AI-modeller og plattformer
Autonome agenter med AgentOps: Overvåkbarhet, sporing og mer for din AI-applikasjon
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google
Veksten av autonome agenter ved hjelp av grunnmodeller (FMs) som store språkmodeller (LLMs) har endret måten vi løser komplekse, flertrinnsproblemer. Disse agentene utfører oppgaver som varierer fra kundesupport til programvareutvikling, og navigerer i intrikate arbeidsflyter som kombinerer resonnering, verktøybruk og minne.
Men når disse systemene vokser i evne og kompleksitet, oppstår det utfordringer med overvåkbarhet, pålitelighet og samsvar.
Dette er der AgentOps kommer inn; et konsept modellert etter DevOps og MLOps, men tilpasset for å håndtere livssyklusen til FM-baserte agenter.
For å gi en grunnleggende forståelse av AgentOps og dens kritiske rolle i å aktivere overvåkbarhet og sporing for FM-baserte autonome agenter, har jeg hentet innsikt fra den nylige artikkelen En taksonomi av AgentOps for å aktivere overvåkbarhet av grunnmodell-baserte agenter av Liming Dong, Qinghua Lu og Liming Zhu. Artikkelen tilbyr en omfattende utforsking av AgentOps, og fremhever dens nødvendighet i å håndtere livssyklusen til autonome agenter – fra opprettelse og kjøring til evaluering og overvåking. Forfatterne kategoriserer sporingsartefakter, foreslår nøkkeltilbud for overvåkbarhetsplattformer og behandler utfordringer som beslutningskompleksitet og regulatorisk samsvar.
Mens AgentOps (verktøyet) har fått betydelig oppmerksomhet som ett av de ledende verktøyene for overvåking, feilsøking og optimalisering av AI-agenter (som autogen, crew ai), fokuserer denne artikkelen på det bredere konseptet AI-Operasjoner (Ops).
Det sagt, AgentOps (verktøyet) tilbyr utviklere innsikt i agent-arbeidsflyter med funksjoner som sesjonsavspillinger, LLM-kostnadsstaking og samsvarsovervåking. Som ett av de mest populære Ops-verktøyene i AI, vil vi senere i artikkelen gå gjennom dens funksjonalitet med en tutorial.
Hva er AgentOps?
AgentOps refererer til de end-to-end-prosessene, verktøyene og rammevilkårene som kreves for å designe, distribuere, overvåke og optimalisere FM-baserte autonome agenter i produksjon. Målene er:
- Overvåkbarhet: Tilby full visibilitet i agentens kjøring og beslutningsprosesser.
- Sporing: Fange detaljerte artefakter over agentens livssyklus for feilsøking, optimalisering og samsvar.
- Pålitelighet: Sikre konsistente og pålitelige utdata gjennom overvåking og robuste arbeidsflyter.
I kjernen utvider AgentOps seg beyond tradisjonell MLOps ved å betone iterative, flertrinnsarbeidsflyter, verktøyintegrering og adaptiv minne, samtidig som det opprettholder rigorøs sporings- og overvåking.
Nøkkelutfordringer som håndteres av AgentOps
1. Kompleksiteten til agenter
Autonome agenter prosesserer oppgaver over et stort handlingrom, og krever beslutninger på hvert trinn. Denne kompleksiteten krever sofistikerte planleggings- og overvåkingsmekanismer.
2. Overvåkbarhetskrav
Høyriskbruk – som medisinsk diagnose eller juridisk analyse – krever granulert sporingsbarhet. Samsvar med reguleringer som EU AI-loven understreker ytterligere behovet for robuste overvåkbarhetsrammer.
3. Feilsøking og optimalisering
Å identifisere feil i flertrinnsarbeidsflyter eller vurdere mellomliggende utdata er utfordrende uten detaljerte spor av agentens handlinger.
4. Skalbarhet og kostnadsstyring
Å skalerer agenter for produksjon krever overvåking av målinger som latens, tokenbruk og operasjonskostnader for å sikre effisiens uten å kompromittere kvalitet.
Kjernefunksjoner i AgentOps-plattformer
1. Agentopprettelse og tilpasning
Utviklere kan konfigurere agenter ved hjelp av et register over komponenter:
- Roller: Definer ansvar (f.eks. forsker, planlegger).
- Guardrails: Sett begrensninger for å sikre etisk og pålitelig atferd.
- Verktøykasser: Aktiver integrering med API-er, databaser eller kunnskapsgrafer.
Agenter er bygget for å samhandle med bestemte datasett, verktøy og promter samtidig som de opprettholder samsvar med forhåndsdefinerte regler.
2. Overvåkbarhet og sporingsbarhet
AgentOps fanger detaljerte kjøringslogger:
- Spor: Registrer hvert trinn i agentens arbeidsflyt, fra LLM-oppkall til verktøybruk.
- Spenn: Deler spor inn i granulerte trinn, som henting, innkapslingsgenerering eller verktøyoppkall.
- Artefakter: Spor intermediate utdata, minnetilstander og promptmal for å hjelpe med feilsøking.
Overvåkingsverktøy som Langfuse eller Arize tilbyr dashboards som visualiserer disse sporene, og hjelper med å identifisere flaskenakker eller feil.
3. Promptstyring
Promptingeniørarbeid spiller en viktig rolle i å forme agentatferd. Nøkelfunksjoner inkluderer:
- Versjonering: Spor iterasjoner av promter for ytelsesammenligning.
- Injeksjonsdeteksjon: Identifiser skadelig kode eller inndatafeil innenfor promter.
- Optimalisering: Teknikker som Chain-of-Thought (CoT) eller Tree-of-Thought forbedrer resoneringsevnen.
4. Tilbakemeldingsintegrering
Menneskelig tilbakemelding er fortsatt kritisk for iterative forbedringer:
- Uttrykt tilbakemelding: Brukere vurderer utdata eller gir kommentarer.
- Underforstått tilbakemelding: Målinger som tid på oppgave eller klikk-gjennom-rater analyseres for å vurdere effektivitet.
Denne tilbakemeldingsløkken forbedrer både agentens ytelse og vurderingsbenchmarks som brukes for testing.
5. Evaluering og testing
AgentOps-plattformer fasiliteter rigorøs testing over:
- Benchmarks: Sammenlign agentytelse mot bransjestandarder.
- Trinn-for-trinn-evalueringer: Vurdere mellomliggende trinn i arbeidsflyter for å sikre riktighet.
- Trajectory-evaluering: Valider beslutningsbanen tatt av agenten.
6. Minne- og kunnskapsintegrering
Agenter utnytter korttidsminne for kontekst (f.eks. samtalehistorikk) og langtidsminne for å lagre innsikter fra tidligere oppgaver. Dette muliggjør at agenter kan tilpasse seg dynamisk samtidig som de opprettholder konsistens over tid.
7. Overvåking og målinger
Omfattende overvåking sporer:
- Latens: Mål svarstider for optimalisering.
- Tokenbruk: Overvåk ressursforbruk for å kontrollere kostnader.
- Kvalitetsmålinger: Vurdere relevans, nøyaktighet og giftighet.
Disse målingene visualiseres over dimensjoner som brukersesjoner, promter, og arbeidsflyter, og muliggjør sanntidsinngrep.
Taksonomi av sporingsartefakter
Artikkelen introduserer en systematisk taksonomi av artefakter som understøtter AgentOps-overvåkbarhet:
- Agentopprettelsesartefakter: Metadata om roller, mål og begrensninger.
- Kjøringsartefakter: Logger over verktøyoppkall, underoppgavekøer og resoneringstrinn.
- Evalueringartefakter: Benchmarks, tilbakemeldingsløkker og vurderingsmålinger.
- Sporingsartefakter: Sesjons-ID-er, spor-ID-er og spenn for granulert overvåking.
Denne taksonomien sikrer konsistens og klarhet over agentens livssyklus, og gjør feilsøking og samsvar mer håndterbare.
AgentOps (verktøyet) Gjennomgang
Dette vil guide deg gjennom å sette opp og bruke AgentOps for å overvåke og optimalisere dine AI-agenter.
Trinn 1: Installer AgentOps SDK
Installer AgentOps ved hjelp av din foretrukne Python-pakkeadministrator:
pip install agentops
Trinn 2: Initialiser AgentOps
Først, importer AgentOps og initialiser det ved hjelp av din API-nøkkel. Lagre API-nøkkelen i en .env-fil for sikkerhet:
# Initialiser AgentOps med API-nøkkel import agentops import os from dotenv import load_dotenv <p># Last miljøvariabler load_dotenv() AGENTOPS_API_KEY = os.getenv("AGENTOPS_API_KEY")</p> <p># Initialiser AgentOps-klienten agentops.init(api_key=AGENTOPS_API_KEY, default_tags=["my-first-agent"])</p>
Dette trinnet setter opp overvåkbarhet for alle LLM-interaksjoner i din applikasjon.
Trinn 3: Registrer handlinger med dekoratorer
Du kan instrumentere bestemte funksjoner ved hjelp av @record_action-dekoratoren, som sporer deres parametre, kjøretid og utdata. Her er et eksempel:
from agentops import record_action <p>@record_action("custom-action-tracker") def is_prime(number): """Sjekk om et tall er primtall.""" 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>
Funksjonen vil nå bli logget i AgentOps-dashbordet, og tilby målinger for kjøretid og inndata-utdata-sporing.
Trinn 4: Spor navngitte agenter
Hvis du bruker navngitte agenter, bruk @track_agent-dekoratoren for å knytte alle handlinger og hendelser til bestemte agenter.
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): """Beregner faktoriell rekursivt.""" return 1 if n == 0 else n * self.factorial(n - 1)</p>
Alle handlinger eller LLM-oppkall innenfor denne agenten vil nå være assosiert med "math-agent"-merket.
Trinn 5: Flere-agenter-støtte
For systemer som bruker flere agenter, kan du spore hendelser over agenter for bedre overvåkbarhet. Her er et eksempel:
@track_agent(name="qa-agent")
class QAAgent:
def generate_response(self, prompt):
return f"Responderer på: {prompt}"
<p>@track_agent(name="developer-agent")
class DeveloperAgent:
def generate_code(self, task_description):
return f"# Kode for å utføre: {task_description}"</p>
<p>qa_agent = QAAgent()
developer_agent = DeveloperAgent()</p>
<p>response = qa_agent.generate_response("Forklar overvåkbarhet i AI.")
code = developer_agent.generate_code("beregne Fibonacci-sekvens")</p>
Hver oppkall vil nå dukke opp i AgentOps-dashbordet under sitt respektive agent-spor.
Trinn 6: Avslutt sesjonen
For å signalisere slutten på en sesjon, bruk end_session-metoden. Valgfritt, inkluder sesjonstilstanden (Success eller Fail) og en grunn.
# Slutt på sesjon agentops.end_session(state="Success", reason="Fullført arbeidsflyt")
Dette sikrer at alle data blir logget og er tilgjengelig i AgentOps-dashbordet.
Trinn 7: Visualiser i AgentOps-dashbord
Besøk AgentOps-dashbord for å utforske:
- Sesjonsavspillinger: Trinn-for-trinn-kjørselspor.
- Analytics: LLM-kostnads-, tokenbruk- og latensmålinger.
- Feiloppdaging: Identifiser og feilsøk feil eller rekursive løkker.
Forbedret eksempel: Rekursiv tankegjenkjenning
AgentOps støtter også rekursiv løkke-gjenkjenning i agent-arbeidsflyter. La oss utvide det forrige eksempelet med rekursiv gjenkjenning:
