As 17 melhores ferramentas AgentOps: AgentNeo, Langfuse e muito mais
AgentOps refere-se a ferramentas e plataformas para implantar, monitorar e gerenciar agentes de IA em produção.
Conheça as principais ferramentas de AgentOps , os desafios da operação de agentes e como um pipeline de automação de AgentOps pode resolvê-los por meio de observabilidade, métricas e detecção de problemas:
As 17 principais ferramentas AgentOps e seus focos
*Para o restante desta discussão, o termo "agente" refere-se especificamente a agentes com formação em Direito (LLM).
Plataformas principais do AgentOps
Ferramentas centradas no agente para gerenciamento do ciclo de vida do agente: reprodução de sessões, rastreamento, monitoramento, depuração e otimização.
Observabilidade híbrida + AgentOps
Essas ferramentas, originalmente projetadas para LLMOps , agora estão se expandindo para AgentOps. Além dos recursos principais do LLMOps, elas oferecem rastreamento de fluxo de trabalho, avaliação, feedback e monitoramento limitado de agentes.
Adaptado de AgentOps: Habilitando a Observabilidade de Agentes LLM 1
A maioria das ferramentas listadas acima são de código aberto e estão disponíveis no GitHub. Existem algumas exceções, como o Azure AI Foundry Agent Service, o Agent-Panel e a plataforma LangSmith, que são serviços comerciais ou nativos da nuvem.
Para mais informações sobre observabilidade de agentes, consulte: monitoramento agentivo .
Funcionalidades principais do AgentOps
Integração de dados
Ferramentas com integração de dados são essenciais para o AgentOps. Elas se conectam a bases de código, documentos da empresa, logs do sistema e métricas de desempenho para fornecer uma visão completa do ambiente de TI.
Personalização
Amplie as capacidades do agente adicionando conjuntos de ferramentas, conectando-o a múltiplas bases de conhecimento ou integrando modelos personalizados para necessidades específicas do negócio.
Gestão rápida
O recurso de gerenciamento de prompts nas ferramentas AgentOps permite gerenciar, recuperar e usar prompts de forma eficiente em seus projetos. Com ferramentas que oferecem gerenciamento de prompts, os desenvolvedores podem comparar prompts entre modelos, executar testes A/B e monitorar problemas como injeção de prompts ou vazamento de segredos.
Aqui está um exemplo prático de gerenciamento de prompts com detalhes de biblioteca usando o RagaAI-Catalyst. 3
Avaliação
As ferramentas de avaliação vão além da simples verificação dos resultados finais, validando todo o processo de raciocínio. Elas permitem comparar o desempenho do agente, avaliar etapas individuais e analisar o caminho de decisão geral do agente.
Com essas ferramentas, as equipes podem criar e gerenciar avaliações métricas detalhadas para aplicativos RAG, acompanhando o desempenho em cada etapa do processo de execução.
Opinião
As ferramentas AgentOps que fornecem feedback permitem que as equipes capturem sinais explícitos (classificações, curtidas, descurtidas, comentários) e sinais implícitos (tempo gasto, cliques, aceitação ou rejeição).
Os controles com intervenção humana devem ser incorporados ao fluxo de trabalho principal. Qualquer ação que altere o estado do sistema deve exigir aprovação humana explícita. 5 Os operadores devem ter interfaces para revisar e autorizar as decisões dos agentes (por exemplo, por meio de diálogos de aprovação ou painéis de controle).
Monitoramento
As ferramentas AgentOps com recursos de monitoramento oferecem às equipes visibilidade em tempo real do desempenho dos agentes. Elas rastreiam métricas críticas, como latência, custo e taxas de erro.
O painel exibirá os eventos LLM para cada mensagem enviada por cada agente, incluindo aquelas enviadas pelo usuário humano:
Rastreamento
Os recursos de rastreamento proporcionam visibilidade profunda dos sistemas de agentes de IA, capturando todo o fluxo de execução. Isso permite que as equipes acompanhem aspectos críticos do comportamento do agente, incluindo:
- Interações LLM e uso de tokens
- Padrões de utilização e execução de ferramentas
- Atividades de rede e chamadas de API
- Interações e feedback do usuário
- Processos de tomada de decisão do agente
Em outro exemplo, você pode visualizar sua execução em tempo real em app.agentops.ai. O painel do AgentOps exibe detalhes como agentes interagindo entre si, cada uso da ferramenta de calculadora e cada chamada OpenAI para processamento de LLM:
Guarda-corpos
Os mecanismos de proteção (guardrails) no AgentOps definem regras e verificações de segurança para prevenir ações prejudiciais ou não intencionais. Eles garantem a conformidade, protegem dados confidenciais e fornecem alternativas quando surgem riscos, assegurando que os agentes permaneçam seguros e confiáveis.
Entendendo o AgentOps
Uma das maiores dificuldades na operação de sistemas agentes confiáveis é garantir que o comportamento do sistema seja observável e rastreável em cada etapa. Isso significa monitorar quais entradas foram utilizadas pelo agente, quais ferramentas ele usou, quais saídas ele gerou e por que tomou determinadas decisões.
O AgentOps abrange todo o ciclo de vida dos agentes, desde ações simples até fluxos de trabalho complexos com múltiplos agentes. Ao contrário das ferramentas de monitoramento padrão, que capturam métricas sem contexto, ele torna visíveis as etapas de raciocínio, as decisões e os caminhos de execução seguidos pelos agentes.
