I migliori 17 strumenti AgentOps: AgentNeo, Langfuse e altro
I report collocano l'osservabilità degli agenti ben dietro l'implementazione degli agenti: circa il 85% dei deployment GenAI viene eseguito senza osservabilità, mentre il mercato degli strumenti cresce del 30% all'anno e il 89% dei CIO classifica ora l'IA basata su agenti come una priorità assoluta. AgentOps si riferisce a strumenti e piattaforme per il deployment, il monitoraggio e la gestione di agenti IA in produzione.
Vedi i principali strumenti AgentOps, le sfide nella gestione degli agenti e come una pipeline di automazione AgentOps può affrontarle attraverso osservabilità, metriche e rilevamento dei problemi:
I migliori 17 strumenti AgentOps e il loro focus
Piattaforme AgentOps di base
Per il resto di questa discussione, il termine «agente» si riferisce specificamente ad agenti basati su LLM.
Strumenti incentrati sugli agenti per la gestione del ciclo di vita degli agenti: replay delle sessioni, tracciamento, monitoraggio, debug, ottimizzazione.
Piattaforme AgentOps con focus su LLMOps
Questi strumenti, originariamente progettati per LLMOps, si stanno ora espandendo verso AgentOps. Oltre alle funzionalità LLMOps di base, offrono tracciamento dei flussi di lavoro, valutazione, feedback e un monitoraggio degli agenti limitato.
Adattato da AgentOps: Abilitare l'osservabilità di LLM Agenti1
La maggior parte degli strumenti sopra elencati è open source e disponibile su GitHub. Esistono alcune eccezioni, come Azure IA Foundry Agent Service, Agent-Panel e la piattaforma LangSmith, che sono servizi commerciali o cloud-native.
Per saperne di più sull'osservabilità degli agenti, vedi: monitoraggio agentico.
Funzionalità AgentOps
Integrazione dati
Gli strumenti con integrazione dati sono centrali per AgentOps. Si collegano a basi di codice, documenti aziendali, log di sistema e metriche di prestazione per offrire una visione completa dell'ambiente IT.
Personalizzazione
Estendi le capacità degli agenti aggiungendo toolkit, collegandoti a più basi di conoscenza o integrando modelli fine-tuned per specifiche esigenze di business.
Gestione dei prompt
La funzionalità di gestione dei prompt consente ai team di archiviare, recuperare e riutilizzare i prompt tra i progetti. Gli sviluppatori possono confrontare i prompt tra i modelli, eseguire test A/B e controllare problemi come l'iniezione di prompt o la fuga di segreti.
Ecco un esempio concreto di gestione dei prompt con dettagli di libreria utilizzando RagaAI-Catalyst.3
Valutazione
Gli strumenti di valutazione vanno oltre il controllo degli output finali, validando l'intero processo di ragionamento. Supportano il benchmarking delle prestazioni degli agenti, la valutazione dei singoli passaggi e l'analisi del percorso decisionale complessivo dell'agente.
Con questi strumenti, i team possono creare e gestire valutazioni metriche dettagliate per applicazioni RAG, monitorando le prestazioni in ogni fase del processo di esecuzione.
Feedback
Gli strumenti AgentOps che forniscono feedback consentono ai team di catturare sia segnali espliciti (valutazioni, like, dislike, commenti) sia segnali impliciti (tempo trascorso, clic, accettazione o rifiuto).
I controlli human-in-the-loop devono essere integrati nel flusso di lavoro principale. Qualsiasi azione che modifichi lo stato del sistema dovrebbe richiedere l'approvazione esplicita umana.5 Gli operatori dovrebbero avere interfacce per esaminare e autorizzare le decisioni degli agenti (ad esempio tramite finestre di approvazione o dashboard).
Monitoraggio
Gli strumenti AgentOps con capacità di monitoraggio offrono ai team visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli agenti. Tengono traccia di metriche critiche come latenza, costi e tassi di errore.
Il dashboard visualizzerà gli eventi LLM per ogni messaggio inviato da ciascun agente, inclusi quelli inviati dall'utente umano:
Tracciamento
Le capacità di tracciamento offrono una visibilità approfondita sui sistemi di agenti IA catturando l'intero flusso di esecuzione. Ciò consente ai team di tenere traccia degli aspetti critici del comportamento degli agenti, tra cui:
- LLM interazioni e utilizzo dei token
- Utilizzo degli strumenti e modelli di esecuzione
- Attività di rete e chiamate API
- Interazioni e feedback degli utenti
- Processi decisionali degli agenti
In un altro esempio, l'esecuzione appare in tempo reale su app.agentops.ai. Il dashboard AgentOps mostra dettagli come agenti che interagiscono tra loro, ogni utilizzo dello strumento calcolatrice e ogni chiamata a OpenAI per l'elaborazione LLM:
Guardrail
I guardrail in AgentOps stabiliscono regole e controlli di sicurezza per prevenire azioni dannose o involontarie. Applicano la conformità, proteggono i dati sensibili e forniscono percorsi di fallback quando emergono rischi, garantendo che gli agenti rimangano sicuri e affidabili.
Uno standard condiviso per la telemetria degli agenti
I primi strumenti AgentOps utilizzavano ciascuno il proprio formato di traccia. I team che cambiavano fornitore dovevano re-strumentare ogni agente. Uno standard condiviso sta colmando questa lacuna.
Il progetto OpenTelemetry gestisce un gruppo di lavoro per l'IA generativa, formato nell'aprile 2024.8 Il gruppo definisce le convenzioni semantiche GenAI: un insieme comune di attributi gen_ai per span, metriche ed eventi. Le convenzioni coprono chiamate LLM, passaggi degli agenti, flussi di lavoro, chiamate di strumenti e invocazioni di strumenti MCP.
Comprendere AgentOps
Una delle parti difficili nella gestione di sistemi agentici affidabili è garantire che il comportamento del sistema sia osservabile e tracciabile in ogni fase. Ciò significa tenere traccia di quali input sono entrati nell'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 a singolo passaggio ai complessi flussi di lavoro multi-agente. A differenza degli strumenti di monitoraggio standard, che catturano metriche senza contesto, rende visibili i passaggi di ragionamento, le decisioni e i percorsi di esecuzione che gli agenti seguono.
Questa trasparenza può rendere più semplice eseguire il debug dei guasti e ottimizzare i costi in produzione.
Sfide nella gestione degli agenti
agenti basati su LLM (a volte chiamati sistemi agentici) non sono più prototipi. Vengono eseguiti in assistenza clienti, ingegneria del software, trading e altri lavori business-critical. A differenza del software tradizionale, gli agenti agiscono con elevata autonomia, chiamano strumenti esterni e si adattano durante l'esecuzione.
A differenza del software tradizionale, gli agenti agiscono con un alto grado di autonomia, interagiscono con strumenti esterni e si adattano.
Questo introduce nuove sfide operative che i framework Ops esistenti (DevOps, MLOps, SecOps) affrontano solo in parte:
- Artefatti e pipeline complessi: Gli agenti sono sistemi composti 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 a runtime (ad esempio piani e decisioni).
- Gestire queste pipeline in evoluzione richiede visibilità su molte parti 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 una API esterna non sicura.
- Consumo illimitato di API: Poiché gli agenti fanno molto affidamento sulle API esterne, l'utilizzo può crescere rapidamente a spirale.
- Ad esempio, un agente di lead generation che esegue scraping su LinkedIn e chiama ripetutamente le API di arricchimento. Se non controllato, ciò potrebbe generare migliaia di dollari in commissioni API in un solo giorno.
- Comportamento non deterministico: Poiché i LLM sono probabilistici, gli agenti possono produrre output diversi anche con input identici.
- Ad esempio, un agente di vendita che regola i suoi messaggi di sensibilizzazione in base ai tassi di risposta. Questa adattabilità rende difficile il versionamento e la riproducibilità, poiché due esecuzioni dello "stesso" agente possono produrre risultati diversi.
- Evoluzione continua: Gli agenti spesso si adattano in risposta al feedback degli utenti o alle prestazioni a runtime. Sebbene questa adattabilità possa migliorare la funzionalità, rende anche più difficile garantire l'allineamento con gli standard di qualità previsti durante l'intero ciclo di vita dell'agente.
- Responsabilità condivisa: La responsabilità per le azioni di un agente è distribuita tra diverse parti: il proprietario dell'agente, il fornitore di LLM e i fornitori di strumenti esterni.
- Poiché sono coinvolti molti stakeholder, può essere difficile individuare l'origine di un guasto o determinare chi dovrebbe essere ritenuto responsabile quando qualcosa va storto.
Per affrontare le sfide affrontate da sviluppatori, tester, operatori, utenti aziendali e contestualizzare AgentOps, possiamo immergerci in una pipeline concettuale di automazione IA AgentOps. Questo processo in sei fasi va dalla cattura del comportamento grezzo all'abilitazione dell'auto-riparazione:
Le norme di conservazione dei registri stanno plasmando AgentOps
Le autorità di regolamentazione richiedono sempre più registri dettagliati delle decisioni di IA. La legge UE sull'IA stabilisce un obbligo di conservazione dei registri per i sistemi di IA ad alto rischio ai sensi dell'articolo 12.9 Questi sistemi devono registrare automaticamente gli eventi durante il loro ciclo di vita, con log che tracciano come il sistema è stato eseguito.
Il Digital Omnibus, adottato nel giugno 2026, ha spostato la data di conformità per i sistemi autonomi ad alto rischio (Allegato III) da dicembre 2027 ad agosto 2028.10
L'obbligo in sé non è cambiato. I log infrastrutturali standard registrano l'attività, non le decisioni degli agenti. Le tracce AgentOps catturano il percorso decisionale: input, chiamate di strumenti, output e approvazioni umane. Tale registro corrisponde a ciò che la norma richiede. Le sanzioni per violazioni ad alto rischio raggiungono 15 milioni di euro o il 3% del fatturato annuo globale.
Aggiungi come fonte preferitaPipeline di automazione 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:
- Osservare il comportamento: AgentOps monitora le azioni in tempo reale degli agenti, incluse le chiamate LLM, l'utilizzo degli strumenti, le query DB e la comunicazione tra agenti, visualizzati come grafi di attività e percorsi di esecuzione.
- Raccogliere metriche: I dati grezzi vengono trasformati in metriche, monitorando utilizzo, successo delle attività, prestazioni e qualità per fornire approfondimenti su costi, conformità, ecc.
- Rilevare problemi: AgentOps segnala i guasti, categorizza gli errori come timeout o violazioni dei guardrail e attiva avvisi prima dell'escalation.
- Identificare la causa principale: Collega i problemi alle cause, come prompt ambigui o fallimenti di coordinamento, con strumenti per tracciare i flussi di lavoro e rispondere a domande come "Perché è fallito?"
- Ottimizzare le raccomandazioni: In base alla causa principale, AgentOps suggerisce correzioni come perfezionare i prompt, ristrutturare i flussi di lavoro o scegliere strumenti migliori.
- Automatizzare le operazioni: Il sistema applica automaticamente le correzioni, regolando prompt o flussi di lavoro e consentendo agli agenti l'auto-riparazione senza ridistribuzione.
L'evoluzione del panorama Ops
Pre-2010: I team Ops dedicati gestivano l'infrastruttura in silos, portando a tempi di risposta lenti, interruzioni di comunicazione e visibilità limitata tra i sistemi.
Fine anni 2000: Reso popolare da aziende come Amazon, il DevOps è emerso per combinare sviluppo e operazioni, consentendo rilasci più rapidi e affidabili attraverso pratiche come CI/CD, Infrastructure as Code e automazione.
2016-2024: L'AIOps è stato introdotto per portare l'IA nelle operazioni IT, offrendo rilevamento automatico delle anomalie, analisi predittiva e assistenza nell'analisi delle cause principali. Nonostante i suoi punti di forza, l'AIOps richiedeva ancora un intervento umano significativo per incidenti complessi.
Oggi: L'AgentOps, guidato dall'ascesa dell'IA generativa e degli agenti autonomi, sta prendendo forma grazie ad aziende come Anthropic, OpenAI e startup emergenti.
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Registro delle modifiche
1 aggiornamenti- 2026
Aggiunta una sezione sulle regole di conservazione dei registri dell'AI Act UE che plasmano l'AgentOps.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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