十大Agent Ops工具（為AI代理運營保駕護航）

隨著人工智慧代理承擔的任務越來越複雜，僅僅構建它們是不夠的，管理它們的效能、可靠性和效率同樣至關重要。這正是 Agent Ops 的用武之地。它可以幫助企業監控、最佳化和擴充套件人工智慧代理，確保其無縫執行並適應現實世界的挑戰。從用於代理運營的人工智慧工具到代理生產力工具，企業需要正確的解決方案來簡化自動化並提高效能。在本文中，我們將探討 Agent Ops 的 10 大工具，涵蓋必要的代理效能監控工具和自動化工具，使人工智慧運營更順暢、更具成本效益和影響力。

什麼是Agent Ops?

Agent Ops 是一套用於管理、觀察、評估和最佳化生產環境中自主人工智慧代理的工具和實踐。它類似於 DevOps，但專門為人工智慧代理定製。Agent Ops 的主要目標是確保人工智慧代理在整個生命週期內高效、可靠、透明地執行。

Agent Ops 涵蓋從即時監控代理效能到處理錯誤、最佳化效能、確保可擴充套件性以及在必要時整合人工監督等各個方面。它使團隊能夠管理和改進自主代理，確保代理在擴充套件和發展過程中繼續有效執行。

Agent Ops為什麼重要？

當人工智慧和自主系統被納入更多應用（如智慧助理、無人駕駛汽車和客戶服務）時，管理它們的複雜性就會大大增加。在生產環境中，正常執行時間和信任度至關重要，Agent Ops 可確保這些系統的可靠性、有效性和可擴充套件性。

Agent Ops 的核心目標是為開發人員、公司和團隊提供實施、跟蹤和增強自主代理所需的資源。它還能確保這些資源滿足實際應用的嚴格要求。

Agent Ops工作流程

Agent Ops 工作流是指在自主人工智慧代理的整個生命週期中，管理、觀察、最佳化和確保其順利執行所涉及的一系列步驟和流程。該工作流程涉及幾個關鍵階段，從開發和部署到持續監控和最佳化。以下是典型的代理運營工作流程的細分：

1. 代理開發和設計

第一階段涉及設計代理的整體結構、行為和決策能力。這包括

• 代理建模：定義代理的目的和行為，包括其任務、決策和目標。
• 架構設計：為代理選擇合適的架構（如基於規則、強化學習等）。
• 工具選擇：確定支援代理執行和管理的工具和框架（如LangChain、AutoGen）。
• 行為設計：定義代理的決策過程，包括如何與環境和使用者互動。

2. 部署與整合

代理開發完成後，需要將其整合到生產環境中。具體做法如下：

• 系統整合：確保代理整合到更廣泛的系統或應用中（如客戶關係管理、聊天機器人、推薦引擎）。
• 測試和驗證：在受控環境中進行初始測試，以驗證代理的功能、準確性和效能。
• 部署：將代理部署到生產環境中，確保其連線到必要的資料來源、API 和系統。
• 版本控制：使用版本控制工具跟蹤代理配置和行為的變更和更新。

3. 監控和可觀察性

這一階段包括建立系統來觀察代理行為和效能。具體步驟如下：

• 即時監控：設定即時監控，以跟蹤代理的行為、效能和任何潛在問題（如故障、錯誤輸出）。
• 日誌記錄和跟蹤：實施日誌機制，記錄每次互動、任務完成情況和代理做出的決定，確保資料可用於分析。
• 效能指標：持續監控關鍵效能指標（KPI），如響應時間、成功率和準確性。
• 異常檢測：使用自動化工具檢測與預期行為的偏差（如過度延遲、錯誤響應或系統故障）。

4. 錯誤處理和除錯

處理代理執行過程中出現的問題和錯誤，確保其能夠恢復並繼續順利執行。具體做法如下

• 故障恢復：為代理實施從容處理錯誤的策略，如回退流程或重試。
• 根源分析：如果出現問題，使用日誌和資料分析工具進行根本原因分析，以瞭解故障根源。
• 持續反饋：收集來自使用者、利益相關者或測試階段的反饋，找出代理表現不佳或失敗的地方。

5. 最佳化和效能調整

在這一階段，將對效能和效率進行改進，以提高代理的產出並減少資源消耗。它包括

• 效能評估：根據設定的目標（包括準確性、效率和使用者滿意度）評估代理的效能。
• 模型調整：根據實際反饋和測試結果，調整模型、配置和引數，以提高代理效能。
• 資源最佳化：分析令牌使用情況、計算負荷和運營成本，並進行相應最佳化，以減少不必要的資源消耗。
• A/B 測試：對不同版本的代理進行 A/B 測試，以確定最佳配置並最佳化結果。

