Agentes autônomos com AgentOps: observabilidade, rastreabilidade e muito mais para seu aplicativo de IA

O crescimento de agentes autônomos por modelos de fundação (FMs) como Large Language Models (LLMs) reformulou a maneira como resolvemos problemas complexos e multietapas. Esses agentes realizam tarefas que vão do suporte ao cliente à engenharia de software, navegando por fluxos de trabalho intrincados que combinam raciocínio, uso de ferramentas e memória.

Entretanto, à medida que esses sistemas crescem em capacidade e complexidade, surgem desafios em observabilidade, confiabilidade e conformidade.

É aqui que entra o AgentOps; um conceito modelado com base no DevOps e MLOps, mas adaptado para gerenciar o ciclo de vida de agentes baseados em FM.

O que é AgentOps?

AgentOps se refere aos processos, ferramentas e estruturas de ponta a ponta necessários para projetar, implementar, monitorar e otimizar agentes autônomos baseados em FM em produção. Seus objetivos são:

• Observabilidade: Fornecendo visibilidade total dos processos de execução e tomada de decisão do agente.
• Rastreabilidade: Captura de artefatos detalhados em todo o ciclo de vida do agente para depuração, otimização e conformidade.
• Confiabilidade: Garantir resultados consistentes e confiáveis ​​por meio de monitoramento e fluxos de trabalho robustos.

Em sua essência, o AgentOps vai além dos MLOps tradicionais, enfatizando fluxos de trabalho iterativos e multietapas, integração de ferramentas e memória adaptável, tudo isso mantendo rastreamento e monitoramento rigorosos.

Principais desafios enfrentados pelo AgentOps

1. Complexidade de Sistemas Agentes

Agentes autônomos processam tarefas em um vasto espaço de ação, exigindo decisões em cada etapa. Essa complexidade demanda mecanismos sofisticados de planejamento e monitoramento.

2. Requisitos de observabilidade

Casos de uso de alto risco — como diagnóstico médico ou análise jurídica — exigem rastreabilidade granular. A conformidade com regulamentações como a Lei de IA da UE ressalta ainda mais a necessidade de estruturas de observabilidade robustas.

3. Depuração e Otimização

Identificar erros em fluxos de trabalho de várias etapas ou avaliar saídas intermediárias é desafiador sem rastros detalhados das ações do agente.

4. Escalabilidade e gerenciamento de custos

O dimensionamento de agentes para produção requer o monitoramento de métricas como latência, uso de tokens e custos operacionais para garantir a eficiência sem comprometer a qualidade.

Principais recursos das plataformas AgentOps

1. Criação e personalização de agentes

Os desenvolvedores podem configurar agentes usando um registro de componentes:

• Funções: Definir responsabilidades (por exemplo, pesquisador, planejador).
• Guarda-corpos: Defina restrições para garantir um comportamento ético e confiável.
• Kits de ferramentas: Habilite a integração com APIs, bancos de dados ou gráficos de conhecimento.

Os agentes são criados para interagir com conjuntos de dados, ferramentas e prompts específicos, mantendo a conformidade com regras predefinidas.

2. Observabilidade e Rastreamento

O AgentOps captura logs de execução detalhados:

• Traços: Registre cada etapa do fluxo de trabalho do agente, desde chamadas de LLM até o uso de ferramentas.
• Períodos: Divida os rastros em etapas granulares, como recuperação, geração de incorporação ou invocação de ferramentas.
• Artefatos: Rastreie saídas intermediárias, estados de memória e modelos de prompt para auxiliar na depuração.

Ferramentas de observabilidade como Langfuse ou Arize fornecem painéis que visualizam esses rastros, ajudando a identificar gargalos ou erros.

3. Gestão rápida

A engenharia rápida desempenha um papel importante na formação do comportamento do agente. Principais características incluem:

• Versionamento: Acompanhe iterações de prompts para comparação de desempenho.
• Detecção de injeção: Identifique códigos maliciosos ou erros de entrada em prompts.
• Optimization: Técnicas como Cadeia de Pensamento (CoT) ou Árvore de Pensamento melhoram as capacidades de raciocínio.

4. Integração de Feedback

O feedback humano continua sendo crucial para melhorias iterativas:

• Feedback explícito: Os usuários avaliam os resultados ou fornecem comentários.
• Feedback implícito: Métricas como tempo gasto na tarefa ou taxas de cliques são analisadas para avaliar a eficácia.

Esse ciclo de feedback refina tanto o desempenho do agente quanto os parâmetros de avaliação usados ​​para testes.

5. Avaliação e Teste

As plataformas AgentOps facilitam testes rigorosos em:

• benchmarks: Compare o desempenho do agente com os padrões do setor.
• Avaliações passo a passo: Avalie etapas intermediárias em fluxos de trabalho para garantir a correção.
• Avaliação de Trajetória: Valide o caminho de tomada de decisão tomado pelo agente.

6. Integração de Memória e Conhecimento

Os agentes utilizam memória de curto prazo para contexto (por exemplo, histórico de conversas) e memória de longo prazo para armazenar insights de tarefas passadas. Isso permite que os agentes se adaptem dinamicamente, mantendo a coerência ao longo do tempo.

7. Monitoramento e Métricas

Trilhas de monitoramento abrangentes:

• latência: Meça os tempos de resposta para otimização.
• Uso de token: Monitore o consumo de recursos para controlar custos.
• Métricas de qualidade: Avalie relevância, precisão e toxicidade.

Essas métricas são visualizadas em dimensões como sessões de usuário, prompts e fluxos de trabalho, permitindo intervenções em tempo real.

A Taxonomia de Artefatos Rastreáveis

O artigo apresenta uma taxonomia sistemática de artefatos que sustentam a observabilidade do AgentOps:

• Artefatos de criação de agentes: Metadados sobre funções, objetivos e restrições.
• Artefatos de execução: Registros de chamadas de ferramentas, filas de subtarefas e etapas de raciocínio.
• Artefatos de avaliação: Benchmarks, ciclos de feedback e métricas de pontuação.
• Rastreamento de artefatos: IDs de sessão, IDs de rastreamento e intervalos para monitoramento granular.

Essa taxonomia garante consistência e clareza em todo o ciclo de vida do agente, tornando a depuração e a conformidade mais gerenciáveis.

Operações do Agente (ferramenta) Passo a passo

Isso orientará você na configuração e no uso do AgentOps para monitorar e otimizar seus agentes de IA.

Etapa 1: instalar o AgentOps SDK

Instale o AgentOps usando seu gerenciador de pacotes Python preferido:

pip install agentops

Etapa 2: inicializar o AgentOps

Primeiro, importe o AgentOps e inicialize-o usando sua chave de API. Armazene a chave de API em um .env arquivo para segurança:

# Initialize AgentOps with API Key
import agentops
import os
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables
load_dotenv()
AGENTOPS_API_KEY = os.getenv("AGENTOPS_API_KEY")

# Initialize the AgentOps client
agentops.init(api_key=AGENTOPS_API_KEY, default_tags=["my-first-agent"])

Esta etapa configura a observabilidade para todas as interações LLM em seu aplicativo.

Etapa 3: Registre ações com decoradores

Você pode instrumentar funções específicas usando o @record_action decorador, que rastreia seus parâmetros, tempo de execução e saída. Aqui está um exemplo:

from agentops import record_action

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

A função agora será registrada no painel do AgentOps, fornecendo métricas para tempo de execução e rastreamento de entrada e saída.

Etapa 4: Rastrear agentes nomeados

Se você estiver usando agentes nomeados, use o @track_agent decorador para vincular todas as ações e eventos a agentes específicos.

from agentops import track_agent

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

    def factorial(self, n):
        """Calculate factorial recursively."""
        return 1 if n == 0 else n * self.factorial(n - 1)

Todas as ações ou chamadas LLM dentro deste agente agora estão associadas ao "math-agent" tag.

Etapa 5: Suporte multiagente

Para sistemas que utilizam múltiplos agentes, você pode rastrear eventos entre eles para melhor observabilidade. Veja um exemplo:

@track_agent(name="qa-agent")
class QAAgent:
    def generate_response(self, prompt):
        return f"Responding to: {prompt}"

@track_agent(name="developer-agent")
class DeveloperAgent:
    def generate_code(self, task_description):
        return f"# Code to perform: {task_description}"

qa_agent = QAAgent()
developer_agent = DeveloperAgent()

response = qa_agent.generate_response("Explain observability in AI.")
code = developer_agent.generate_code("calculate Fibonacci sequence")

Cada chamada aparecerá no painel do AgentOps sob o rastreamento do respectivo agente.

Etapa 6: Encerre a sessão

Para sinalizar o fim de uma sessão, use o end_session método. Opcionalmente, inclua o estado da sessão (Success or Fail) e uma razão.

# End of session
agentops.end_session(state="Success", reason="Completed workflow")

Isso garante que todos os dados sejam registrados e acessíveis no painel do AgentOps.

Etapa 7: Visualizar no painel do AgentOps

Visite Painel do AgentOps explorar:

• Replays de sessão: Rastros de execução passo a passo.
• Análise: Custo do LLM, uso de token e métricas de latência.
• Detecção de erro: Identifique e depure falhas ou loops recursivos.

Exemplo aprimorado: detecção de pensamento recursivo

O AgentOps também suporta a detecção de loops recursivos em fluxos de trabalho de agentes. Vamos estender o exemplo anterior com detecção recursiva:

@track_agent(name="recursive-agent")
class RecursiveAgent:
    def solve(self, task, depth=0, max_depth=5):
        """Simulates recursive task solving with depth control."""
        if depth >= max_depth:
            return f"Max recursion depth reached for task: {task}"
        return self.solve(task, depth + 1)

recursive_agent = RecursiveAgent()
output = recursive_agent.solve("Optimize database queries")
print(output)