Modèles et plateformes d’IA
Agents autonomes avec AgentOps : observabilité, traçabilité et au-delà pour votre application IA
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La croissance des agents autonomes basés sur les modèles de fondation (MF) tels que les grands modèles de langage (LLM) a révolutionné la façon dont nous résolvons des problèmes complexes et multétapes. Ces agents effectuent des tâches allant du support client à l’ingénierie logicielle, en naviguant dans des flux de travail complexes qui combinent la raison, l’utilisation d’outils et la mémoire.
Cependant, à mesure que ces systèmes grandissent en capacité et en complexité, des défis en matière d’observabilité, de fiabilité et de conformité émergent.
C’est là que AgentOps intervient ; un concept inspiré de DevOps et MLOps mais adapté pour gérer le cycle de vie des agents basés sur les MF.
Pour fournir une compréhension fondamentale d’AgentOps et de son rôle crucial dans la mise en place de l’observabilité et de la traçabilité pour les agents autonomes basés sur les MF, j’ai puisé des connaissances dans un article récent intitulé Une taxonomie d’AgentOps pour permettre l’observabilité des agents basés sur les modèles de fondation de Liming Dong, Qinghua Lu et Liming Zhu. L’article propose une exploration exhaustive d’AgentOps, mettant en évidence sa nécessité dans la gestion du cycle de vie des agents autonomes – de la création à l’exécution, en passant par l’évaluation et la surveillance. Les auteurs catégorisent les artefacts traçables, proposent des fonctionnalités clés pour les plateformes d’observabilité et abordent des défis tels que la complexité de la décision et la conformité réglementaire.
Alors que AgentOps (l’outil) a gagné une reconnaissance significative en tant l’un des outils de premier plan pour la surveillance, le débogage et l’optimisation des agents IA (comme autogen, crew ai), cet article se concentre sur le concept plus large des opérations d’IA (Ops).
Cela étant dit, AgentOps (l’outil) offre aux développeurs une visibilité sur les flux de travail des agents avec des fonctionnalités telles que les replays de session, le suivi des coûts LLM et la surveillance de la conformité. Comme l’un des outils Ops les plus populaires dans l’IA, nous allons plus tard dans l’article explorer sa fonctionnalité avec un didacticiel.
Qu’est-ce qu’AgentOps ?
AgentOps fait référence aux processus, outils et cadres nécessaires pour concevoir, déployer, surveiller et optimiser les agents autonomes basés sur les MF en production. Ses objectifs sont :
- Observabilité : Fournir une visibilité complète sur l’exécution et les processus de prise de décision de l’agent.
- Traçabilité : Capturer des artefacts détaillés tout au long du cycle de vie de l’agent pour le débogage, l’optimisation et la conformité.
- Fiabilité : Assurer des sorties cohérentes et fiables grâce à la surveillance et à des flux de travail robustes.
Au cœur d’AgentOps, il s’agit d’étendre les MLOps traditionnels en mettant l’accent sur les flux de travail itératifs, multétapes, l’intégration d’outils et la mémoire adaptative, tout en maintenant une traçabilité et une surveillance rigoureuses.
Les défis clés abordés par AgentOps
1. Complexité des systèmes agents
Les agents autonomes traitent des tâches à travers un vaste espace d’action, nécessitant des décisions à chaque étape. Cette complexité exige des mécanismes de planification et de surveillance sophistiqués.
2. Exigences d’observabilité
Les cas d’utilisation à haut risque – tels que le diagnostic médical ou l’analyse juridique – exigent une traçabilité granulaire. La conformité avec des réglementations comme le règlement européen sur l’IA souligne encore la nécessité de cadres d’observabilité robustes.
3. Débogage et optimisation
Identifier les erreurs dans des flux de travail multétapes ou évaluer les sorties intermédiaires est difficile sans des traces détaillées des actions de l’agent.
4. Évolutivité et gestion des coûts
La mise à l’échelle des agents pour la production nécessite la surveillance de métriques telles que la latence, l’utilisation de jetons et les coûts opérationnels pour assurer l’efficacité sans compromettre la qualité.
Fonctionnalités principales des plateformes AgentOps
1. Création et personnalisation d’agents
Les développeurs peuvent configurer des agents en utilisant un registre de composants :
- Rôles : Définir les responsabilités (par exemple, chercheur, planificateur).
- Garde-fous : Définir des contraintes pour assurer un comportement éthique et fiable.
- Outils : Permettre l’intégration avec des API, des bases de données ou des graphes de connaissances.
Les agents sont conçus pour interagir avec des jeux de données spécifiques, des outils et des invites tout en respectant les règles prédéfinies.
2. Observabilité et traçage
AgentOps capture des journaux d’exécution détaillés :
- Traces : Enregistrer chaque étape du flux de travail de l’agent, des appels LLM à l’utilisation d’outils.
- Étapes : Diviser les traces en étapes granulaires, telles que la récupération, la génération d’incrustations ou l’invocation d’outils.
- Artefacts : Traquer les sorties intermédiaires, les états de mémoire et les modèles d’invite pour faciliter le débogage.
Les outils d’observabilité tels que Langfuse ou Arize fournissent des tableaux de bord qui visualisent ces traces, aidant à identifier les goulets d’étranglement ou les erreurs.
3. Gestion des invites
L’ingénierie d’invites joue un rôle important dans la formation du comportement de l’agent. Les fonctionnalités clés incluent :
- Versionning : Traquer les itérations d’invites pour la comparaison des performances.
- Détection d’injection : Identifier le code malveillant ou les erreurs de saisie dans les invites.
- Optimisation : Techniques telles que Chain-of-Thought (CoT) ou Tree-of-Thought améliorent les capacités de raisonnement.
4. Intégration de la rétroaction
La rétroaction humaine reste cruciale pour les améliorations itératives :
- Rétroaction explicite : Les utilisateurs notent les sorties ou fournissent des commentaires.
- Rétroaction implicite : Les métriques telles que le temps passé sur la tâche ou les taux de clics sont analysées pour évaluer l’efficacité.
Cette boucle de rétroaction affine à la fois les performances de l’agent et les benchmarks d’évaluation utilisés pour les tests.
5. Évaluation et tests
Les plateformes AgentOps facilitent des tests rigoureux sur :
- Benchmarks : Comparer les performances de l’agent aux normes de l’industrie.
- Évaluations étape par étape : Évaluer les étapes intermédiaires des flux de travail pour assurer la correction.
- Évaluation de la trajectoire : Valider le chemin de prise de décision suivi par l’agent.
6. Intégration de la mémoire et des connaissances
Les agents utilisent une mémoire à court terme pour le contexte (par exemple, l’historique de conversation) et une mémoire à long terme pour stocker les connaissances issues de tâches passées. Cela permet aux agents de s’adapter dynamiquement tout en maintenant la cohérence dans le temps.
7. Surveillance et métriques
La surveillance complète suit :
- Latence : Mesurer les temps de réponse pour l’optimisation.
- Utilisation de jetons : Surveiller la consommation de ressources pour contrôler les coûts.
- Métriques de qualité : Évaluer la pertinence, la précision et la toxicité.
Ces métriques sont visualisées à travers des dimensions telles que les sessions utilisateur, les invites, les flux de travail, permettant des interventions en temps réel.
La taxonomie des artefacts traçables
L’article présente une taxonomie systématique des artefacts qui sous-tendent l’observabilité d’AgentOps :
- Artefacts de création d’agent : Métadonnées sur les rôles, les objectifs et les contraintes.
- Artefacts d’exécution : Journaux d’appels d’outils, files d’attente de sous-tâches et étapes de raisonnement.
- Artefacts d’évaluation : Benchmarks, boucles de rétroaction et métriques de notation.
- Artefacts de traçage : ID de session, ID de trace et étapes pour une surveillance granulaire.
Cette taxonomie assure la cohérence et la clarté tout au long du cycle de vie de l’agent, rendant le débogage et la conformité plus gérables.
AgentOps (outil) Didacticiel
Ceci vous guidera à travers la configuration et l’utilisation d’AgentOps pour surveiller et optimiser vos agents IA.
Étape 1 : Installer le SDK AgentOps
Installez AgentOps en utilisant votre gestionnaire de packages Python préféré :
pip install agentops
Étape 2 : Initialiser AgentOps
Tout d’abord, importez AgentOps et initialisez-le en utilisant votre clé API. Stockez la clé API dans un fichier `.env` pour la sécurité :
# Initialiser AgentOps avec la clé API import agentops import os from dotenv import load_dotenv <p># Charger les variables d'environnement load_dotenv() AGENTOPS_API_KEY = os.getenv("AGENTOPS_API_KEY")</p> <p># Initialiser le client AgentOps agentops.init(api_key=AGENTOPS_API_KEY, default_tags=["my-first-agent"])</p>
Cette étape configure l’observabilité pour toutes les interactions LLM dans votre application.
Étape 3 : Enregistrer les actions avec des décorateurs
Vous pouvez instrumenter des fonctions spécifiques en utilisant le décorateur `@record_action`, qui suit leurs paramètres, le temps d’exécution et la sortie. Voici un exemple :
from agentops import record_action <p>@record_action("custom-action-tracker") def is_prime(number): """Vérifie si un nombre est premier.""" if number &lt; 2: return False for i in range(2, int(number**0.5) + 1): if number % i == 0: return False return True</p>
La fonction sera maintenant enregistrée dans le tableau de bord d’AgentOps, fournissant des métriques pour le temps d’exécution et le suivi des entrées-sorties.
Étape 4 : Traquer les agents nommés
Si vous utilisez des agents nommés, utilisez le décorateur `@track_agent` pour relier toutes les actions et les événements à des agents spécifiques.
from agentops import track_agent <p>@track_agent(name="math-agent") class MathAgent: def __init__(self, name): self.name = name</p> <p>def factorial(self, n): """Calculer la factorielle de manière récursive.""" return 1 if n == 0 else n * self.factorial(n - 1)</p>
Toutes les actions ou appels LLM à l’intérieur de cet agent sont maintenant associés à la balise `”math-agent”`.
Étape 5 : Support mult-agent
Pour les systèmes utilisant plusieurs agents, vous pouvez suivre les événements à travers les agents pour une meilleure observabilité. Voici un exemple :
@track_agent(name="qa-agent")
class QAAgent:
def generate_response(self, prompt):
return f"Répondre à: {prompt}"
<p>@track_agent(name="developer-agent")
class DeveloperAgent:
def generate_code(self, task_description):
return f"# Code pour effectuer: {task_description}"</p>
<p>qa_agent = QAAgent()
developer_agent = DeveloperAgent()</p>
<p>response = qa_agent.generate_response("Expliquez l'observabilité dans l'IA.")
code = developer_agent.generate_code("calculer la séquence de Fibonacci")</p>
Chaque appel apparaîtra dans le tableau de bord d’AgentOps sous la trace de l’agent respectif.
Étape 6 : Fin de la session
Pour signaler la fin d’une session, utilisez la méthode `end_session`. Facultativement, incluez l’état de la session (`Success` ou `Fail`) et une raison.
# Fin de la session agentops.end_session(state="Success", reason="Workflow terminé")
Cela garantit que toutes les données sont enregistrées et accessibles dans le tableau de bord d’AgentOps.
Étape 7 : Visualiser dans le tableau de bord d’AgentOps
Visitez Tableau de bord d’AgentOps pour explorer :
- Rejouer les sessions : Traces d’exécution étape par étape.
- Analytiques : Métriques de coût LLM, d’utilisation de jetons et de latence.
- Détection d’erreurs : Identifier et déboguer les échecs ou les boucles récursives.
Exemple amélioré : Détection de pensée récursive
AgentOps prend également en charge la détection de boucles récursives dans les flux de travail des agents. Étendons l’exemple précédent avec la détection récursive :
