En İyi 17 AgentOps Aracı: AgentNeo, Langfuse ve daha fazlası
Raporlar, ajan gözlemlenebilirliğini ajan dağıtımının oldukça gerisinde konumlandırıyor: GenAI dağıtımlarının yaklaşık %85'i gözlemlenebilirlik olmadan çalışırken, araç pazarı yılda %30 büyüyor ve CIO'ların %89'u artık ajan tabanlı yapay zekayı en öncelikli konu olarak sıralıyor. AgentOps, yapay zeka ajanlarını üretim ortamında dağıtmak, izlemek ve yönetmek için kullanılan araçları ve platformları ifade eder.
Önde gelen AgentOps araçlarını, ajanları işletmenin zorluklarını ve bir AgentOps otomasyon hattının gözlemlenebilirlik, metrikler ve sorun tespiti yoluyla bunları nasıl ele alabileceğini görün:
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, iz sürme, izleme, hata ayıklama, optimizasyon.
LLMOps odaklı AgentOps platformları
Başlangıçta LLMOps için tasarlanmış olan bu araçlar, şimdi AgentOps'a doğru genişliyor. Temel LLMOps özelliklerine ek olarak, iş akışı iz sürme, değerlendirme, geri bildirim ve sınırlı ajan izleme sunarlar.
AgentOps: LLM Ajanlarının Gözlemlenebilirliğini Sağlama kaynağından uyarlanmıştır1
Yukarıda listelenen araçların çoğu açık kaynaktır ve GitHub'da mevcuttur. Azure YZ Foundry Agent Service, Agent-Panel ve LangSmith platformu gibi ticari veya bulut tabanlı hizmetler olan birkaç istisna bulunmaktadır.
Ajan gözlemlenebilirliği hakkında daha fazlası için bakınız: agentic monitoring.
AgentOps özellikleri
Veri entegrasyonu
Veri entegrasyonuna sahip araçlar AgentOps'un merkezinde yer alır. Kod tabanlarına, şirket belgelerine, sistem günlüklerine ve performans metriklerine bağlanarak BT ortamının eksiksiz bir görünümünü sunarlar.
Özelleştirme
Belirli iş ihtiyaçları için araç kitleri ekleyerek, birden fazla bilgi tabanına bağlanarak veya ince ayarlı modeller entegre ederek ajan yeteneklerini genişletin.
Prompt yönetimi
Prompt yönetimi özelliği, ekiplerin prompt'ları projeler arasında depolamasına, almasına ve yeniden kullanmasına olanak tanır. Geliştiriciler prompt'ları modeller arasında karşılaştırabilir, A/B testleri yapabilir ve prompt enjeksiyonu veya gizli sızıntılar gibi sorunları izleyebilir.
RagaAI-Catalyst kullanarak kütüphane detaylarıyla prompt yönetiminin gerçek dünyadan bir örneği.3
Değerlendirme
Değerlendirme araçları, tüm akıl yürütme sürecini doğrulayarak nihai çıktıları kontrol etmenin ötesine geçer. Ajan performansının kıyaslanmasını, bireysel adımların değerlendirilmesini ve ajanın genel karar yolunun analiz edilmesini desteklerler.
Bu araçlarla ekipler, RAG uygulamaları için ayrıntılı metrik değerlendirmeleri oluşturabilir ve yönetebilir, yürütme sürecinin her aşamasında performansı takip edebilir.
Geri bildirim
Geri bildirim sağlayan AgentOps araçları, ekiplerin hem açık sinyalleri (derecelendirmeler, beğeniler, beğenmemeler, yorumlar) hem de örtük sinyalleri (harcanan zaman, tıklamalar, kabul veya ret) yakalamasını sağlar.
İnsan denetimli kontroller temel iş akışına yerleştirilmelidir. Sistem durumunu değiştiren herhangi bir 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 takip ederler.
Pano, her bir ajan tarafından gönderilen her mesaj için, insan kullanıcı tarafından yapılanlar da dahil olmak üzere LLM olaylarını gösterecektir:
İz sürme
İz sürme yetenekleri, yürütmenin tam akışını yakalayarak yapay zeka ajan sistemlerine derin görünürlük sağlar. Bu, ekiplerin ajan davranışının aşağıdakiler de dahil olmak üzere kritik yönlerini takip etmesine olanak tanır:
- LLM etkileşimleri ve token kullanımı
- Araç kullanımı ve yürütme desenleri
- Ağ etkinlikleri ve API çağrıları
- Kullanıcı etkileşimleri ve geri bildirim
- Ajan karar verme süreçleri
Başka bir örnekte, çalıştırma app.agentops.ai adresinde gerçek zamanlı olarak görünür. AgentOps panosu, ajanların birbirleriyle etkileşimi, hesap makinesi aracının her kullanımı ve LLM işleme için her OpenAI çağrısı gibi detayları gösterir:
Koruma önlemleri
AgentOps'taki koruma önlemleri, zararlı veya istenmeyen eylemleri önlemek için kurallar ve güvenlik kontrolleri belirler. Uyumluluğu zorlar, hassas verileri korur ve riskler ortaya çıktığında yedek yollar sağlayarak ajanların güvenli ve güvenilir kalmasını sağlar.
AgentOps'u Anlamak
Güvenilir ajan sistemlerini işletmenin zor kısımlarından biri, sistem davranışının her adımda gözlemlenebilir ve izlenebilir olmasını sağlamaktır. Bu, ajana hangi girdilerin gittiğini, hangi araçları kullandığını, hangi çıktıları ürettiğini ve neden belirli kararlar verdiğini takip etmek 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, üretim ortamında hataları ayıklamayı ve maliyetleri optimize etmeyi kolaylaştırabilir.
Ajanları işletmenin 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 yazılımların aksine, ajanlar yüksek özerklikle hareket eder, harici araçları çağırır ve çalışırken uyum sağlarlar.
Geleneksel yazılımların aksine, ajanlar yüksek derecede özerklikle hareket eder, harici araçlarla etkileşime girer ve uyum sağlarlar.
Bu, mevcut Ops çerçevelerinin (DevOps, MLOps, SecOps) kısmen ele aldığı yeni operasyonel zorluklar getirir:
- Karmaşık yapıtlar ve hatlar: Ajanlar, bağlam yöneticileri, planlama modülleri ve harici araçlar gibi birden fazla bileşenden oluşan bileşik sistemlerdir.
- Bu sistemler hem statik yapıtlar (ör. iş akışları ve hedefler) hem de çalışma zamanı çıktıları (ör. planlar ve kararlar) üretir.
- Bu gelişen hatları yönetmek, birçok hareketli parça genelinde görünürlük gerektirir.
- Yüksek özerklik: Ajanlar harici ortamlarla, değişen bağlamlarla ve üçüncü taraf araçlarla dinamik olarak etkileşime girer. Bu etkileşimler her zaman önceden tanımlanmadığından, güvensiz 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 potansiyel müşteri oluşturma ajanı. Kontrol edilmezse, bu tek bir günde binlerce dolarlık API ücreti biriktirebilir.
- Belirlenimci olmayan davranış: LLM'ler olasılıksal olduğundan, ajanlar aynı girdilerle bile farklı çıktılar üretebilir.
- Örneğin, yanıt oranlarına göre erişim mesajlarını ayarlayan bir satış ajanı. Bu uyarlanabilirlik, "aynı" ajanın iki çalıştırması farklı sonuçlar verebileceğinden sürümleme ve tekrarlanabilirliği zorlaştırır.
- Sürekli evrim: Ajanlar genellikle kullanıcı geri bildirimine veya çalışma zamanı performansına yanıt olarak uyum sağlarlar. Bu uyarlanabilirlik işlevselliği iyileştirebilirken, aynı zamanda ajanın yaşam döngüsü boyunca amaçlanan kalite standartlarıyla uyumu sağlamayı da zorlaştırır.
- Paylaşılan sorumluluk: Bir ajanın eylemlerinin sorumluluğu birkaç tarafa yayılmıştır: ajanın sahibi, LLM sağlayıcısı ve harici araç satıcıları.
- Birçok paydaş dahil olduğundan, bir hatanın kaynağını belirlemek veya bir şeyler ters gittiğinde kimin sorumlu tutulması gerektiğini belirlemek zor olabilir.
Geliştiricilerin, test uzmanlarının, operatörlerin, iş kullanıcılarının karşılaştığı zorlukları ele almak ve AgentOps'u bağlama oturtmak için, kavramsal bir YZ AgentOps Otomasyon Hattına dalabiliriz. Bu altı aşamalı süreç, ham davranışı yakalamaktan kendi kendini iyileştirmeye kadar uzanır:
Kayıt tutma kuralları AgentOps'u şekillendiriyor
Düzenleyiciler giderek daha fazla yapay zeka kararlarının ayrıntılı kayıtlarını talep ediyor. EU YZ Act, Madde 12 kapsamında yüksek riskli yapay zeka sistemleri için kayıt tutma yükümlülüğü getirmektedir.10 Bu sistemler, sistemin nasıl çalıştığını izleyen günlüklerle, yaşam süreleri boyunca olayları otomatik olarak kaydetmelidir.
Haziran 2026'da kabul edilen Digital Omnibus, bağımsız yüksek riskli sistemler (Ek III) için uyumluluk tarihini Aralık 2027'den Ağustos 2028'e kaydırmıştır.11
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 talep ettiği şeyle eşleşir. Yüksek riskli ihlaller için cezalar 15 milyon avroya veya küresel yıllık cironun %3'üne ulaşmaktadır.
Tercih edilen kaynak olarak ekleAgentOps otomasyon hatları
AgentOps otomasyon hattı, ajanları üretim ortamında gözlemlenebilir, güvenilir ve uyarlanabilir tutan sürekli bir döngüdür. Birbirine bağlı altı aşama üzerinden çalışır:
- Davranışı gözlemle: AgentOps, görev grafikleri ve yürütme yolları olarak görselleştirilen LLM çağrıları, araç kullanımı, VT sorguları ve ajanlar arası iletişim dahil olmak üzere gerçek zamanlı ajan eylemlerini izler.
- Metrikleri topla: Ham veriler, maliyetler, uyumluluk vb. hakkında içgörüler sağlamak için kullanımı, görev başarısını, performansı ve kaliteyi takip eden metriklere dönüştürülür.
- Sorunları tespit et: AgentOps hataları işaretler, zaman aşımları veya koruma önlemi ihlalleri gibi hataları kategorize eder ve tırmanmadan önce uyarıları tetikler.
- Kök nedeni belirle: "Bu neden başarısız oldu?" gibi sorguları yanıtlamak için iş akışlarını izleme araçlarıyla, sorunları belirsiz prompt'lar veya koordinasyon hataları gibi nedenlere bağlar.
- Önerileri optimize et: Kök nedene dayanarak, AgentOps prompt'ları iyileştirme, iş akışlarını yeniden yapılandırma veya daha iyi araçlar seçme gibi düzeltmeler önerir.
- Operasyonları otomatikleştir: Sistem, prompt'ları veya iş akışlarını ayarlayarak ve ajanların yeniden dağıtım olmadan kendi kendini iyileştirmesini sağlayarak düzeltmeleri otomatik olarak uygular.
Ops ortamının evrimi
2010'lar Öncesi: Özel Ops ekipleri altyapıyı silolar halinde yönetiyor, bu da yavaş yanıt sürelerine, iletişim kopukluklarına ve sistemler genelinde sınırlı görünürlüğe yol açıyordu.
2000'lerin Sonu: Amazon gibi şirketler tarafından popülerleştirilen DevOps, CI/CD, Kod Olarak Altyapı ve otomasyon gibi uygulamalar aracılığıyla daha hızlı ve daha güvenilir sürümler sağlamak için geliştirme ve operasyonları birleştirmek üzere ortaya çıktı.
2016–2024: AIOps, BT operasyonlarına yapay zekayı getirmek için tanıtıldı ve otomatik anomali tespiti, öngörücü analitik ve kök neden analizi yardımı sundu. Güçlü yönlerine rağmen, AIOps karmaşık olaylar için hala önemli insan müdahalesi gerektiriyordu.
Şimdi: Üretken yapay zeka ve otonom ajanların yükselişiyle yönlendirilen AgentOps, Anthropic, OpenAI ve yeni ortaya çıkan 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 = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentops}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Temmuz 2026}
}Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.