Les 17 meilleurs outils AgentOps : AgentNeo, Langfuse et bien d'autres
AgentOps désigne les outils et les plateformes permettant de déployer, de surveiller et de gérer les agents d'IA en production.
Découvrez les principaux outils AgentOps , les défis liés à l'exploitation des agents et comment un pipeline d'automatisation AgentOps peut y remédier grâce à l'observabilité, aux indicateurs et à la détection des problèmes :
Les 17 meilleurs outils AgentOps et leurs principaux atouts
*Dans la suite de cette discussion, le terme « agent » désigne spécifiquement les agents basés sur le LLM.
Plateformes AgentOps de base
Outils axés sur l'agent pour la gestion du cycle de vie des agents : relecture de session, traçage, surveillance, débogage, optimisation.
Observabilité hybride + AgentOps
Ces outils, initialement conçus pour LLMOps , s'étendent désormais à AgentOps. Outre les fonctionnalités LLMOps de base, ils offrent le suivi des flux de travail, l'évaluation, le retour d'information et une surveillance limitée des agents.
Adapté d'AgentOps : Activer l'observabilité des agents LLM 1
La plupart des outils mentionnés ci-dessus sont open source et disponibles sur GitHub. Quelques exceptions existent, comme Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel et la plateforme LangSmith, qui sont des services commerciaux ou natifs du cloud.
Pour en savoir plus sur l'observabilité des agents, voir : surveillance des agents .
Fonctionnalités principales d'AgentOps
Intégration des données
Les outils d'intégration de données sont essentiels à AgentOps. Ils se connectent aux bases de code, aux documents de l'entreprise, aux journaux système et aux indicateurs de performance pour offrir une vue complète de l'environnement informatique.
Personnalisation
Étendez les capacités de l'agent en ajoutant des kits d'outils, en vous connectant à plusieurs bases de connaissances ou en intégrant des modèles adaptés aux besoins spécifiques de l'entreprise.
Gestion rapide
La fonctionnalité de gestion des invites des outils AgentOps vous permet de gérer, récupérer et utiliser efficacement les invites dans vos projets. Grâce à ces outils, les développeurs peuvent comparer les invites entre les modèles, réaliser des tests A/B et détecter les problèmes tels que l'injection d'invites ou les fuites de données confidentielles.
Voici un exemple concret de gestion des invites avec les détails de la bibliothèque utilisant RagaAI-Catalyst. 3
Évaluation
Les outils d'évaluation ne se limitent pas à la simple vérification des résultats finaux ; ils valident l'ensemble du processus de raisonnement. Ils permettent d'évaluer les performances des agents, d'analyser chaque étape et de comprendre le cheminement décisionnel global de l'agent.
Grâce à ces outils, les équipes peuvent créer et gérer des évaluations métriques détaillées pour les applications RAG, en suivant les performances à chaque étape du processus d'exécution.
Retour
Les outils AgentOps qui fournissent des retours d'information permettent aux équipes de capturer à la fois des signaux explicites (notes, mentions « J'aime », mentions « Je n'aime pas », commentaires) et des signaux implicites (temps passé, clics, acceptation ou rejet).
Des mécanismes de contrôle nécessitant une intervention humaine doivent être intégrés au flux de travail principal. Toute action modifiant l'état du système doit requérir une approbation humaine explicite. 5 Les opérateurs devraient 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 fonctionnalités de surveillance offrent aux équipes une visibilité en temps réel sur les performances des agents. Ils suivent des indicateurs clés tels 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 envoyés par l'utilisateur humain :
Tracé
Les fonctionnalités de traçage offrent une visibilité approfondie sur les systèmes d'agents d'IA en capturant l'intégralité du flux d'exécution. Cela permet aux équipes de suivre les aspects critiques du comportement des agents, notamment :
- Interactions LLM et utilisation des jetons
- Modèles d'utilisation et d'exécution des outils
- Activités réseau et appels API
- Interactions et commentaires des utilisateurs
- processus de prise de décision des agents
Dans un autre exemple, vous pouvez suivre votre exécution en temps réel sur app.agentops.ai. Le tableau de bord AgentOps affiche des détails tels que les interactions entre les agents, chaque utilisation de l'outil de calcul et chaque appel OpenAI pour le traitement LLM :
garde-corps
Les garde-fous d'AgentOps définissent des règles et des contrôles de sécurité pour prévenir les actions nuisibles ou non intentionnelles. Ils garantissent la conformité, protègent les données sensibles et offrent des solutions de repli en cas de risques, assurant ainsi la sécurité et la fiabilité des agents.
Comprendre AgentOps
L'une des difficultés majeures liées à l'exploitation de systèmes multi-agents fiables réside dans la garantie que le comportement du système soit observable et traçable à chaque étape. Cela implique de suivre les données d'entrée de l'agent, les outils utilisés, les données de sortie générées et les raisons de ses décisions.
AgentOps couvre l'intégralité du cycle de vie des agents, des actions simples aux flux de travail complexes impliquant plusieurs agents. Contrairement aux outils de supervision classiques, qui capturent des indicateurs hors contexte, il met en évidence le raisonnement, les décisions et les chemins d'exécution suivis par les agents.
Cette transparence peut faciliter le débogage des pannes et l'optimisation des coûts en production.
Défis des agents d'exploitation
Les agents basés sur LLM (parfois appelés systèmes agentiques ) ne sont plus de simples prototypes et sont déployés dans le support client, le génie logiciel, le commerce et d'autres domaines essentiels à l'activité.
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 cadres Ops existants (DevOps, MLOps, SecOps) ne résolvent 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 flux de travail et des objectifs) et des résultats d'exécution (par exemple, des plans et des décisions).
- La gestion de ces pipelines en constante évolution nécessite une visibilité sur de nombreux éléments mobiles.
- Grande autonomie : les agents interagissent de manière dynamique avec les environnements externes, les contextes changeants et les outils tiers. Ces interactions n’étant pas toujours prédéfinies, il existe un risque de comportements imprévus, comme la sélection d’une API externe non sécurisée.
- Consommation illimitée d'API : Les agents s'appuyant fortement sur des API externes, leur utilisation peut rapidement devenir excessive.
- Par exemple, un agent de génération de leads qui extrait des données de LinkedIn et appelle sans cesse des API d'enrichissement. Sans contrôle, cela pourrait engendrer des milliers de dollars de frais d'API en une seule journée.
- Comportement non déterministe : étant donné que les modèles linéaires à longue portée (LLM) sont probabilistes, les agents peuvent produire des résultats différents même avec des entrées identiques.
- Par exemple, un agent commercial qui ajuste ses messages de prospection en fonction des taux de réponse. Cette adaptabilité complique le contrôle des versions et la reproductibilité, car deux exécutions du « même » agent peuvent donner des résultats très différents.
- Évolution continue : les agents s’adaptent souvent au fil du temps en fonction des retours des utilisateurs ou des performances d’exécution. Si cette adaptabilité peut améliorer leurs fonctionnalités, elle complique également le respect des normes de qualité prévues tout au long de leur cycle de vie.
- Responsabilité partagée : La responsabilité des actions d'un agent est répartie entre plusieurs parties : le propriétaire de l'agent, le fournisseur LLM et les fournisseurs d'outils externes.
- Du fait du grand nombre d'acteurs impliqués, il peut être difficile de cerner l'origine d'un échec ou de déterminer qui doit être tenu responsable en cas de problème.
Pour répondre aux défis rencontrés par les développeurs, les testeurs, les opérateurs et les utilisateurs métiers, et pour replacer AgentOps dans son contexte, nous pouvons explorer un pipeline d'automatisation conceptuel basé sur l'IA pour AgentOps. Ce processus en six étapes s'étend de la capture des comportements bruts à l'activation de l'autoréparation :
pipelines d'automatisation AgentOps
Le pipeline d'automatisation AgentOps est une boucle continue qui garantit la visibilité, la fiabilité et l'adaptabilité des agents en production. Il fonctionne à travers six étapes interconnectées :
- Observation du comportement : AgentOps surveille les actions des agents en temps réel, notamment les appels LLM, l'utilisation des outils, les requêtes de base de données et la communication inter-agents, visualisées sous forme de graphiques de tâches et de chemins d'exécution.
- Collecte de métriques : Les données brutes sont transformées en métriques, permettant de suivre l'utilisation, la réussite des tâches, les performances et la qualité afin de fournir des informations sur les coûts, la conformité, etc.
- Détection des problèmes : AgentOps signale les défaillances, catégorise les erreurs telles que les dépassements de délai ou les violations des garde-fous, et déclenche des alertes avant l’escalade.
- Identifier la cause première : Il s'agit de relier les problèmes à leurs causes, telles que des invites ambiguës ou des échecs de coordination, grâce à des outils permettant de retracer les flux de travail et de répondre à des questions comme « Pourquoi cela a-t-il échoué ? »
- Recommandations d'optimisation : En fonction de la cause première, AgentOps suggère des solutions telles que l'amélioration des invites, la restructuration des flux de travail ou le choix de meilleurs outils.
- Automatisation des opérations : Le système applique automatiquement les correctifs, en ajustant les invites ou les flux de travail et en permettant aux agents de s'auto-réparer sans redéploiement.
L'évolution du paysage des opérations
Avant les années 2010 : les équipes d’exploitation dédiées géraient l’infrastructure en silos, ce qui entraînait des temps de réponse lents, des problèmes de communication et une visibilité limitée sur l’ensemble des systèmes.
Fin des années 2000 : Popularisé par des entreprises comme Amazon, le DevOps a émergé pour combiner développement et opérations, permettant des mises en production plus rapides et plus fiables grâce à des pratiques telles que l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD), l’infrastructure en tant que code (Infrastructure as Code) et l’automatisation.
2016-2024 : L’AIOps a été introduite pour intégrer l’IA aux opérations informatiques, offrant la détection automatisée des anomalies, l’analyse prédictive et l’assistance à l’analyse des causes profondes. Malgré ses atouts, l’AIOps nécessitait encore une intervention humaine importante pour les incidents complexes.
Aujourd'hui : 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.
Liens de référence
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires.