Top 17 outils AgentOps: AgentNeo, Langfuse et plus encore
Les rapports indiquent que l'observabilité des agents est bien en retard sur leur déploiement : environ 85 % des déploiements GenAI s'exécutent sans observabilité, tandis que le marché des outils croît de 30 % par an, et 89 % des DSI considèrent désormais l'IA à base d'agents comme une priorité absolue. AgentOps désigne les outils et plateformes permettant de déployer, surveiller et gérer des agents d'IA en production.
Voir les principaux outils AgentOps, les défis liés à l'exploitation des agents et comment un pipeline d'automatisation AgentOps peut y répondre grâce à l'observabilité, aux métriques et à la détection des problèmes :
Top 17 outils AgentOps et leurs axes d'intervention
Plateformes AgentOps principales
Pour le reste de cette discussion, le terme « agent » désigne spécifiquement les agents basés sur LLM.
Outils centrés sur les agents pour la gestion du cycle de vie des agents : rediffusion de sessions, traçage, surveillance, débogage, optimisation.
Plateformes AgentOps axées sur le LLMOps
Ces outils, conçus à l'origine pour le LLMOps, s'étendent désormais à l'AgentOps. En plus des fonctionnalités LLMOps de base, ils offrent le traçage des workflows, l'évaluation, le retour d'information et une surveillance des agents limitée.
Adapté d'AgentOps : permettre l'observabilité des agents LLM1
La plupart des outils listés ci-dessus sont open source et disponibles sur GitHub. Il existe quelques exceptions, comme Azure IA Foundry Agent Service, Agent-Panel et la plateforme LangSmith, qui sont des services commerciaux ou natifs cloud.
Pour en savoir plus sur l'observabilité des agents, voir : surveillance agentique.
Fonctionnalités d'AgentOps
Intégration des données
Les outils dotés d'intégration de données sont essentiels à l'AgentOps. Ils se connectent aux bases de code, aux documents de l'entreprise, aux journaux système et aux métriques de performance pour offrir une vue complète de l'environnement informatique.
Personnalisation
Étendez les capacités des agents en ajoutant des kits d'outils, en les connectant à plusieurs bases de connaissances ou en intégrant des modèles fine-tunés pour des besoins métier spécifiques.
Gestion des prompts
La fonctionnalité de gestion des prompts permet aux équipes de stocker, récupérer et réutiliser des prompts entre les projets. Les développeurs peuvent comparer les prompts entre les modèles, effectuer des tests A/B et surveiller des problèmes tels que l'injection de prompts ou les fuites de secrets.
Voici un exemple concret de gestion de prompts avec les détails de la bibliothèque à l'aide de RagaAI-Catalyst.3
Évaluation
Les outils d'évaluation vont au-delà de la vérification des sorties finales en validant l'ensemble du processus de raisonnement. Ils prennent en charge l'analyse comparative 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 métriques détaillées pour RAG applications, en suivant les performances à chaque étape du processus d'exécution.
Retour d'information
Les outils AgentOps qui fournissent du retour d'information permettent aux équipes de capturer à la fois des signaux explicites (évaluations, mentions J'aime, je n'aime pas, commentaires) et des signaux implicites (temps passé, clics, acceptation ou rejet).
Les contrôles humains dans la boucle doivent être intégrés au cœur du flux de travail. Toute action modifiant l'état du système doit nécessiter une approbation humaine explicite.5 Les opérateurs doivent disposer d'interfaces pour examiner et autoriser les décisions des agents (par exemple via des boîtes de dialogue d'approbation ou des tableaux de bord).
Surveillance
Les outils AgentOps dotés de capacités de surveillance offrent aux équipes une visibilité en temps réel sur les performances des agents. Ils suivent des métriques critiques telles que la latence, le coût et les taux d'erreur.
Le tableau de bord affichera les événements LLM pour chaque message envoyé par chaque agent, y compris ceux de l'utilisateur humain :
Traçage
Les capacités de traçage offrent une visibilité approfondie sur les systèmes d'agents d'IA en capturant le flux complet d'exécution. Cela permet aux équipes de suivre des 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, l'exécution apparaît en temps réel sur app.agentops.ai. Le tableau de bord AgentOps affiche des détails tels que les agents interagissant entre eux, chaque utilisation de l'outil calculatrice et chaque appel OpenAI pour le traitement LLM :
Garde-fous
Les garde-fous dans l'AgentOps définissent des règles et des contrôles de sécurité pour empêcher les actions nuisibles ou non intentionnelles. Ils garantissent la conformité, protègent les données sensibles et fournissent des chemins de repli lorsque des risques surviennent, assurant que les agents restent sécurisés et fiables.
Une norme partagée pour la télémétrie des agents
Les premiers outils AgentOps utilisaient chacun leur propre format de trace. Les équipes qui changeaient de fournisseur devaient réinstrumenter chaque agent. Une norme partagée est en train de combler cette lacune.
Le projet OpenTelemetry anime un groupe de travail sur l'IA générative, créé en avril 2024.8 Le groupe définit des conventions sémantiques GenAI : un ensemble commun d'attributs gen_ai pour les spans, les métriques et les événements. Les conventions couvrent les appels LLM, les étapes des agents, les workflows, les appels d'outils et les invocations d'outils MCP.
Comprendre l'AgentOps
L'une des difficultés de l'exploitation de systèmes agentiques fiables est de garantir que le comportement du système soit observable et traçable à chaque étape. Cela implique de suivre quelles entrées ont été fournies à l'agent, quels outils il a utilisés, quelles sorties il a générées et pourquoi il a pris certaines décisions.
L'AgentOps couvre l'ensemble du cycle de vie des agents, des actions en une seule étape 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 suivent les agents.
Cette transparence peut faciliter le débogage des échecs et l'optimisation des coûts en production.
Défis liés à l'exploitation des agents
Les agents basés sur LLM (parfois appelés systèmes agentiques) ne sont plus des prototypes. Ils fonctionnent dans le support client, l'ingénierie logicielle, le trading et d'autres travaux critiques pour l'entreprise. Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents agissent avec une grande autonomie, appellent des outils externes et s'adaptent en cours d'exécution.
Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents agissent avec un haut degré d'autonomie, interagissent avec des outils externes et s'adaptent.
Cela introduit de nouveaux défis opérationnels auxquels les cadres Ops existants (DevOps, MLOps, SecOps) ne répondent que partiellement :
- Artefacts et pipelines complexes : Les agents sont des systèmes composés de plusieurs éléments, tels que des gestionnaires de contexte, des modules de planification et des outils externes.
- Ces systèmes génèrent à la fois des artefacts statiques (par exemple, des workflows et des objectifs) et des sorties d'exécution (par exemple, des plans et des décisions).
- La gestion de ces pipelines en évolution nécessite une visibilité sur de nombreuses pièces mobiles.
- Grande autonomie : Les agents interagissent dynamiquement avec des environnements externes, des contextes changeants et des outils tiers. Comme ces interactions ne sont pas toujours prédéfinies, il existe un risque de comportements non intentionnels, comme la sélection d'une API externe non sécurisée.
- Consommation d'API sans limite : Comme les agents dépendent fortement des API externes, l'utilisation peut rapidement s'emballer.
- Par exemple, un agent de génération de leads qui extrait des données de LinkedIn et appelle de manière répétée des API d'enrichissement. S'il n'est pas contrôlé, cela pourrait générer des milliers de dollars de frais d'API en une seule journée.
- Comportement non déterministe : Comme les LLM sont probabilistes, les agents peuvent produire des sorties différentes même avec des entrées identiques.
- Par exemple, un agent commercial qui ajuste ses messages de prospection en fonction des taux de réponse. Cette adaptabilité rend la gestion de versions et la reproductibilité difficiles, car deux exécutions du « même » agent peuvent donner des résultats différents.
- Évolution continue : Les agents s'adaptent souvent en réponse aux retours des utilisateurs ou aux performances d'exécution. Si cette adaptabilité peut améliorer les fonctionnalités, elle rend également plus difficile l'alignement sur 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 de LLM et les fournisseurs d'outils externes.
- Comme de nombreuses parties prenantes sont impliquées, il peut être difficile d'identifier l'origine d'une défaillance ou de déterminer qui doit être tenu responsable lorsque quelque chose se passe mal.
Pour relever les défis rencontrés par les développeurs, les testeurs, les opérateurs, les utilisateurs métier et replacer l'AgentOps dans son contexte, nous pouvons plonger dans un pipeline conceptuel d'automatisation AgentOps par l'IA. Ce processus en six étapes va de la capture du comportement brut à l'auto-réparation :
Les règles de conservation des enregistrements façonnent l'AgentOps
Les régulateurs exigent de plus en plus des enregistrements détaillés des décisions de l'IA. Le règlement européen sur l'IA impose une obligation de conservation des enregistrements pour les systèmes d'IA à haut risque en vertu de l'article 12.9 Ces systèmes doivent enregistrer automatiquement les événements tout au long de leur durée de vie, avec des journaux qui retracent le fonctionnement du système.
Le règlement Digital Omnibus, adopté en juin 2026, a reporté la date de mise en conformité des systèmes autonomes à haut risque (annexe III) de décembre 2027 à août 2028.10
L'obligation elle-même n'a pas changé. Les journaux d'infrastructure standard enregistrent l'activité, pas les décisions des agents. Les traces AgentOps capturent le chemin de décision : entrées, appels d'outils, sorties et approbations humaines. Cet enregistrement correspond à ce que demande la règle. Les sanctions pour les manquements à haut risque atteignent 15 millions d'euros ou 3 % du chiffre d'affaires annuel mondial.
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 en six étapes interconnectées :
- Observer le comportement : AgentOps surveille en temps réel les actions des agents, notamment les appels LLM, l'utilisation des outils, les requêtes de base de données et la communication inter-agents, visualisées sous forme de graphes de tâches et de chemins d'exécution.
- Collecter des métriques : Les données brutes sont transformées en métriques, suivant l'utilisation, la réussite des tâches, les performances et la qualité pour fournir des informations sur les coûts, la conformité, etc.
- Détecter les problèmes : AgentOps signale les échecs, catégorise les erreurs comme les délais d'attente ou les violations des garde-fous, et déclenche des alertes avant l'escalade.
- Identifier la cause racine : Il relie les problèmes à leurs causes, telles que des prompts ambigus ou des échecs de coordination, avec des outils pour tracer les workflows et répondre à des questions comme « Pourquoi cela a-t-il échoué ?
- Optimiser les recommandations : En fonction de la cause racine, AgentOps suggère des correctifs tels que l'affinage des prompts, la restructuration des workflows ou le choix de meilleurs outils.
- Automatiser les opérations : Le système applique automatiquement les correctifs, ajustant les prompts ou les workflows et permettant aux agents de s'auto-réparer sans redéploiement.
L'évolution du paysage des ops
Avant les années 2010 : Des équipes Ops dédiées géraient l'infrastructure en silos, entraînant des temps de réponse lents, des ruptures de communication et une visibilité limitée entre les systèmes.
Fin des années 2000 : Popularisé par des entreprises comme Amazon, le DevOps est apparu pour combiner développement et opérations, permettant des versions plus rapides et plus fiables grâce à des pratiques telles que le CI/CD, l'infrastructure en tant que code et l'automatisation.
2016–2024 : L'AIOps a été introduit pour apporter l'IA aux opérations informatiques, offrant une détection automatique des anomalies, des analyses prédictives et une aide à l'analyse des causes racines. Malgré ses atouts, l'AIOps nécessitait encore une intervention humaine importante pour les incidents complexes.
Aujourd'hui : L'AgentOps, porté 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
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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