AgentOps学习资料汇总 - AI代理监控与调试平台

AgentOps简介

AgentOps是一个专为AI代理设计的可观察性和开发工具平台。它为开发者提供了全面的解决方案,帮助构建、评估和监控AI代理,覆盖从原型到生产的全过程。

主要功能

• 📊 回放分析与调试:提供步骤级别的代理执行图表
• 💸 LLM成本管理:跟踪LLM基础模型提供商的支出
• 🧪 代理基准测试:对代理进行1000多项评估
• 🔐 合规与安全:检测常见的提示注入和数据泄露漏洞
• 🤝 框架集成:原生支持CrewAI、AutoGen和LangChain等主流框架

快速入门

只需两行代码即可实现会话回放:

import agentops

# 初始化AgentOps客户端
agentops.init(<YOUR_API_KEY>)

# 代码结束时
agentops.end_session('Success')

所有会话可在AgentOps仪表板上查看。

集成方式

AgentOps支持与多个主流AI框架的集成:

CrewAI

只需两行代码即可为Crew代理添加可观察性:

pip install 'crewai[agentops]'

AutoGen

只需两行代码即可为AutoGen代理添加完整的可观察性和监控:

import agentops
agentops.init()

Langchain

与Langchain无缝集成:

from agentops.partners.langchain_callback_handler import LangchainCallbackHandler

handler = LangchainCallbackHandler(api_key=AGENTOPS_API_KEY)

此外还支持Cohere、Anthropic、LiteLLM和LlamaIndex等框架的集成。

学习资源

• 官方文档
• GitHub仓库
• 集成示例
• Discord社区

AgentOps的设计理念是让代理的可观察性、测试和监控变得简单。通过提供全面的工具集,它帮助开发者构建可靠、高效的AI代理系统。无论您是刚开始探索AI代理,还是已经在生产环境中使用,AgentOps都能为您的开发过程带来显著提升。

立即访问AgentOps官网开始您的AI代理开发之旅吧!