Itsestään toimivat agentit AgentOpsin avulla: Havaittavuus, jäljitettävyys ja enemmän tekoälysovelluksille

Itsestään toimivien agenttien kasvu perustuu perusmallien (FM) kehitykseen, kuten suurten kielen mallien (LLM) kehitykseen. Nämä agentit suorittavat tehtäviä asiakastuesta ohjelmistokehitykseen, navigoiden monimutkaisissa työnkulkuissa, jotka yhdistävät päättelyä, työkalujen käyttöä ja muistia.

Kuitenkin, kun nämä järjestelmät kasvavat kykyjensä ja monimutkaisuutensa vuoksi, haasteet havaittavuudessa, luotettavuudessa ja säätelyssä tulevat esiin.

Tässä kohtaa AgentOps tulee kuvaan; se on käsite, joka on mallinnettu DevOpsin ja MLOpsin kaltaiseksi, mutta se on suunniteltu hallitsemaan perusmallipohjaisien agenttien elinkaaren hallintaa.

Mikä on AgentOps?

AgentOps viittaa lopusta loppuun prosesseihin, työkaluihin ja kehyksiin, jotka vaaditaan perusmallipohjaisen itsestään toimivan agentin suunnitteluun, käyttöönottoon, seurantaan ja optimointiin tuotannossa. Sen tavoitteet ovat:

• Havaittavuus: Tarjoaa täydellisen näkyvyyden agentin suorittamis- ja päätöksentekoprosesseihin.
• Jäljitettävyys: Kaappaa yksityiskohtaiset artefaktit agentin elinkaaren aikana vianmääritykseen, optimointiin ja säätelyyn.
• Luotettavuus: Varmistaa johdonmukaiset ja luotettavat tulosteen seuraamalla ja vahvistamalla työnkulkuja.

Sen ytimessä AgentOps laajentaa perinteistä MLOpsia korostamalla iteratiivisia, monivaiheisia työnkulkuja, työkalujen integraatiota ja sopeutuvaa muistia, samalla ylläpitäen tiukkaa seurantaa ja valvontaa.

Avainhaasteet, joita AgentOps ratkaisee

1. Agentejärjestelmien monimutkaisuus

Itsestään toimivat agentit käsittelevät tehtäviä laajalla toimintatilassa, vaativat päätöksiä jokaisessa vaiheessa. Tämä monimutkaisuus vaatii sofistikoituneita suunnittelua ja seurantamekanismeja.

2. Havaittavuusvaatimukset

Korkean panoksen käyttötapaukset – kuten lääketieteellinen diagnosi tai oikeudellinen analyysi – vaativat hienojakoinen jäljitettävyys. Säätelymääräysten noudattaminen, kuten EU:n tekoälylain, korostaa edelleen vahvistettujen havaittavuuskehysten tarpeen.

3. Vianmääritys ja optimointi

Virheiden tunnistaminen monivaiheisissa työnkulkuissa tai välimuotoisten tulosten arviointi on haastavaa ilman yksityiskohtaisia jälkiä agentin toiminnasta.

4. Scalability ja kustannushallinta

Tuotannon mittakaavan kasvattaminen edellyttää seurantametriikkojen, kuten viiveen, tokenin käytön ja toimintakustannusten, seurantaa tehokkuuden varmistamiseksi ilman laadun heikentymistä.

AgentOps-alustojen ydinominaisuudet

1. Agentin luominen ja mukauttaminen

Kehittäjät voivat konfiguroida agenteja komponenttirekisterin avulla:

• Roolit: Määritä vastuualueet (esim. tutkija, suunnittelija).
• Suojavarustukset: Aseta rajoitukset varmistaaksesi eettisen ja luotettavan käyttäytymisen.
• Työkalupaketit: Mahdollista API-, tietokanta- tai tietoverkkointegrointi.

Agentit on suunniteltu vuorovaiktuessaan tiettyjen tietojoukkojen, työkalujen ja ohjelmistojen kanssa säilyttäen yhdenmukaisuuden ennalta määritettyjen sääntöjen kanssa.

