I 17 migliori strumenti per AgentOps: AgentNeo, Langfuse e altri ancora
AgentOps si riferisce a strumenti e piattaforme per la distribuzione, il monitoraggio e la gestione di agenti di intelligenza artificiale in ambiente di produzione.
Scopri i principali strumenti AgentOps , le sfide legate alla gestione degli agenti e come una pipeline di automazione AgentOps può affrontarle attraverso l'osservabilità, le metriche e il rilevamento dei problemi:
I 17 migliori strumenti AgentOps e il loro ambito di applicazione
*Per il resto di questa discussione, il termine "agente" si riferisce specificamente agli agenti basati su LLM.
Piattaforme principali di AgentOps
Strumenti incentrati sugli agenti per la gestione del ciclo di vita degli agenti: riproduzione delle sessioni, tracciamento, monitoraggio, debug e ottimizzazione.
Osservabilità ibrida + AgentOps
Questi strumenti, originariamente progettati per LLMOps , si stanno ora espandendo in AgentOps. Oltre alle funzionalità principali di LLMOps, offrono tracciamento del flusso di lavoro, valutazione, feedback e monitoraggio limitato degli agenti.
Adattato da AgentOps: Abilitare l'osservabilità degli agenti LLM 1
La maggior parte degli strumenti sopra elencati sono open source e disponibili su GitHub. Esistono alcune eccezioni, come Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel e la piattaforma LangSmith, che sono servizi commerciali o nativi del cloud.
Per ulteriori informazioni sull'osservabilità degli agenti, vedere: monitoraggio degli agenti .
Funzionalità principali di AgentOps
Integrazione dei dati
Gli strumenti di integrazione dati sono fondamentali per AgentOps. Si connettono a codebase, documenti aziendali, log di sistema e metriche di performance per fornire una visione completa dell'ambiente IT.
Personalizzazione
Estendi le funzionalità degli agenti aggiungendo toolkit, connettendoti a più basi di conoscenza o integrando modelli ottimizzati per specifiche esigenze aziendali.
Gestione rapida
La funzionalità di gestione dei prompt negli strumenti agentops consente di gestire, recuperare e utilizzare i prompt in modo efficiente nei progetti. Grazie agli strumenti che offrono la gestione dei prompt, gli sviluppatori possono confrontare i prompt tra diversi modelli, eseguire test A/B e monitorare problemi come l'iniezione di prompt o la fuga di informazioni riservate.
Ecco un esempio concreto di gestione dei prompt con dettagli sulla biblioteca utilizzando RagaAI-Catalyst. 3
Valutazione
Gli strumenti di valutazione vanno oltre la semplice verifica dei risultati finali, convalidando l'intero processo di ragionamento. Permettono di confrontare le prestazioni degli agenti, valutare le singole fasi e analizzare il percorso decisionale complessivo dell'agente.
Grazie a questi strumenti, i team possono creare e gestire valutazioni dettagliate delle metriche per le applicazioni RAG, monitorando le prestazioni in ogni fase del processo di esecuzione.
Feedback
Gli strumenti AgentOps che forniscono feedback permettono ai team di acquisire sia segnali espliciti (valutazioni, "mi piace", "non mi piace", commenti) sia segnali impliciti (tempo impiegato, clic, accettazione o rifiuto).
I controlli che prevedono l'intervento umano devono essere integrati nel flusso di lavoro principale. Qualsiasi azione che modifichi lo stato del sistema deve richiedere l'esplicita approvazione umana. 5 Gli operatori dovrebbero disporre di interfacce per rivedere e autorizzare le decisioni degli agenti (ad esempio tramite finestre di dialogo di approvazione o dashboard).
Monitoraggio
Gli strumenti AgentOps con funzionalità di monitoraggio offrono ai team visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli agenti. Tracciano metriche critiche come latenza, costi e tassi di errore.
La dashboard visualizzerà gli eventi LLM per ogni messaggio inviato da ciascun agente, inclusi quelli inviati dall'utente umano:
Tracciamento
Le funzionalità di tracciamento offrono una visibilità approfondita sui sistemi di agenti IA, catturando l'intero flusso di esecuzione. Ciò consente ai team di monitorare gli aspetti critici del comportamento degli agenti, tra cui:
- Interazioni LLM e utilizzo dei token
- Modelli di utilizzo e di esecuzione degli strumenti
- Attività di rete e chiamate API
- Interazioni e feedback degli utenti
- Processi decisionali degli agenti
Ad esempio, puoi visualizzare la tua esecuzione in tempo reale su app.agentops.ai. La dashboard di AgentOps mostra dettagli come l'interazione tra gli agenti, ogni utilizzo dello strumento di calcolo e ogni chiamata OpenAI per l'elaborazione LLM:
Guardrail
Le misure di sicurezza in AgentOps definiscono regole e controlli di sicurezza per prevenire azioni dannose o indesiderate. Garantiscono la conformità, proteggono i dati sensibili e forniscono percorsi alternativi in caso di rischi, assicurando che gli agenti rimangano sicuri e affidabili.
Comprendere AgentOps
Una delle difficoltà principali nella gestione di sistemi agentici affidabili risiede nell'assicurarsi che il comportamento del sistema sia osservabile e tracciabile in ogni fase. Ciò significa monitorare quali input sono stati forniti all'agente, quali strumenti ha utilizzato, quali output ha generato e perché ha preso determinate decisioni.
AgentOps copre l'intero ciclo di vita degli agenti, dalle azioni singole ai flussi di lavoro complessi che coinvolgono più agenti. A differenza degli strumenti di monitoraggio standard, che acquisiscono metriche senza contesto, AgentOps rende visibili i passaggi di ragionamento, le decisioni e i percorsi di esecuzione seguiti dagli agenti.
Questa trasparenza può facilitare l'individuazione dei problemi e l'ottimizzazione dei costi di produzione.
Sfide degli agenti operativi
Gli agenti basati su LLM (a volte chiamati sistemi agentici ) non sono più solo prototipi e vengono implementati nell'assistenza clienti, nell'ingegneria del software, nel trading e in altri settori aziendali critici.
A differenza dei software tradizionali, gli agenti agiscono con un elevato grado di autonomia, interagiscono con strumenti esterni e si adattano nel tempo.
Ciò introduce nuove sfide operative che i framework Ops esistenti (DevOps, MLOps, SecOps) affrontano solo parzialmente:
- Artefatti e pipeline complessi: gli agenti sono sistemi compositi costituiti da più componenti, come gestori di contesto, moduli di pianificazione e strumenti esterni.
- Questi sistemi generano sia artefatti statici (ad esempio, flussi di lavoro e obiettivi) sia output in tempo reale (ad esempio, piani e decisioni).
- La gestione di queste pipeline in continua evoluzione richiede visibilità su molte componenti in movimento.
- Elevata autonomia: gli agenti interagiscono dinamicamente con ambienti esterni, contesti mutevoli e strumenti di terze parti. Poiché queste interazioni non sono sempre predefinite, esiste il rischio di comportamenti indesiderati, come la selezione di un'API esterna non sicura.
- Consumo illimitato di API : poiché gli agenti dipendono fortemente da API esterne, l'utilizzo può aumentare rapidamente.
- Ad esempio, un agente di lead generation che effettua scraping su LinkedIn e chiama ripetutamente le API di arricchimento. Se non controllato, questo potrebbe comportare costi per le API pari a migliaia di dollari in un solo giorno.
- Comportamento non deterministico: poiché i modelli lineari lineari (LLM) sono probabilistici, gli agenti possono produrre risultati diversi anche con input identici.
- Ad esempio, un agente di vendita che adatta i propri messaggi di contatto in base ai tassi di risposta. Questa adattabilità rende difficile la gestione delle versioni e la riproducibilità, poiché due esecuzioni dello "stesso" agente possono produrre risultati molto diversi.
- Evoluzione continua: gli agenti spesso si adattano nel tempo in risposta al feedback degli utenti o alle prestazioni in fase di esecuzione. Se da un lato questa adattabilità può migliorare la funzionalità, dall'altro rende più difficile garantire la conformità agli standard di qualità previsti durante l'intero ciclo di vita dell'agente.
- Responsabilità condivisa: la responsabilità delle azioni di un agente è ripartita tra diverse parti: il proprietario dell'agente, il fornitore del sistema LLM e i fornitori di strumenti esterni.
- Poiché sono coinvolti numerosi soggetti interessati, può essere difficile individuare l'origine di un problema o determinare chi debba esserne ritenuto responsabile quando qualcosa va storto.
Per affrontare le sfide che sviluppatori, tester, operatori e utenti aziendali si trovano ad affrontare e per contestualizzare AgentOps, possiamo analizzare una pipeline concettuale di automazione di AgentOps basata sull'IA. Questo processo in sei fasi va dall'acquisizione del comportamento grezzo all'abilitazione dell'autoriparazione:
Pipeline di automazione di AgentOps
La pipeline di automazione AgentOps è un ciclo continuo che mantiene gli agenti osservabili, affidabili e adattabili in produzione. Funziona attraverso sei fasi interconnesse:
- Osservazione del comportamento : AgentOps monitora le azioni degli agenti in tempo reale, tra cui chiamate LLM, utilizzo degli strumenti, query al database e comunicazione tra agenti, visualizzate come grafici delle attività e percorsi di esecuzione.
- Raccolta di metriche : i dati grezzi vengono trasformati in metriche, monitorando l'utilizzo, il successo delle attività, le prestazioni e la qualità per fornire informazioni su costi, conformità, ecc.
- Rilevamento dei problemi : AgentOps segnala i guasti, categorizza gli errori come timeout o violazioni delle misure di sicurezza e attiva gli avvisi prima dell'escalation.
- Identificare la causa principale : collega i problemi alle cause, come istruzioni ambigue o errori di coordinamento, con strumenti per tracciare i flussi di lavoro e rispondere a domande come "Perché questo non ha funzionato?".
- Ottimizza i suggerimenti : in base alla causa principale, AgentOps suggerisce soluzioni come perfezionare i prompt, ristrutturare i flussi di lavoro o scegliere strumenti più adatti.
- Automatizza le operazioni : il sistema applica automaticamente le correzioni, regolando i prompt o i flussi di lavoro e rendendo gli agenti in grado di autoripararsi senza necessità di ridistribuzione.
L'evoluzione del panorama operativo
Prima del 2010: i team operativi dedicati gestivano l'infrastruttura in modo isolato, il che comportava tempi di risposta lenti, problemi di comunicazione e visibilità limitata sui sistemi.
Fine anni 2000: reso popolare da aziende come Amazon, il DevOps è emerso per unire sviluppo e operazioni, consentendo rilasci più rapidi e affidabili attraverso pratiche come CI/CD, Infrastructure as Code e automazione.
2016-2024: AIOps è stato introdotto per integrare l'intelligenza artificiale nelle operazioni IT, offrendo rilevamento automatico delle anomalie, analisi predittiva e supporto all'analisi delle cause principali. Nonostante i suoi punti di forza, AIOps richiedeva ancora un significativo intervento umano per gli incidenti complessi.
Oggi: AgentOps, guidato dall'ascesa dell'IA generativa e degli agenti autonomi, viene plasmato da aziende come Anthropic, OpenAI e startup emergenti.
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