6. 記憶體和狀態管理

管理代理的記憶體和狀態對於確保長期互動的連續性和上下文至關重要。

• 上下文管理：確保代理保留相關狀態資訊或以前互動的記憶，以改進其決策並提供更準確的響應。
• 狀態同步：對於需要執行多步任務或複雜狀態轉換的代理，應確保狀態同步並即時更新。
• 長期記憶：對於具有持續學習能力的代理，應確保有效管理長期記憶，以實現持續學習和改進。

7. 人類參與與反饋迴圈

人工監督可完善決策，尤其是在敏感或關鍵任務中。具體做法如下

• 人工監督：對於關鍵決策或敏感任務，整合人在迴路功能，以便在必要時進行人工干預。
• 使用者反饋：持續收集使用者反饋，改進代理行為，尤其是在代理可能無法滿足使用者期望的情況下。
• 自適應學習：隨著時間的推移，利用反饋迴路不斷調整和改進代理的響應和行動。

8. 擴充套件性和可靠性

隨著代理處理的資料和任務越來越多，擴充套件和確保可靠性是保持效能的關鍵。

• 可擴充套件性：隨著需求的增長，確保代理能夠處理不斷增加的互動量或更復雜的任務。
• 可靠性測試：持續測試代理在各種條件下的可靠性和效能。這是為了確保它能處理更大的工作負載、意外的流量峰值或不同的使用者互動。
• 負載平衡：實施負載平衡解決方案，確保代理能夠有效地分配任務，尤其是在高需求環境中。

10. 合規和道德方面的考慮

確保代理在合法和合乎道德的範圍內運作至關重要，尤其是在他們做出影響使用者的決策時。

• 遵守法規：確保代理遵守相關法規，如資料隱私法（如 GDPR），並遵守任何行業特定標準。
• 道德準則：監控代理的行為，確保其符合道德標準，尤其是在敏感情況下（如有偏見的決策、有害內容）。

2025年十大Agent Ops工具

現在，讓我們深入瞭解有助於簡化人工智慧代理管理的十大代理運營工具。每種工具都在工作流程的不同階段發揮著至關重要的作用。

1. LangGraph：基於圖形的協調框架

LangGraph 是由 LangChain 開發的基於圖形的協調框架，旨在促進建立複雜、有狀態的人工智慧代理。它允許開發人員將代理工作流建模為有向無環圖（DAG），其中每個節點代表一個任務或決策點，邊定義執行流。這種結構化方法提供了清晰的視覺化代理流程，使設計、除錯和最佳化多步驟工作流變得更加容易。

LangGraph功能

LangGraph 提供多種強大功能，可增強代理工作流，使其更加高效、可擴充套件和可靠。

• 視覺化流程和轉換：LangGraph 的 DAG 架構提供了代理決策過程的透明檢視，有助於除錯和最佳化。
• 內建記憶體和工具整合：它支援短期和長期記憶體配置，允許代理在不同任務間保留上下文。與向量資料庫等外部儲存解決方案的整合增強了持久記憶體功能。
• 跨節點的錯誤處理：強大的錯誤管理功能可確保代理優雅地處理異常，即使在出現問題時也能保持工作流的完整性。

對於需要採用結構化方法設計智慧代理，同時又要保持靈活性和控制力的開發人員來說，LangGraph 是理想之選。對於需要精確控制代理行為和複雜狀態管理的動態多步驟工作流的構建，它尤其有用。

當你需要代理以結構化狀態機的方式執行，對複雜的工作流提供清晰的視覺化和控制時，請使用 LangGraph。它的有向無環圖架構可確保無縫執行和透明度，是人工智慧驅動型應用的不二之選。

2. CrewAI：多代理協作框架

CrewAI 是一個開源框架，能夠協調多個人工智慧代理，每個代理都被分配了特定的角色，如開發人員、稽覈人員或專案經理。CrewAI 由 João Moura 開發，強調快速開發和易用性，使初學者和有經驗的開發人員都能使用。其方法允許高效的任務分配和代理之間的無縫協作，從而簡化了多代理工作流程。

Source: https://www.crewai.com/

CrewAI功能

CrewAI 提供了幾項關鍵功能，可加強代理協調，確保任務的順利、高效執行。

• 基於角色的任務授權：為代理分配特定角色可促進有組織的協作，確保任務由最合適的代理處理。
• 結構化記憶體管理：CrewAI 提供內建記憶型別，包括短期記憶和長期記憶，使代理能夠在互動過程中保留並利用相關資訊。
• 受控代理通訊：CrewAI 設計用於有效處理代理之間的通訊，從而最大限度地減少衝突並加強協作。

CrewAI 是需要快速建立多代理系統原型的專案的理想選擇，它兼顧了簡單性和功能性。它尤其適用於以快速設定和易用性為首要考慮因素的場景。

當您需要快速組建一個具有明確角色的代理團隊來協作完成任務時，請使用 CrewAI，它可從簡化開發和協調的直觀框架中獲益。

3. AutoGen：多代理通訊框架

AutoGen 是微軟開發的一個研究級框架，旨在促進複雜工作流程中的多代理通訊與協作。它支援代理之間的結構化對話，並整合了人類在環工作流，因此適用於需要複雜代理互動的應用。透過實現人工智慧代理與人類使用者之間的無縫協調，AutoGen 增強了適應性，確保了複雜任務的順利執行。

Source: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/

AutoGen功能

AutoGen 提供了先進的功能，可增強代理協作，使工作流程更具結構性、互動性和彈性。

• 人-代理-代理迴圈：AutoGen 可實現代理之間以及代理與人類使用者之間的互動，從而增強工作流的靈活性和適應性。
• 可定製的執行圖：開發人員可透過可定製的執行圖定義代理如何互動和執行任務，從而根據特定需求定製工作流。
• 強大的故障恢復機制：AutoGen 包含的功能允許代理從容應對故障，確保操作的連續性和可靠性。

AutoGen 非常適合研究場景和大規模互動式代理工作流，這些場景和工作流需要代理之間的合作與交流，以及與人工監督的整合。在設計具有複雜協調需求的自適應人工智慧系統時，它尤其有用。

當您需要實施涉及多個代理和人類互動的複雜工作流，需要一個支援複雜協調和錯誤處理的框架時，請使用 AutoGen。

4. Agent Ops.ai：自主代理的監控和最佳化

Agent Ops.ai 是一款專門用於管理和觀察生產環境中自主代理的工具。它提供全面的監控功能，允許使用者跟蹤代理效能、檢測異常並最佳化操作。透過提供即時洞察力和分析工具，Agent Ops.ai 可確保部署的代理高效執行並適應不斷變化的條件。

Source: https://www.agentops.ai/

Agent Ops.ai特點

Agent Ops.ai 具有強大的功能，可對基於代理的系統進行持續監控、評估和改進。

• 即時日誌和跟蹤：即時監控代理活動和效能指標，便於及時發現和解決問題。
• 重放功能：回顧過去的代理執行情況，以分析效能、識別瓶頸併為未來最佳化提供資訊。
• A/B 測試功能：試驗不同的代理配置，以確定最佳設定並提高整體效能。

它是在生產中部署自主代理的初創企業和企業的理想選擇，在這些企業中，持續監控和最佳化對於保持服務可靠性和效率至關重要。它提供了必要的工具來跟蹤、完善和改進代理驅動的工作流程。

當您需要一個專用平臺來監督和提高生產級代理系統的效能，確保它們有效執行並適應不斷變化的條件時，請使用 Agent Ops.ai。

5. Phoenix：大規模AI系統的可觀測性

由 Arize AI 開發的 Phoenix 是一個專為大型語言模型（LLM）和人工智慧代理定製的可觀察性平臺。它提供用於監控、分析和除錯人工智慧系統的工具，確保系統能提供準確可靠的輸出。透過深入洞察代理行為和系統效能，Phoenix 可幫助人工智慧團隊維護高質量、可信賴的人工智慧部署。

Source: https://phoenix.arize.com/

Phoenix功能

Phoenix 包括先進的監控和除錯功能，可提高人工智慧驅動系統的可靠性。

• 問題檢測：即時識別幻覺、延遲問題和不準確性等問題，以便迅速採取糾正措施。
• 根源分析：追溯問題根源，促進有針對性的改進，增強系統的穩健性。
• 多代理互動跟蹤：監控多個代理之間的互動，以瞭解依賴關係並最佳化協作流程。

Phoenix 是企業人工智慧團隊確保其人工智慧系統可靠性和可信度的理想選擇，尤其是在複雜的多代理環境中。它為診斷和提高人工智慧效能提供了重要的可觀察性工具。

當您需要全面的工具來監控和除錯 LLM 和人工智慧代理時，請使用 Phoenix，以確保生產環境中高質量和一致的效能。

6. Datadog：人工智慧代理和基礎架構的統一監控

Datadog 是一個領先的可觀察性平臺，可與各種人工智慧框架整合，包括用於 LLM 和人工智慧代理的框架。它提供統一的監控和分析，使團隊能夠同時監控傳統基礎架構和人工智慧驅動的元件。透過將其功能擴充套件到人工智慧代理監控，Datadog 可確保企業在熟悉的環境中跟蹤效能、檢測問題並最佳化其人工智慧應用。

Source: https://www.datadoghq.com/dg/monitor/free-trial/

Datadog功能

Datadog 提供一系列功能，旨在增強人工智慧驅動系統的可觀察性。

• 自定義儀表板：Datadog 允許使用者建立個性化儀表盤，顯示延遲、錯誤率和成本等關鍵指標。這種定製使團隊能夠專注於與其特定應用和服務最相關的資料。
• 與人工智慧框架整合：Datadog與LangChain等人工智慧框架無縫整合，提供開箱即用的儀表盤，視覺化所有模型的錯誤率、令牌計數、平均預測時間和請求總數。這種整合可深入洞察人工智慧應用的每個元件。
• 即時警報：該平臺提供代理故障或效能下降的即時警報，確保團隊能夠及時應對潛在問題並保持最佳系統效能。

Datadog 非常適合已經使用其基礎設施監控功能並希望將其功能擴充套件到人工智慧代理監控的團隊。它還非常適合正在尋找一個統一平臺來同時監控傳統基礎設施和人工智慧驅動元件的企業。

當您需要與現有基礎架構監控工具無縫整合的綜合可觀察性平臺時，請使用 Datadog，它可在提供傳統系統指標的同時，深入洞察人工智慧代理的效能。

7. Laminar (by Vellum)：LLM應用程式的可觀察性

Laminar 是一款專門用於觀察和除錯 LLM 應用程式和代理系統的工具。它能深入洞察 LLM 在不同處理階段的表現，幫助團隊改進模型和工作流程。透過提供詳細的日誌記錄、視覺化跟蹤和成本明細，Laminar 為開發人員提供了微調代理效能和提高模型效率所需的工具。

Source: https://www.lmnr.ai/

Laminar功能

Laminar 提供的主要功能旨在改進 LLM 和人工智慧代理的除錯和最佳化過程。

• 詳細日誌：Laminar 提供有關每個提示、工具呼叫和輸出的全面日誌，使開發人員能夠跟蹤資料流並識別代理處理管道中的潛在問題。
• 視覺化回溯：該工具提供視覺化跟蹤回溯，幫助使用者瞭解處理管道中出現問題的位置，從而促進高效除錯和最佳化。
• 成本分解分析：Laminar 提供令牌和延遲成本明細，幫助團隊最佳化資源使用，提高 LLM 應用程式的效率。

Laminar 最適合在除錯和最佳化 LLM 和人工智慧代理時需要精確度和清晰度的開發人員，它能提供對代理操作的詳細瞭解。

當您需要詳細的跟蹤和除錯功能來微調代理效能並最佳化 LLM 應用程式中的資源利用率時，請使用 Laminar。

8. Helicone：LLM 應用程式的 API 級可觀察性

Helicone 是一款開源工具，可為 LLM 應用程式提供 API 級可觀察性。它允許開發人員跟蹤和分析向 OpenAI 等模型發出的 API 請求，從而深入瞭解效能和成本，而無需考慮企業解決方案的複雜性。透過提供即時監控和效能洞察，Helicone 能夠以最少的設定和開銷實現對 LLM 應用程式的高效管理。

Helicone功能

Helicone為跟蹤和最佳化LLM應用中的API使用提供了基本功能。

• 即時請求跟蹤：Helicone能夠即時監控API的使用情況，幫助開發人員識別API呼叫的模式並發現異常。
• 成本和令牌使用洞察：該工具提供有關成本和令牌使用情況的詳細分析，幫助團隊有效管理資源並最佳化支出。
• 提示/響應比較：Helicone允許對不同的提示響應進行比較，有助於瞭解提示變化對代理輸出的影響。

Helicone是尋求輕量級、API級可觀察性的個人開發者和初創公司的理想選擇，無需企業工具的開銷，只需最少的設定即可提供強大的洞察力。

當您需要進行直接的API級監控，以深入瞭解API的使用情況、效能和成本時，請使用Helicone，而無需考慮大型可觀察性平臺的複雜性。

9. Dify：LLM應用程式和代理的一體化平臺

Dify 是構建和部署 LLM 應用程式和代理的一體化平臺。它將開發工具與內建的可觀察性功能相結合，使開發人員能夠輕鬆建立、監控和最佳化人工智慧代理。透過為開發和監控提供整合解決方案，Dify 簡化了構建和管理人工智慧代理的流程，實現了快速原型開發和持續改進。

Source: https://dify.ai/

Dify功能

Dify 提供一系列功能，可增強 LLM 應用程式和代理的開發、部署和最佳化。

• 視覺化工作流程生成器：Dify 為構建和連鎖 LLM 提示提供了視覺化介面，簡化了複雜代理工作流的設計。
• 整合監控：該平臺提供日誌、反饋捕獲和記憶體管理功能，允許開發人員監控代理效能，並根據資料進行改進。
• 使用者測試和評估：Dify 包括用於使用者測試和響應評估的工具，便於根據真實使用者反饋不斷改進代理互動。

Dify 最適合用於內部代理和聊天機器人的快速原型開發，在一個軟體包中同時提供開發工具和可觀察性，簡化了開發和監控流程。

如果您需要一個整合平臺來快速構建、部署和監控 LLM 應用程式和代理，並使用內建工具進行測試和最佳化，請使用 Dify。

10. Agenta：用於 LLM 和代理實驗和評估的開源平臺

Agenta 是一個開源平臺，旨在對 LLM 和代理進行實驗和評估。它側重於 A/B 測試和反饋驅動開發，允許團隊快速迭代代理效能。透過強調版本控制、即時反饋收集和比較評估，Agenta 加快了最佳化過程，使代理效果得到快速改善。

Source: https://github.com/Agenta-AI/agenta?tab=readme-ov-file

Agenta功能

Agenta 為人工智慧代理的實驗和迭代開發提供了量身定製的關鍵功能。

• 版本控制：Agenta 為提示和代理配置提供版本控制，使團隊能夠有效管理和跟蹤變更。
• 即時反饋收集：該平臺支援即時人類反饋收集，便於根據使用者互動情況進行持續改進。
• 比較評估：Agenta 允許對代理輸出進行並排評估，有助於確定最有效的配置和策略。

Agenta 最適合專注於及時最佳化和迭代改進的團隊，它為測試和改進人工智慧代理提供了一個結構化的環境。

當您需要一個專門用於實驗和評估的平臺時，請使用 Agenta，根據即時反饋快速迭代和最佳化代理效能。

Agent Ops工具比較表

下面是我們上面討論的所有 Agent Ops 工具的功能和用例比較表。

小結

隨著人工智慧代理處理日益複雜的任務，確保其效能、可靠性和效率至關重要。Agent Ops 透過提供有效監控、最佳化和擴充套件這些代理的工具，發揮著至關重要的作用。透過提供洞察力和自動化代理管理的許多方面，它可以確保平穩執行，並幫助企業維護具有成本效益和影響力的人工智慧系統。本文介紹的十大代理運營工具提供了提高代理效能和簡化代理管理的基本功能。從代理生產力工具到代理效能監控工具和代理運營自動化工具，這些解決方案可幫助人工智慧代理在實際場景中適應並茁壯成長。

常見問題

Q1. 什麼是 Agent Ops，為什麼它很重要？

A. 代理運營是指管理、監控和最佳化人工智慧代理的過程，以確保其高效執行、適應變化和無縫擴充套件。它透過利用代理生產力工具、代理效能監控工具和代理運營自動化工具，幫助企業保持可靠性、提高效能並降低運營成本。

Q2. Agent Ops 工具如何幫助人工智慧代理管理？

A. 代理運營工具提供多代理協調、即時監控、自動評估和資源最佳化等基本功能。這些工具包括跟蹤代理行為、除錯錯誤和微調效能的代理效能監控工具，以確保更好的效率和適應性。

Q3. 代理運營工具有哪些必備功能？

A. 關鍵功能包括可觀察性（日誌和監控）、工作流程自動化、反饋迴路、整合功能和安全合規性。代理運營自動化工具有助於簡化工作流程，減少人工干預，同時提高可擴充套件性和運營效率。

Q4. Agent Ops 工具可以與任何人工智慧模型或框架配合使用嗎？

A. 大多數代理運營工具的設計與框架無關，這意味著它們支援各種 LLM、API 和雲環境。SuperAGI、LangFuse 和 CrewAI 等流行的代理生產力工具整合了多個平臺，使它們能夠適應不同的人工智慧工作流程。

Q5. 如何根據需要選擇合適的 Agent Ops 工具？

A. 考慮您的具體需求，如代理協調、監控、部署或評估。Dify 等工具非常適合原型設計，而 Helicone 則側重於跟蹤 LLM 的使用情況。如果您需要代理運營自動化工具，請尋找能夠簡化管理任務並最佳化資源利用率的解決方案。正確的工具取決於您的工作流程和可擴充套件性需求。