I 17 migliori strumenti AgentOps: AgentNeo, Langfuse e altro
AgentOps si riferisce a strumenti e piattaforme per il deployment, il monitoraggio e la gestione degli agenti AI in produzione.
Vedi i principali strumenti AgentOps, le sfide nella gestione degli agenti e come una pipeline di automazione AgentOps può affrontarle tramite osservabilità, metriche e rilevamento dei problemi:
I 17 migliori strumenti AgentOps & il loro focus
Per il resto di questa discussione, il termine “agente” si riferisce specificamente ad agenti basati su LLM.
Piattaforme AgentOps principali
Strumenti orientati agli agenti per la gestione del ciclo di vita degli agenti: replay delle sessioni, tracciamento, monitoraggio, debugging, ottimizzazione.
Piattaforme AgentOps con focus su LLMOps
Questi strumenti, originariamente progettati per le LLMOps, si stanno ora espandendo nell'AgentOps. Oltre alle funzionalità principali di LLMOps, offrono tracciamento dei flussi di lavoro, valutazione, feedback e monitoraggio limitato degli agenti.
Adattato da AgentOps: Abilitazione dell'Osservabilità degli agenti LLM1
La maggior parte degli strumenti elencati sopra 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, vedi: monitoraggio agentico.
Funzionalità principali di AgentOps
Integrazione dei dati
Gli strumenti con integrazione dei dati sono centrali per l'AgentOps. Si collegano a codebase, documenti aziendali, log di sistema e metriche delle prestazioni per fornire una visione completa dell'ambiente IT.
Personalizzazione
Estendi le capacità degli agenti aggiungendo toolkit, collegandoti a più basi di conoscenza o integrando modelli ottimizzati per esigenze aziendali specifiche.
Gestione dei prompt
La funzionalità di gestione dei prompt negli strumenti AgentOps consente di gestire, recuperare e utilizzare i prompt in modo efficiente nei progetti. Con gli 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 segreti.
Ecco un esempio reale di gestione dei prompt con dettagli della libreria utilizzando RagaAI-Catalyst.3
Valutazione
Gli strumenti di valutazione vanno oltre la semplice verifica degli output finali, convalidando 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 le 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 un'approvazione umana esplicita.5 Gli operatori dovrebbero disporre di interfacce per esaminare e autorizzare le decisioni degli agenti (ad esempio tramite finestre di approvazione o dashboard).
Monitoraggio
Gli strumenti AgentOps con funzionalità di monitoraggio offrono ai team una 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, compresi quelli inviati dall'utente umano:
Tracciamento
Le funzionalità di tracciamento offrono una visibilità approfondita dei sistemi di agenti AI, catturando l'intero flusso di esecuzione. Ciò consente ai team di tracciare aspetti critici del comportamento degli agenti, tra cui:
- Interazioni LLM e utilizzo dei token
- Utilizzo degli strumenti e modelli di esecuzione
- Attività di rete e chiamate API
- Interazioni degli utenti e feedback
- Processi decisionali degli agenti
In un altro esempio, è possibile visualizzare l'esecuzione in tempo reale su app.agentops.ai. La dashboard di AgentOps mostra dettagli come gli 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 indesiderate. Garantiscono la conformità, proteggono i dati sensibili e forniscono percorsi di fallback quando si presentano rischi, assicurando che gli agenti rimangano sicuri e affidabili.
Comprendere l'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 tracciare 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 a singolo passaggio ai flussi di lavoro multi-agente complessi. 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 seguiti dagli agenti.
Questa trasparenza può facilitare il debug dei guasti e l'ottimizzazione dei costi in produzione.
Sfide nella gestione degli agenti
Agenti basati su LLM (a volte chiamati sistemi agentici) non sono più solo prototipi e vengono impiegati nell'assistenza clienti, nell'ingegneria del software, nel trading e in altri ambiti aziendali critici.
A differenza del software tradizionale, 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 in parte:
- Artefatti e pipeline complesse: 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 di runtime (ad esempio piani e decisioni).
- La gestione di 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 grande affidamento su API esterne, l'utilizzo può rapidamente crescere a dismisura.
- Ad esempio, un agente di lead generation che effettua scraping di LinkedIn e chiama ripetutamente API di arricchimento. Se non controllato, ciò potrebbe accumulare migliaia di dollari in costi API in un solo giorno.
- Comportamento non deterministico: Poiché gli LLM sono probabilistici, gli agenti possono produrre output diversi anche con input identici.
- Ad esempio, un agente di vendita che adatta i propri messaggi di outreach in base ai tassi di risposta. Questa adattabilità rende difficile il versionamento 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 di 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 delle 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 debba essere ritenuto responsabile quando qualcosa va storto.
Per affrontare le sfide che sviluppatori, tester, operatori, utenti aziendali devono affrontare e contestualizzare l'AgentOps, possiamo esplorare una pipeline concettuale di automazione AI AgentOps. Questo processo in sei fasi va dalla cattura del comportamento grezzo all'abilitazione dell'auto-riparazione:
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 degli agenti in tempo reale, incluse le chiamate LLM, l'utilizzo degli strumenti, le query al database e la comunicazione tra agenti, visualizzate come grafici delle attività e percorsi di esecuzione.
- Raccogliere metriche: I dati grezzi vengono trasformati in metriche, tracciando utilizzo, successo delle attività, prestazioni e qualità per fornire approfondimenti su costi, conformità, ecc.
- Rilevare problemi: AgentOps segnala i guasti, classifica gli errori come timeout o violazioni dei guardrail e attiva avvisi prima dell'escalation.
- Identificare la causa radice: Collega i problemi alle cause, come prompt ambigui o errori 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 radice, 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 i prompt o i flussi di lavoro e rendendo gli agenti auto-riparanti senza ridistribuzione.
L'evoluzione del panorama Ops
Pre-2010: Team Ops dedicati gestivano l'infrastruttura in silos, portando a tempi di risposta lenti, interruzioni della comunicazione e visibilità limitata tra i sistemi.
Fine anni 2000: Resa 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'AI nelle operazioni IT, offrendo rilevamento automatico delle anomalie, analisi predittiva e assistenza nell'analisi delle cause radice. Nonostante i suoi punti di forza, l'AIOps richiedeva ancora un intervento umano significativo per incidenti complessi.
Ora: L'AgentOps, guidato dall'ascesa dell'AI generativa e degli agenti autonomi, viene plasmato da aziende come Anthropic, OpenAI e startup emergenti.
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}Collegamenti di riferimento
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