agentops

AgentOps：AI代理的可观测性和开发工具平台

AgentOps是一个专为AI代理设计的可观测性和开发工具平台。它旨在帮助开发者构建、评估和监控AI代理，从原型阶段到生产环境都能发挥作用。

主要功能

AgentOps提供了以下几个核心功能：

1. 回放分析和调试：通过步骤详细的代理执行图表,对AI代理的运行过程进行深入分析和调试。

2. LLM成本管理：追踪和管理与大型语言模型提供商相关的开支。

3. 代理基准测试：可以针对1000多个评估指标对AI代理进行测试。

4. 合规性和安全性：能够检测常见的提示注入和数据泄露漏洞。

5. 框架集成：原生集成了CrewAI、AutoGen和LangChain等流行的AI框架。

快速入门

使用AgentOps非常简单,只需两行代码即可开始会话回放：

import agentops

# 在程序开始处初始化
agentops.init(<YOUR_API_KEY>)

# 程序结束时
agentops.end_session('Success')

这样就可以自动获取所有LLM调用的分析数据。用户可以在AgentOps仪表板上查看所有会话。

开发者友好的体验

AgentOps提供了一系列装饰器,让开发者可以轻松地为代理、工具和函数添加强大的可观测性：

• @track_agent 用于追踪代理
• @record_tool 用于记录工具使用情况
• @record_action 用于记录其他函数的执行

此外,还可以使用 record() 方法手动记录任何其他事件。

广泛的集成支持

AgentOps支持多个主流AI框架和工具:

• CrewAI
• AutoGen
• Langchain
• Cohere
• Anthropic
• Mistral
• LiteLLM
• LlamaIndex

通过这些集成,开发者可以轻松地为使用不同框架构建的AI代理添加可观测性。

时间旅行调试

AgentOps还提供了创新的"时间旅行调试"功能,允许开发者回溯和分析AI代理的执行过程。

评估和调试路线图

AgentOps团队正在持续开发更多功能,包括:

• 评估构建器API
• 代理记分卡
• 评估游乐场和排行榜
• 非静态环境测试
• LLM非确定性函数检测
• 无限循环和递归思维检测
• 等等

为什么选择AgentOps?

AgentOps的目标是帮助开发者将AI代理从原型阶段推向生产环境。它提供了全面的可观测性、实时监控、成本控制、故障检测等功能,使AI代理的开发和运维变得更加简单和高效。

总的来说,AgentOps是一个功能强大且易于使用的平台,为AI代理的开发和管理提供了全面的解决方案。无论是初创企业还是大型组织,都可以从AgentOps提供的工具和功能中受益,加速AI代理的开发和部署过程。