Essa transparência pode facilitar a depuração de falhas e otimizar custos na produção.
Desafios dos agentes operacionais
Os agentes baseados em LLM (às vezes chamados de sistemas agéticos ) deixaram de ser apenas protótipos e estão sendo implementados em suporte ao cliente, engenharia de software, negociação e outros domínios críticos para os negócios.
Diferentemente do software tradicional, os agentes atuam com um alto grau de autonomia, interagem com ferramentas externas e se adaptam ao longo do tempo.
Isso introduz novos desafios operacionais que as estruturas de operações existentes (DevOps, MLOps, SecOps) abordam apenas parcialmente:
- Artefatos e fluxos de trabalho complexos: Os agentes são sistemas compostos formados por múltiplos componentes, como gerenciadores de contexto, módulos de planejamento e ferramentas externas.
- Esses sistemas geram tanto artefatos estáticos (por exemplo, fluxos de trabalho e objetivos) quanto saídas em tempo de execução (por exemplo, planos e decisões).
- Gerenciar esses fluxos de trabalho em constante evolução exige visibilidade de muitas partes móveis.
- Alta autonomia: os agentes interagem dinamicamente com ambientes externos, contextos variáveis e ferramentas de terceiros. Como essas interações nem sempre são predefinidas, existe o risco de comportamentos indesejados, como a seleção de uma API externa insegura.
- Consumo ilimitado de APIs : Como os agentes dependem muito de APIs externas, o uso pode rapidamente se tornar descontrolado.
- Por exemplo, um agente de geração de leads que extrai dados do LinkedIn e chama repetidamente APIs de enriquecimento. Se não for controlado, isso pode acumular milhares de dólares em taxas de API em um único dia.
- Comportamento não determinístico: Como os LLMs são probabilísticos, os agentes podem produzir resultados diferentes mesmo com entradas idênticas.
- Por exemplo, um agente de vendas que ajusta suas mensagens de contato com base nas taxas de resposta. Essa adaptabilidade dificulta o versionamento e a reprodutibilidade, já que duas execuções do "mesmo" agente podem produzir resultados muito diferentes.
- Evolução contínua: Os agentes frequentemente se adaptam ao longo do tempo em resposta ao feedback do usuário ou ao desempenho em tempo de execução. Embora essa adaptabilidade possa melhorar a funcionalidade, também torna mais difícil garantir o alinhamento com os padrões de qualidade pretendidos durante todo o ciclo de vida do agente.
- Responsabilidade compartilhada: A responsabilidade pelas ações de um agente é distribuída entre várias partes: o proprietário do agente, o provedor do LLM e os fornecedores externos de ferramentas.
- Como muitos intervenientes estão envolvidos, pode ser difícil identificar a origem de uma falha ou determinar quem deve ser responsabilizado quando algo corre mal.
Para abordar os desafios enfrentados por desenvolvedores, testadores, operadores e usuários de negócios, e contextualizar o AgentOps, podemos explorar um pipeline conceitual de automação de AgentOps com IA. Esse processo de seis etapas abrange desde a captura do comportamento bruto até a ativação da autorrecuperação:
Pipelines de automação do AgentOps
O pipeline de automação do AgentOps é um ciclo contínuo que mantém os agentes observáveis, confiáveis e adaptáveis em produção. Ele funciona por meio de seis etapas interconectadas:
- Observar comportamento : o AgentOps monitora as ações dos agentes em tempo real, incluindo chamadas LLM, uso de ferramentas, consultas ao banco de dados e comunicação entre agentes, visualizadas como gráficos de tarefas e caminhos de execução.
- Coletar métricas : Os dados brutos são transformados em métricas, rastreando o uso, o sucesso das tarefas, o desempenho e a qualidade para fornecer informações sobre custos, conformidade, etc.
- Detecção de problemas : o AgentOps sinaliza falhas, categoriza erros como timeouts ou violações de regras de segurança e dispara alertas antes da escalada do problema.
- Identificar a causa raiz : Vincula problemas às suas causas, como instruções ambíguas ou falhas de coordenação, com ferramentas para rastrear fluxos de trabalho e responder a perguntas como "Por que isso falhou?".
- Recomendações de otimização : Com base na causa raiz, o AgentOps sugere soluções como refinar os prompts, reestruturar fluxos de trabalho ou escolher ferramentas melhores.
- Automatizar operações : O sistema aplica correções automaticamente, ajustando avisos ou fluxos de trabalho e permitindo que os agentes se recuperem sozinhos, sem necessidade de reimplementação.
A evolução do cenário de operações
Antes da década de 2010: Equipes de operações dedicadas gerenciavam a infraestrutura isoladamente, o que resultava em tempos de resposta lentos, falhas de comunicação e visibilidade limitada entre os sistemas.
Final da década de 2000: Popularizado por empresas como a Amazon, o DevOps surgiu para combinar desenvolvimento e operações, permitindo lançamentos mais rápidos e confiáveis por meio de práticas como CI/CD, Infraestrutura como Código e automação.
2016–2024: O AIOps foi introduzido para integrar a IA às operações de TI, oferecendo detecção automatizada de anomalias, análises preditivas e auxílio na análise da causa raiz. Apesar de seus pontos fortes, o AIOps ainda exigia intervenção humana significativa para incidentes complexos.
Atualmente, o AgentOps, impulsionado pela ascensão da IA generativa e dos agentes autônomos, está sendo moldado por empresas como Anthropic, OpenAI e startups emergentes.
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