2. Havaittavuus ja jäljitys

AgentOps kaappaa yksityiskohtaiset suorittamislokit:

• Jäljet: Tallenna jokainen vaihe agentin työnkulussa, LLM-kutsuista työkalujen käyttöön.
• Jakso: Jakaa jäljet hienojakoisempiin vaiheisiin, kuten hakemiseen, upottamisen generointiin tai työkalun kutsumiseen.
• Artefaktit: Seuraa välimuotoisia tuloksia, muistitiloja ja ohjelmistomalleja vianmäärityksen helpottamiseksi.

Havaittavuustyökalut kuten Langfuse tai Arize tarjoavat kojussa näkymän, joka visualisoi nämä jäljet, auttaen pullonkaulojen tai virheiden tunnistamisessa.

3. Ohjelmistojen hallinta

Ohjelmistojen suunnittelu on tärkeä osa agentin käyttäytymisen muotoilua. Avainominaisuudet ovat:

• Versiohallinta: Seuraa ohjelmistoversioita suorituskyvyn vertailua varten.
• Hyökkäyksen havaitseminen: Tunista vaarallista koodia tai syötteiden virheitä ohjelmistoissa.
• Optimointi: Tekniikat kuten Chain-of-Thought (CoT) tai Tree-of-Thought parantavat päättelykykyjä.

4. Palautejärjestelmä

Ihmisille annettu palaute on edelleen tärkeää iteratiivisia parannuksia varten:

• Epäsuora palaute: Käyttäjät arvostelevat tuloksia tai antavat kommentteja.
• Implisiittinen palaute: Mitat kuten aika tehtävässä tai napsautusosuudet analysoidaan arvioimaan tehokkuutta.

Tämä palautekierto parantaa sekä agentin suorituskykyä että arviointikriteerejä, joita käytetään testaamiseen.

5. Arviointi ja testaus

AgentOps-alustat mahdollistavat tiukat testit seuraavilla alueilla:

• Vertailu: Vertaa agentin suorituskykyä alan standardeihin.
• Vaihekohtainen arviointi: Arvioi työnkulun välivaiheita varmistaaksesi oikeellisuuden.
• Traektorian arviointi: Varmista agentin päätöksentekopolkua.

6. Muisti- ja tietojen integrointi

Agentit hyödyntävät lyhytaikaista muistia kontekstille (esim. keskusteluhistoria) ja pitkäaikaista muistia tallentamaan aiempien tehtävien oivalluksia. Tämä mahdollistaa agenteille dynaamisen sopeutumisen ylläpitäen samalla johdonmukaisuuden ajan kuluessa.

7. Seuranta ja mittarit

Kattava seuranta seuraa:

• Viive: Mittaa vastausaikoja optimointia varten.
• Tokenin käyttö: Seuraa resurssien käyttöä kustannusten hallitsemiseksi.
• Laatutunnusluvut: Arvioi asiaankuuluvuutta, tarkkuutta ja myrkyllisyyttä.

Nämä mittarit visualisoidaan ulottuvuuksilla, kuten käyttäjäistunnoilla, ohjelmistoilla ja työnkulkuilla, mahdollistaen reaaliaikaiset välikädet.

Jäljitettävien artefaktien taksonomia

Tutkimus esittelee järjestelmällisen taksonomian artefakteista, jotka tukevat AgentOpsin havaittavuutta:

• Agentin luomisen artefaktit: Metatietoja rooleista, tavoitteista ja rajoituksista.
• Suorittamisen artefaktit: Lokit työkalukutsuista, alitehtävien jonosta ja päättelyvaiheista.
• Arviointiarfefaktit: Vertailukohteet, palautekierrät ja pisteytysmittarit.
• Jäljitysartefaktit: Istunnoid, jäljen tunnisteet ja jaksoja hienojakoiselle seurannalle.

Tämä taksonomia varmistaa johdonmukaisuuden ja selkeyden agentin elinkaaren aikana, tehden vianmäärityksestä ja säätelystä helpompaa.

AgentOps (työkalu) Käyttöopas

Tämä opas johdattelee sinut asettamaan ja käyttämään AgentOpsia tekoälyagenttien seuraamiseen ja optimointiin.

Vaihe 1: Asenna AgentOps SDK

Asenna AgentOps suosikkityökalusi avulla:

[koodi kieli=”PYTHON”]
pip install agentops

[/koodi]

Vaihe 2: Käynnistä AgentOps

Ensin, tuo AgentOps ja käynnistä se API-avaimellasi. Säilytä API-avain .env-tiedostossa turvallisuuden vuoksi:

[koodi kieli=”PYTHON”]
# Käynnistä AgentOps API-avaimella
import agentops
import os
from dotenv import load_dotenv

# Lataa ympäristömuuttujat
load_dotenv()
AGENTOPS_API_KEY = os.getenv("AGENTOPS_API_KEY")

# Käynnistä AgentOps-asiakas
agentops.init(api_key=AGENTOPS_API_KEY, default_tags=["my-first-agent"])

[/koodi]

Tämä vaihe asettaa havaittavuuden kaikille LLM-viestintäyhteyksille sovelluksessasi.

Vaihe 3: Talleta toiminnot koristimilla

Voit instrumentoida tiettyjä funktioita @record_action-koristimella, joka seuraa niiden parametreja, suoritusaikaa ja tulostetta. Tässä on esimerkki:

[koodi kieli=”PYTHON”]
from agentops import record_action

@record_action("custom-action-tracker")
def is_prime(number):
"""Tarkista, onko luku alkuluku."""
if number < 2:
return False
for i in range(2, int(number**0.5) + 1):
if number % i == 0:
return False
return True

[/koodi]

Funktio kirjataan nyt AgentOps-kojussa, tarjoaa mittareita suoritusaikaa ja syöte-tuloste-seurantaa varten.

Vaihe 4: Seuraa nimettyjä agenteja

Jos käytät nimettyjä agenteja, käytä @track_agent-koristinta sitomaan kaikki toiminnot ja tapahtumat tiettyihin agenteihin.

[koodi kieli=”PYTHON”]
from agentops import track_agent

@track_agent(name="math-agent")
class MathAgent:
def __init__(self, name):
self.name = name

def factorial(self, n):
"""Laske kertoma rekursiivisesti."""
return 1 if n == 0 else n * self.factorial(n – 1)

[/koodi]

Kaikki toiminnot tai LLM-kutsut tässä agentissa liittyvät nyt "math-agent"-tunnisteeseen.

Vaihe 5: Moniagenttien tuki

Järjestelmissä, joissa käytetään useita agenteja, voit seurata tapahtumia agenteittain paremman havaittavuuden vuoksi. Tässä on esimerkki:

[koodi kieli=”PYTHON”]
@track_agent(name="qa-agent")
class QAAgent:
def generate_response(self, prompt):
return f"Vastaus: {prompt}"

@track_agent(name="developer-agent")
class DeveloperAgent:
def generate_code(self, task_description):
return f"# Koodi tehtävän suorittamiseksi: {task_description}"

qa_agent = QAAgent()
developer_agent = DeveloperAgent()

response = qa_agent.generate_response("Selitä havaittavuus tekoälyssä.")
code = developer_agent.generate_code("Laske Fibonacci-jonon")

[/koodi]

Kukin kutsu näkyy AgentOps-kojussa kyseisen agentin jäljissä.

Vaihe 6: Päätä istunto

Istunnon päättämiseksi käytä end_session-metodia. Vapaaehtoisesti, sisällytä istunnon tila (Onnistui tai Epäonnistui) ja syy.

[koodi kieli=”PYTHON”]
# Istunnon lopetus
agentops.end_session(state="Onnistui", reason="Työnkulun suorittaminen")
[/koodi]

Tämä varmistaa, että kaikki tiedot kirjataan ja ovat käytettävissä AgentOps-kojussa.

Vaihe 7: Visualisoi AgentOps-kojussa

Käy AgentOps-kojussa tutustumassa:

• Istunnon toisto: Vaiheittainen suorittamisen jälki.
• Analytiikka: LLM-kustannukset, tokenin käyttö ja viiveen mittarit.
• Virheen havaitseminen: Tunista ja vianmääritys epäonnistumisista tai rekursiivisista silmukoista.

Parannettu esimerkki: Rekursiivisen ajattelun havaitseminen

AgentOps tukee myös rekursiivisten silmukoiden havaitsemista agenttityönkulussa. Laajennetaan edellistä esimerkkiä rekursiivisen havaitsemisen kanssa: