En İyi 17 AgentOps Aracı: AgentNeo, Langfuse ve daha fazlası

Raporlar, ajan gözlemlenebilirliğini ajan dağıtımının oldukça gerisinde gösteriyor: GenAI dağıtımlarının yaklaşık %85'i gözlemlenebilirlik olmadan çalışıyor, araç pazarı yılda %30 büyüyor ve %89 CIO'lar artık ajan tabanlı yapay zekayı en öncelikli konu olarak görüyor. AgentOps, üretimde yapay zeka ajanlarını dağıtma, izleme ve yönetme araçlarını ve platformlarını ifade eder.

Bkz: önde gelen AgentOps araçları, ajanları çalıştırmanın zorlukları ve AgentOps otomasyon pipeline'ının gözlemlenebilirlik, metrikler ve sorun tespiti yoluyla bunları nasıl ele alabileceğine bakın:

En İyi 17 AgentOps aracı ve odak alanları

Temel AgentOps platformları

Bu tartışmanın geri kalanında "ajan" terimi özellikle LLM tabanlı ajanları ifade eder.

Ajan yaşam döngüsü yönetimi için ajan öncelikli araçlar: oturum tekrarları, tracing, izleme, hata ayıklama, optimizasyon.

LLMOps odaklı AgentOps platformları

Başlangıçta LLMOps için tasarlanmış olan bu araçlar artık AgentOps'a doğru genişliyor. Temel LLMOps özelliklerine ek olarak iş akışı tracing, değerlendirme, geri bildirim ve sınırlı ajan izleme sunarlar.

AgentOps: LLM Ajanlarının Gözlemlenebilirliğini Etkinleştirme'den uyarlanmıştır¹

Yukarıda listelenen araçların çoğu açık kaynaklıdır ve GitHub üzerinde mevcuttur. Azure AI Foundry Agent Service, Agent-Panel ve LangSmith platformu gibi birkaç istisna vardır; bunlar ticari veya bulut yerel hizmetlerdir.

Ajan gözlemlenebilirliği hakkında daha fazlası için bkz: ajan izleme.

AgentOps özellikleri

Veri entegrasyonu

Veri entegrasyonuna sahip araçlar AgentOps için merkezi öneme sahiptir. BT ortamının eksiksiz bir görünümünü sağlamak için kod tabanlarına, şirket belgelerine, sistem günlüklerine ve performans metriklerine bağlanırlar.

Özelleştirme

Belirli iş ihtiyaçları için araç kitleri ekleyerek, birden çok bilgi tabanına bağlanarak veya fine-tune edilmiş modelleri entegre ederek ajan yeteneklerini genişletin.

Prompt yönetimi

Prompt yönetimi özelliği, ekiplerin projeler arasında prompt'ları depolamasına, almasına ve yeniden kullanmasına olanak tanır. Geliştiriciler prompt'ları modeller arasında karşılaştırabilir, A/B testleri yapabilir ve prompt enjeksiyonu veya gizli bilgi sızıntısı gibi sorunları izleyebilir.

İşte gerçek dünyadan bir örnek: RagaAI-Catalyst kullanılarak kütüphane ayrıntılarıyla prompt yönetimi.³

Değerlendirme

Değerlendirme araçları, tüm akıl yürütme sürecini doğrulayarak nihai çıktıları kontrol etmenin ötesine geçer. ajan performansının benchmark edilmesini, bireysel adımların değerlendirilmesini ve ajanın genel karar yolunun analiz edilmesini desteklerler.

Bu araçlarla ekipler, ayrıntılı metrik RAG için değerlendirmeler uygulamaları oluşturabilir ve yönetebilir, yürütme sürecinin her aşamasında performansı izleyebilir.

Geri bildirim

Geri bildirim sağlayan AgentOps araçları, ekiplerin hem açık sinyalleri (puanlar, beğeniler, beğenmemeler, yorumlar) hem de örtük sinyalleri (harcanan zaman, tıklamalar, kabul veya ret) yakalamasını sağlar.

İnsan-döngüde (human-in-the-loop) kontrolleri çekirdek iş akışına yerleştirilmelidir. Sistem durumunu değiştiren her eylem açık insan onayı gerektirmelidir.⁵ Operatörler, ajan kararlarını gözden geçirmek ve yetkilendirmek için arayüzlere sahip olmalıdır (örneğin onay diyalogları veya panolar aracılığıyla).

İzleme

İzleme yeteneklerine sahip AgentOps araçları, ekiplere ajan performansına gerçek zamanlı görünürlük sağlar. Gecikme, maliyet ve hata oranları gibi kritik metrikleri izlerler.

Pano, her ajan tarafından gönderilen her mesaj için LLM olaylarını görüntüleyecektir; buna insan kullanıcı tarafından yapılanlar da dahildir:

Tracing

Tracing yetenekleri, yürütmenin tam akışını yakalayarak yapay zeka ajan sistemlerine derin görünürlük sağlar. Bu, ekiplerin ajan davranışının kritik yönlerini izlemesine olanak tanır; bunlar:

• LLM etkileşimleri ve token kullanımı
• Araç kullanımı ve yürütme desenleri
• Ağ etkinlikleri ve API çağrıları
• Kullanıcı etkileşimleri ve geri bildirim
• Ajan karar alma süreçleri

Başka bir örnekte, çalışma app.agentops.ai adresinde gerçek zamanlı olarak görünür. AgentOps panosu; ajanların birbiriyle etkileşime girmesi, hesap makinesi aracının her kullanımı ve her OpenAI çağrısı LLM işleme için gibi ayrıntıları görüntüler:

Koruma Rayları

AgentOps'taki koruma rayları, zararlı veya istenmeyen eylemleri önlemek için kurallar ve güvenlik kontrolleri belirler. Uyumluluğu zorunlu kılar, hassas verileri korur ve riskler ortaya çıktığında yedek yollar sağlayarak ajanların güvenli ve güvenilir kalmasını sağlar.

Ajan telemetrisi için ortak bir standart

İlk dönem AgentOps araçlarının her biri kendi iz biçimini kullanıyordu. Satıcı değiştiren ekipler her ajanı yeniden enstrümante etmek zorunda kalıyordu. Ortak bir standart bu boşluğu kapatıyor.

OpenTelemetry projesi, Nisan 2024'te oluşturulmuş üretken yapay zeka için bir çalışma grubu yürütür.⁸ Grup, GenAI anlamsal kurallarını tanımlar: spanler, metrikler ve olaylar için ortak bir gen_ai öznitelikleri kümesi. Bu kurallar LLM çağrılarını, ajan adımlarını, iş akışlarını, araç çağrılarını ve MCP araç yürütmelerini kapsar.

AgentOps'u Anlamak

Güvenilir ajansal sistemleri çalıştırmanın zor yanlarından biri, sistem davranışının her adımda gözlemlenebilir ve izlenebilir olmasını sağlamaktır. Bu, ajana hangi girdilerin verildiğini, hangi araçları kullandığını, hangi çıktıları ürettiğini ve neden belirli kararlar aldığını izlemek anlamına gelir.

AgentOps, tek adımlı eylemlerden karmaşık çok ajanlı iş akışlarına kadar ajanların tüm yaşam döngüsünü kapsar. Metrikleri bağlam olmadan yakalayan standart izleme araçlarının aksine, ajanların izlediği akıl yürütme adımlarını, kararları ve yürütme yollarını görünür kılar.

Bu şeffaflık, üretimde hataların ayıklanmasını ve maliyetlerin optimize edilmesini kolaylaştırabilir.

Ajanları çalıştırmanın zorlukları

LLM tabanlı ajanlar (bazen ajansal sistemler olarak adlandırılır) artık prototip değildir. Müşteri desteği, yazılım mühendisliği, ticaret ve diğer iş açısından kritik işlerde çalışırlar. Geleneksel yazılımdan farklı olarak ajanlar yüksek özerklikle hareket eder, harici araçları çağırır ve çalışırken uyum sağlar.

Geleneksel yazılımdan farklı olarak ajanlar yüksek derecede özerklikle hareket eder, harici araçlarla etkileşime girer ve uyum sağlar.

Bu, mevcut Ops çerçevelerinin (DevOps, MLOps, SecOps) kısmen ele aldığı yeni operasyonel zorluklar getirir:

• Karmaşık artifact'ler ve pipeline'lar: Ajanlar; bağlam yöneticileri, planlama modülleri ve harici araçlar gibi birden çok bileşenden oluşan bileşik sistemlerdir.
  • Bu sistemler hem statik artifact'ler (ör. iş akışları ve hedefler) hem de çalışma zamanı çıktıları (ör. planlar ve kararlar) üretir.
  • Bu gelişen pipeline'ları yönetmek, birçok hareketli parça üzerinde görünürlük gerektirir.
• Yüksek özerklik: Ajanlar harici ortamlarla, değişen bağlamlarla ve üçüncü taraf araçlarla dinamik olarak etkileşime girer. Bu etkileşimler her zaman önceden tanımlı olmadığından, güvenli olmayan bir harici API seçmek gibi istenmeyen davranış riski vardır.
• Sınırsız API tüketimi: Ajanlar harici API'lere yoğun şekilde bağımlı olduğundan kullanım hızla kontrolden çıkabilir.
  • Örneğin, LinkedIn'i kazıyan ve zenginleştirme API'lerini tekrar çağıran bir müşteri adayı oluşturma ajanı. Kontrolsüz bırakılırsa bu, tek bir günde API ücretlerinde binlerce dolar biriktirebilir.
• Belirlenimci olmayan davranış: LLM'ler olasılıksal olduğundan, ajanlar özdeş girdilerle bile farklı çıktılar üretebilir.
  • Örneğin, erişim mesajlarını yanıt oranlarına göre ayarlayan bir satış ajanı. Bu uyarlanabilirlik, aynı ajanın iki çalıştırması farklı sonuçlar verebileceğinden sürümleme ve yeniden üretilebilirliği zorlaştırır.
• Sürekli evrim: Ajanlar genellikle kullanıcı geri bildirimine veya çalışma zamanı performansına yanıt olarak uyum sağlar. Bu uyarlanabilirlik işlevselliği artırabilirken, ajanın yaşam döngüsü boyunca amaçlanan kalite standartlarıyla uyumu sağlamayı da zorlaştırır.
• Paylaşılan sorumluluk: Bir ajanın eylemlerinin sorumluluğu birkaç tarafa yayılır: ajanın sahibi, LLM sağlayıcısı ve harici araç satıcıları.
  • Birçok paydaş dahil olduğundan, bir hatanın kaynağını belirlemek veya bir şeyler ters gittiğinde kimin sorumlu tutulacağını belirlemek zor olabilir.

Geliştiricilerin, test uzmanlarının, operatörlerin ve iş kullanıcılarının karşılaştığı zorlukları ele almak ve AgentOps'u bağlamına oturtmak için kavramsal bir Yapay Zeka AgentOps Otomasyon Pipeline'ına dalabiliriz. Bu altı aşamalı süreç, ham davranışı yakalamaktan kendi kendini iyileştirmeyi etkinleştirmeye kadar uzanır:

Kayıt tutma kuralları AgentOps'u şekillendiriyor

Düzenleyiciler giderek daha fazla yapay zeka kararlarının ayrıntılı kayıtlarını talep ediyor. AB Yapay Zeka Yasası, Madde 12 kapsamında yüksek riskli yapay zeka sistemleri için kayıt tutma yükümlülüğü getirir.⁹ Bu sistemler, yaşamları boyunca olayları otomatik olarak kaydetmeli ve sistemin nasıl çalıştığını izleyen günlükler tutmalıdır.

Haziran 2026'da kabul edilen Digital Omnibus, bağımsız yüksek riskli sistemler (Ek III) için uyum tarihini Aralık 2027'den Ağustos 2028'e çekti.¹⁰

Yükümlülüğün kendisi değişmedi. Standart altyapı günlükleri, ajan kararlarını değil etkinliği kaydeder. AgentOps izleri karar yolunu yakalar: girdiler, araç çağrıları, çıktılar ve insan onayları. Bu kayıt, kuralın istediği şeyle örtüşür. Yüksek riskli ihlallerin cezaları 15 milyon avroya veya küresel yıllık cironun %3'üne ulaşır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

AgentOps otomasyon pipeline'ları

AgentOps otomasyon pipeline'ı, ajanları üretimde gözlemlenebilir, güvenilir ve uyarlanabilir tutan sürekli bir döngüdür. Birbirine bağlı altı aşamada çalışır:

• Davranışı gözlemle: AgentOps, LLM çağrıları, araç kullanımı, veritabanı sorguları ve ajanlar arası iletişim dahil olmak üzere gerçek zamanlı ajan eylemlerini izler; bunları görev grafikleri ve yürütme yolları olarak görselleştirir.
• Metrikleri topla: Ham veriler; kullanımı, görev başarısını, performansı ve kaliteyi izleyen metrikler haline getirilir ve maliyetler, uyumluluk vb. hakkında içgörüler sağlar.
• Sorunları tespit et: AgentOps arızaları işaretler, zaman aşımları veya koruma rayı ihlalleri gibi hataları kategorize eder ve tırmanmadan önce uyarıları tetikler.
• Kök nedeni belirle: Sorunları belirsiz prompt'lar veya koordinasyon hataları gibi nedenlere bağlar; iş akışlarını izlemek ve “Neden başarısız oldu? gibi soruları yanıtlamak için araçlar sunar.
• Önerileri optimize et: Kök nedene dayanarak AgentOps, prompt'ları iyileştirmek, iş akışlarını yeniden yapılandırmak veya daha iyi araçlar seçmek gibi düzeltmeler önerir.
• Operasyonları otomatikleştir: Sistem düzeltmeleri otomatik olarak uygular, prompt'ları veya iş akışlarını ayarlar ve ajanların yeniden dağıtılmadan kendi kendini iyileştirmesini sağlar.

Ops ortamının evrimi

2010 öncesi: Özel Ops ekipleri altyapıyı silolar halinde yönetiyordu; bu da yavaş yanıt sürelerine, iletişim kopukluklarına ve sistemler arasında sınırlı görünürlüğe yol açıyordu.

2000'lerin sonu: Amazon gibi şirketlerin popülerleştirdiği DevOps, geliştirme ve operasyonları birleştirmek için ortaya çıktı; CI/CD, Infrastructure as Code ve otomasyon gibi uygulamalarla daha hızlı ve daha güvenilir sürümler sağladı.

2016–2024: AIOps, yapay zekayı BT operasyonlarına getirmek için tanıtıldı; otomatik anomali tespiti, tahmine dayalı analitik ve kök neden analizi yardımı sundu. Güçlü yönlerine rağmen AIOps, karmaşık olaylar için hâlâ önemli ölçüde insan müdahalesi gerektiriyordu.

Şimdi: Üretken yapay zeka ve otonom ajanların yükselişiyle yönlenen AgentOps, Anthropic, OpenAI ve yükselen girişimler gibi şirketler tarafından şekillendiriliyor.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{En İyi 17 AgentOps Aracı: AgentNeo, Langfuse ve daha fazlası}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentops}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Ağustos 2026}
}

Referans Linkleri

1.

AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents

2.

AgentOps: Antifragile IT Ops with AI Agents

Uncapped Upside

3.

RagaAI-Catalyst/docs/prompt_management.md at main · raga-ai-hub/RagaAI-Catalyst · GitHub

4.

https://github.com/raga-ai-hub/RagaAI-Catalyst/blob/main/docs/img/evaluation.gif

5.

Why Human-in-the-Loop Is Non‑Negotiable for AI in Production Ops | Skyflo Blog

6.

Agent Tracking with AgentOps | AutoGen 0.2

7.

GitHub - raga-ai-hub/RagaAI-Catalyst: Python SDK for Agent AI Observability, Monitoring and Evaluation Framework. Includes features like agent, llm and tools tracing, debugging multi-agentic system, self-hosted dashboard and advanced analytics with timeli

8.

OpenTelemetry for Generative AI | OpenTelemetry

9.

Article 12: Record-keeping | AI Act Service Desk

10.

Browser check - Consilium

11.

https://arxiv.org/pdf/2507.11277

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir.

Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel şirketler, World Economic Forum gibi STK'lar ve European Commission gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5]

Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı.

CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve tedarikini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesine liderlik etti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı.

Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşur. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuştur ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Ezgi Arslan, PhD.

Endüstri Analisti

Takip Et

Ezgi, finans alanında uzmanlaştığı İşletme alanında doktora sahibidir ve AIMultiple bünyesinde Endüstri Analisti olarak görev yapmaktadır. Teknoloji ile iş dünyasının kesişiminde araştırma ve içgörü çalışmalarını yürütmekte; sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finansta AI agent uygulamaları, cevap motoru optimizasyonu, güvenlik duvarı yönetimi ve satın alma teknolojileri konularında uzmanlığa sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder