, en suivant les performances à chaque étape du processus d'exécution.
Retour d'information
Les outils AgentOps qui fournissent un retour d'information permettent aux équipes de capturer à la fois des signaux explicites (notes, likes, dislikes, commentaires) et des signaux implicites (temps passé, clics, acceptation ou rejet).
Les contrôles humain-dans-la-boucle doivent être intégrés dans le workflow de base. Toute action modifiant l'état du système doit nécessiter une approbation humaine explicite.5 Les opérateurs doivent avoir des interfaces pour examiner et autoriser les décisions des agents (par exemple via des dialogues d'approbation ou des tableaux de bord).
Surveillance
Les outils AgentOps avec des capacités de surveillance donnent aux équipes une visibilité en temps réel sur les performances des agents. Ils suivent des métriques critiques telles que la latence, les coûts et les taux d'erreur.
Le tableau de bord affichera les événements LLM pour chaque message envoyé par chaque agent, y compris ceux effectués par l'utilisateur humain :
Traçage
Les capacités de traçage offrent une visibilité approfondie sur les systèmes d'agents IA en capturant le flux complet d'exécution. Cela permet aux équipes de suivre les aspects critiques du comportement des agents, notamment :
- Interactions LLM et utilisation des tokens
- Utilisation des outils et modèles d'exécution
- Activités réseau et appels API
- Interactions et retours des utilisateurs
- Processus de prise de décision des agents
Dans un autre exemple, vous pouvez voir votre exécution en temps réel sur app.agentops.ai. Le tableau de bord AgentOps affiche des détails tels que les agents interagissant les uns avec les autres, chaque utilisation de l'outil calculatrice, et chaque appel OpenAI pour le traitement LLM :
Barrières de sécurité
Les barrières de sécurité dans AgentOps définissent des règles et des contrôles de sécurité pour prévenir les actions nuisibles ou non intentionnelles. Elles imposent la conformité, protègent les données sensibles et fournissent des chemins de repli lorsque des risques surviennent, garantissant que les agents restent sécurisés et fiables.
Comprendre AgentOps
L'une des parties difficiles de l'exploitation de systèmes agentic fiables est de s'assurer que le comportement du système est observable et traçable à chaque étape. Cela signifie suivre quelles entrées sont entrées dans l'agent, quels outils il a utilisés, quelles sorties il a générées et pourquoi il a pris certaines décisions.
AgentOps couvre l'ensemble du cycle de vie des agents, des actions à étape unique aux workflows multi-agents complexes. Contrairement aux outils de surveillance standard, qui capturent des métriques sans contexte, il rend visibles les étapes de raisonnement, les décisions et les chemins d'exécution que les agents suivent.
Cette transparence peut rendre plus facile le débogage des échecs et l'optimisation des coûts en production.
Défis de l'exploitation des agents
Les agents basés sur LLM (parfois appelés systèmes agentic) ne sont plus seulement des prototypes et sont déployés dans le support client, l'ingénierie logicielle, le trading et d'autres domaines critiques pour l'entreprise.
Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents agissent avec un haut degré d'autonomie, interagissent avec des outils externes et s'adaptent au fil du temps.
Cela introduit de nouveaux défis opérationnels que les frameworks Ops existants (DevOps, MLOps, SecOps) ne traitent que partiellement :
- Artifacts et pipelines complexes : Les agents sont des systèmes composés constitués de plusieurs composants, tels que des gestionnaires de contexte, des modules de planification et des outils externes.
- Ces systèmes génèrent à la fois des artifacts statiques (par exemple, workflows et objectifs) et des sorties d'exécution (par exemple, plans et décisions).
- Gérer ces pipelines évolutifs nécessite une visibilité sur de nombreuses pièces mobiles.
- Autonomie élevée : Les agents interagissent dynamiquement avec des environnements externes, des contextes changeants et des outils tiers. Puisque ces interactions ne sont pas toujours prédéfinies, il existe un risque de comportements non intentionnels, tels que la sélection d'une API externe non sécurisée.
- Consommation API illimitée : Parce que les agents s'appuient fortement sur des API externes, l'utilisation peut rapidement s'emballer.
- Par exemple, un agent de génération de leads qui scrape LinkedIn et appelle à plusieurs reprises des API d'enrichissement. Si cela n'est pas contrôlé, cela pourrait accumuler des milliers de dollars de frais API en un seul jour.
- Comportement non déterministe : Parce que les LLM sont probabilistes, les agents peuvent produire des sorties différentes même avec des entrées identiques.
- Par exemple, un agent de vente qui ajuste ses messages de prospection en fonction des taux de réponse. Cette adaptabilité rend le versionnage et la reproductibilité difficiles, car deux exécutions du « même » agent peuvent donner des résultats très différents.
- Évolution continue : Les agents s'adaptent souvent au fil du temps en réponse aux retours des utilisateurs ou aux performances d'exécution. Bien que cette adaptabilité puisse améliorer la fonctionnalité, elle rend également plus difficile de garantir l'alignement avec les normes de qualité prévues tout au long du cycle de vie de l'agent.
- Responsabilité partagée : La responsabilité des actions d'un agent est répartie entre plusieurs parties : le propriétaire de l'agent, le fournisseur LLM et les vendeurs d'outils externes.
- Parce que de nombreuses parties prenantes sont impliquées, il peut être difficile de déterminer l'origine d'un échec ou de déterminer qui doit être tenu responsable lorsque quelque chose tourne mal.
Pour répondre aux défis rencontrés par les développeurs, les testeurs, les opérateurs, les utilisateurs métier et mettre AgentOps en contexte, nous pouvons plonger dans un pipeline d'automatisation AI AgentOps conceptuel. Ce processus en six étapes s'étend de la capture du comportement brut à l'auto-guérison :
Ajouter comme source préféréePipelines d'automatisation AgentOps
Le pipeline d'automatisation AgentOps est une boucle continue qui maintient les agents observables, fiables et adaptables en production. Il fonctionne à travers six étapes interconnectées :
- Observer le comportement : AgentOps surveille les actions des agents en temps réel, y compris les appels LLM, l'utilisation des outils, les requêtes DB et la communication inter-agents, visualisés sous forme de graphes de tâches et de chemins d'exécution.
- Collecter des métriques : Les données brutes sont transformées en métriques, suivant l'utilisation, le succès des tâches, les performances et la qualité pour fournir des insights sur les coûts, la conformité, etc.
- Détecter les problèmes : AgentOps signale les échecs, catégorise les erreurs comme les timeouts ou les violations de barrières de sécurité, et déclenche des alertes avant l'escalade.
- Identifier la cause racine : Il lie les problèmes aux causes, telles que des prompts ambigus ou des échecs de coordination, avec des outils pour tracer les workflows et répondre à des requêtes comme « Pourquoi cela a-t-il échoué ?
- Optimiser les recommandations : Basé sur la cause racine, AgentOps suggère des correctifs comme affiner les prompts, restructurer les workflows ou choisir de meilleurs outils.
- Automatiser les opérations : Le système applique les correctifs automatiquement, ajustant les prompts ou les workflows et rendant les agents auto-guérisseurs sans redéploiement.
L'évolution du paysage Ops
Avant les années 2010 : Les équipes Ops dédiées géraient l'infrastructure en silos, entraînant des temps de réponse lents, des ruptures de communication et une visibilité limitée sur les systèmes.
Fin des années 2000 : Popularisé par des entreprises comme Amazon, DevOps est apparu pour combiner le développement et les opérations, permettant des versions plus rapides et plus fiables grâce à des pratiques telles que CI/CD, Infrastructure as Code et l'automatisation.
2016–2024 : AIOps a été introduit pour apporter l'IA dans les opérations IT, offrant une détection automatique des anomalies, des analyses prédictives et une assistance à l'analyse de la cause racine. Malgré ses forces, AIOps nécessitait encore une intervention humaine significative pour les incidents complexes.
Maintenant : AgentOps, propulsé par l'essor de l'IA générative et des agents autonomes, est façonné par des entreprises telles que Anthropic, OpenAI et des startups émergentes.
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}Liens de référence
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