AgentOps AI Agent
终极 AI 代理开发和测试工具
导言
我已经对 AgentOps 进行了全面评测,这是一款创新的人工智能开发工具,它彻底改变了开发人员构建、测试和监控人工智能代理的方式。这篇综合分析探讨了 AgentOps 的核心功能,重点是其独特的调试和监控功能。
我将介绍 AgentOps 的可视化工具、时间旅行调试和全面监控功能,以及它的定价结构和实际应用。
请继续阅读,了解这款人工智能开发工具如何为开发人员和企业构建人工智能代理提供卓越价值,以及它如何在传统调试方法中脱颖而出。
AgentOps 概览
AgentOps 是一款开创性的开发工具,专门用于测试和调试 AI 代理。作为一个探索过众多开发工具的人,我对它如何解决 AI 中的关键挑战印象深刻 代理人 发展:
快速概览卡
💰起:提供免费层级,专业版 $40 起/月
⚡ 核心功能:可视化 AI 代理调试和监控
👥 最适合:AI 开发人员、MLOps 团队、企业
⭐ 主要优势:全面的代理可视性和调试
主要亮点:
- 业内首次为人工智能代理进行时间旅行调试
- 与主要代理框架的本地集成
- 跟踪多个代理的令牌使用情况和成本
- 全面了解代理行为和互动
- 企业级安全和合规功能
AgentOps 的核心功能
1.可视化事件跟踪--你的人工智能代理控制室
想象一下,为您的人工智能代理建立一个任务控制中心,在这里,每一次交互、决策和操作都清晰可见、一目了然。这正是我们的可视化事件跟踪所能提供的。该功能通过直观的可视化界面,将复杂的人工智能操作转化为清晰、可操作的见解。
当你的人工智能代理运行时,你会看到一个实时时间轴,它映射出每一次交互--从 API 调用到决策点--以一种即使是非技术团队成员也能理解的方式。您可以将其想象为通过玻璃幕墙观察人工智能的思维过程。例如,在对客户服务人工智能代理进行故障排除时,您可以立即发现对话出现意外转折的地方,或找出成功的交互模式进行复制。
主要优势
- 通过即时可视化反馈将调试时间最多缩短 70%
- 让非技术利益相关者了解人工智能代理的行为
- 即时了解代理性能和互动模式
2.时间旅行调试--人工智能的数字硬盘录像机
我们的 "时间旅行调试 "功能就像是为您的人工智能代理配备了一个硬盘录像机。您可以简单地 "倒带 "到代理运行过程中的任意点,查看到底发生了什么,而不是试图从日志或用户报告中重现问题。这种革命性的方法改变了团队诊断和修复人工智能代理问题的方式。
例如,如果一个交易人工智能代理做出了一个意想不到的决定,您可以准确地跳回到那个时刻,检查上下文,并准确地了解是什么导致了这个选择。这一功能对于受监管行业尤为重要,因为了解决策路径对于合规和审计至关重要。
主要优势
- 将问题解决时间最多缩短 80%
- 可完美再现错误场景
- 维护全面的合规性审计跟踪
3.成本与绩效监控--你的人工智能财务总监
利用我们的综合监控系统控制人工智能运营成本。该功能就像人工智能运营的智能财务总监,可跟踪每个令牌、实时计算成本并识别优化机会。
试想一下,如果有一个仪表盘,不仅能显示当前的支出,还能根据使用模式预测未来的成本。例如,我们的一家企业客户每月减少了 法学硕士 在通过我们的监控工具识别和优化其最密集的令牌操作后,40% 的成本降低了。
主要优势
- 实时成本跟踪和预测
- 自动预算警报和控制
- 性能优化建议
4.安全与合规--人工智能的安全卫士
在人工智能监管不断加强的今天,我们的安全与合规功能是您人工智能操作的安全卫士。我们在 AgentOps 的核心中直接内置了企业级安全功能,确保您的人工智能代理在安全、合规的边界内运行,同时保持全面的审计能力。
对于医疗机构来说,这意味着符合 HIPAA 的人工智能操作。对于金融机构来说,这意味着要满足美国证券交易委员会(SEC)的要求。我们的系统可自动检测潜在的安全风险,例如 推动 在注入尝试影响您的运营之前,将其拦截下来。
主要优势
- 自动及时喷射检测和预防
- 完全符合主要标准(SOC-2、HIPAA、NIST AI RMF)
- 符合监管要求的全面审计跟踪
5.框架集成 - 您的通用人工智能连接器
我们的框架集成能力是 AI 开发的通用翻译器,可与所有主要的 AI 框架和工具无缝连接。无论您使用的是 CrewAI, 自动生成, LangChainAgentOps能够适应您现有的工作流程,而不是强迫您适应我们的工作流程。
这种灵活性意味着您只需修改最少的代码(通常只需两行代码),就可以开始监控您的人工智能代理。我们的一个客户仅用了一个下午就成功地将 AgentOps 集成到了使用三种不同框架的五个不同人工智能项目中。
框架/提供商 - 集成 描述 | |
---|---|
AI21 | 与 AI21 语言模型集成 | 与 AI21 语言模型集成 | LiteLLM | 多个 LLM 提供商的统一接口 |
Anthropic | 跟踪克劳德、俳句和十四行诗系列模型的观测结果。 | Mistral | 支持 Mistral AI 的开放重量模型 | 支持 Mistral AI 的开放重量模型 | 支持 Mistral AI 的开放重量模型 | 支持 Mistral AI 的开放重量模型 |
AutoGen | AutoGen 多代理可转换工作流与工具使用 | AutoGen 多代理可转换工作流与工具使用 | AutoGen 多代理可转换工作流与工具使用 | MultiOn | 创建一个能够浏览网页和提取信息的自主浏览器代理。 |
CamelAI 追踪和分析 CAMEL 代理 | Ollama 与 AgentOps 的简单集成 |
Cohere | 对 Command-R-Plus 和聊天流的一流支持 | OpenAI | 一级支持 GPT 模型系列 |
Crew.ai | 支持 AgentOps 的 CrewAI 多代理框架 | CrewAI 多代理框架 | CrewAI 多代理框架 | CrewAI 多代理框架 | 创建 REST 服务器,执行并观察代理任务 |
Groq | 超快速 LLM 推论 使用 Groq 云 | SwarmZero | SwarmZero 多代理框架,用于支持 AgentOps 的人工智能代理和人工智能群。 |
与 LangChain 集成示例的 Jupyter Notebook | TaskWeaver | 对 Microsoft TaskWeaver | 的一流支持 |
Llama Stack | 创建一个代理,使用 "Brave Search "进行网络搜索,并找出 2014 年 NBA 西部半决赛的获胜者。 | xAI | 通过 AgentOps 观察 Grok 和 Grok Vision 的强大功能 |
主要优势
- 快速集成,只需修改少量代码
- 支持所有主要人工智能框架
- 灵活适应定制解决方案
AgentOps 的定价结构
定价层级
层 | 价格 | 特点 | 最适合 |
---|---|---|---|
基础 | $0/月 | - 多达 1,000 个事件- Agent Agnostic SDK- LLM 成本跟踪- 重放分析 | 个人开发者从人工智能代理入手 |
专业 | $40/月 | - 多达 10,000 个事件- 自定义测试- 时间旅行调试- LLM 威胁检测- 电子邮件支持 | 积极发展代理的中小型团队 |
企业 | 定制 | - 自定义 SSO- 企业内部部署- 自定义数据保留- 自托管选项- 高级合规性 | 具有特定安全/合规需求的大型组织 |
AgentOps 的优缺点
优点 | 缺点 |
---|---|
直观可视化:通过可视化时间线,使复杂的代理行为更容易理解(例如,跟踪多代理对话流程) | 学习曲线:初始设置需要了解 SDK 集成模式 |
成本优化:详细的令牌跟踪有助于识别昂贵的操作(例如,通过优化使用,节省了 30% 的 LLM 成本) | 有限免费层:对于大型项目而言,1,000 次活动可能会受到限制 |
框架灵活性:与 CrewAI、AutoGen 等主要框架协同工作(例如,与现有项目无缝集成) | 锁定企业功能:只有企业级才具有高级安全功能 |
时间旅行能力:重放和调试代理运行的独特能力(例如,精确定位代理逻辑中的故障点) | 应用程序接口的复杂性:某些高级功能需要额外配置 |
AgentOps 的扩展使用案例
1.企业人工智能开发--自信地扩展
在与企业客户合作的过程中,我看到了 AgentOps 如何改变大规模人工智能运营。让我分享一个真实的场景:我们的一家金融服务客户正在努力监控其跨多个部门的交易人工智能代理。我们是如何帮助他们的:
我们的成果
- 实时监控各交易台的 50 多个人工智能代理
- 异常代理行为即时警报系统
- 全面的合规性审计跟踪
- 减少调试时间 60%
您的潜在收益
- 通过单一仪表板监控所有人工智能代理
- 在问题影响您的运营之前抓住它们
- 轻松维护合规性
- 自信地扩展人工智能业务
2.人工智能研究团队--加速创新
对于研究团队来说,我已经观察到 AgentOps 如何成为实验工作中的宝贵合作伙伴。让我向您展示一个领先的人工智能研究实验室的实际例子:
真正实施:
- 实验代理架构的详细记录
- 快速比较不同的代理版本
- 代理决策路径的可视化表示
- 40% 加快研究迭代
这对您的研究意味着什么?
- 利用视觉反馈更快地测试假设
- 自动记录实验
- 与利益相关方轻松分享研究结果
- 加快研究进度
3.个人人工智能开发者--你的个人人工智能工作室
作为一名开发人员,我深知单独开发人工智能所面临的挑战。以下是我们帮助个人开发者取得成功的方法:
实际应用:
- 为客户服务人员提供即时调试反馈
- 代理互动的可视化时间轴
- 个人项目成本跟踪
- 50% 缩短开发时间
您将如何受益
- 像专家一样调试代理
- 控制成本
- 更快建立更好的代理
- 注重创新,而非故障排除
4.MLOps 团队--生产级可靠性
在与 MLOps 团队的密切合作中,我看到了 AgentOps 如何成为他们运营的核心。下面是一个电子商务客户的真实成功案例:
实施细节:
- 监测推荐引擎
- 实时成本优化
- 跨环境性能跟踪
- 35% 降低运营成本
您将获得什么?
- 生产代理的完全可见性
- 潜在问题预警系统
- 成本优化建议
- 安心进行生产部署
5.初创团队--快速开发和扩展
根据我与初创企业打交道的经验,我看到了 AgentOps 是如何加速企业发展的。以下是最近的一个成功案例:
创业成功案例:
- 与现有系统快速集成
- 快速原型制作能力
- 具有成本效益的扩展路径
- 45% 加快产品上市速度
你的成长之路
- 小规模起步,随发展壮大
- 保持开发成本的可预测性
- 在快速发展的同时保持质量
- 通过专业监控给投资者留下深刻印象
6.教育机构 - 学习与教学
在学术环境中,我亲眼目睹了 AgentOps 如何促进教学和学习:
教育实施:
- 人工智能概念的清晰可视化
- 学生实验的安全环境
- 协作学习工具
- 实际项目经验
为机构带来的益处
- 用实用工具强化人工智能课程
- 让学生亲身体验
- 监督和指导学生项目
- 为学生达到行业标准做好准备
AgentOps 常见问题
问:如何快速将 AgentOps 整合到现有项目中?
答:集成通常不超过 30 分钟,只需两行代码即可实现基本功能。
问:AgentOps 支持我喜欢的人工智能框架吗?
答:是的,AgentOps 支持 CrewAI、AutoGen、LangChain 等主要框架。
问:定价如何随使用量调整?
答:定价根据事件数量而定,并为大量用户提供定制的企业计划。
问:可以提供哪些支持?
答:为专业版用户提供电子邮件支持,为企业版客户提供专门的 Slack 支持,以及全面的文档。