El crecimiento de agentes autónomos mediante modelos básicos (FM), como los modelos de lenguaje grande (LLM), ha reformado la forma en que resolvemos problemas complejos de varios pasos. Estos agentes realizan tareas que van desde atención al cliente hasta ingeniería de software, navegando por complejos flujos de trabajo que combinan razonamiento, uso de herramientas y memoria.
Sin embargo, a medida que estos sistemas crecen en capacidad y complejidad, surgen desafíos en materia de observabilidad, confiabilidad y cumplimiento.
Aquí es donde entra en juego AgentOps; un concepto inspirado en DevOps y MLOps pero diseñado para gestionar el ciclo de vida de los agentes basados en FM.
Para proporcionar una comprensión fundamental de AgentOps y su papel fundamental a la hora de permitir la observabilidad y la trazabilidad de los agentes autónomos basados en FM, he extraído ideas del artículo reciente. Una taxonomía de AgentOps para permitir la observabilidad de agentes basados en modelos básicos por Liming Dong, Qinghua Lu y Liming Zhu. El documento ofrece una exploración integral de AgentOps, destacando su necesidad en la gestión del ciclo de vida de agentes autónomos, desde la creación y ejecución hasta la evaluación y el monitoreo. Los autores clasifican los artefactos rastreables, proponen características clave para las plataformas de observabilidad y abordan desafíos como la complejidad de las decisiones y el cumplimiento normativo.
Si bien AgentOps (la herramienta) ha ganado una importancia significativa como una de las herramientas líderes para monitorear, depurar y optimizar agentes de IA (como autogen, crew ai), este artículo se centra en el concepto más amplio de Operaciones de IA (Ops).
Dicho esto, AgentOps (la herramienta) ofrece a los desarrolladores información sobre los flujos de trabajo de los agentes con funciones como repeticiones de sesiones, seguimiento de costos de LLM y monitoreo de cumplimiento. Como una de las herramientas de operaciones más populares en IA, más adelante en el artículo analizaremos su funcionalidad con un tutorial.
¿Qué es AgentOps?
AgentOps se refiere a los procesos, herramientas y marcos de un extremo a otro necesarios para diseñar, implementar, monitorear y optimizar agentes autónomos basados en FM en producción. Sus objetivos son:
- Observabilidad: Proporcionando visibilidad total de los procesos de ejecución y toma de decisiones del agente.
- Trazabilidad: Captura de artefactos detallados a lo largo del ciclo de vida del agente para depuración, optimización y cumplimiento.
- Fiabilidad: Garantizar resultados consistentes y confiables a través de monitoreo y flujos de trabajo sólidos.
En esencia, AgentOps va más allá de los MLOps tradicionales al enfatizar los flujos de trabajo iterativos de varios pasos, la integración de herramientas y la memoria adaptable, todo ello manteniendo un seguimiento y una supervisión rigurosos.
Desafíos clave abordados por AgentOps
1. Complejidad de los sistemas agentes
Los agentes autónomos procesan tareas en un vasto espacio de acción, lo que requiere decisiones en cada paso. Esta complejidad exige mecanismos sofisticados de planificación y seguimiento.
2. Requisitos de observabilidad
Los casos de uso de alto riesgo, como el diagnóstico médico o el análisis legal, exigen una trazabilidad granular. El cumplimiento de regulaciones como la Ley de IA de la UE subraya aún más la necesidad de contar con marcos de observabilidad sólidos.
3. Depuración y optimización
Identificar errores en flujos de trabajo de varios pasos o evaluar resultados intermedios es un desafío sin rastros detallados de las acciones del agente.
4. Escalabilidad y gestión de costos
Escalar agentes para producción requiere monitorear métricas como latencia, uso de tokens y costos operativos para garantizar la eficiencia sin comprometer la calidad.
Características principales de las plataformas AgentOps
1. Creación y personalización de agentes
Los desarrolladores pueden configurar agentes utilizando un registro de componentes:
- Funciones: Definir responsabilidades (p. ej., investigador, planificador).
- Barandillas: Establecer restricciones para garantizar un comportamiento ético y confiable.
- Cajas de herramientas: Habilite la integración con API, bases de datos o gráficos de conocimiento.
Los agentes están diseñados para interactuar con conjuntos de datos, herramientas y mensajes específicos mientras mantienen el cumplimiento de reglas predefinidas.
2. Observabilidad y seguimiento
AgentOps captura registros de ejecución detallados:
- Rastros: Registre cada paso en el flujo de trabajo del agente, desde las llamadas de LLM hasta el uso de herramientas.
- Se extiende: Divida los seguimientos en pasos granulares, como recuperación, generación de incrustación o invocación de herramientas.
- Artefactos: Realice un seguimiento de las salidas intermedias, los estados de la memoria y las plantillas de mensajes para ayudar en la depuración.
Las herramientas de observabilidad como Langfuse o Arize proporcionan paneles que visualizan estos rastros, lo que ayuda a identificar cuellos de botella o errores.
3. Gestión rápida
La ingeniería rápida juega un papel importante en la formación del comportamiento del agente. Las características clave incluyen:
- Versionado: Realice un seguimiento de las iteraciones de indicaciones para comparar el rendimiento.
- Detección de inyección: Identifique códigos maliciosos o errores de entrada en las indicaciones.
- Mejoramiento: Técnicas como la Cadena de Pensamiento (CoT) o el Árbol del Pensamiento mejoran la capacidad de razonamiento.
4. Integración de comentarios
La retroalimentación humana sigue siendo crucial para mejoras iterativas:
- Comentarios explícitos: Los usuarios califican los resultados o brindan comentarios.
- Comentarios implícitos: Se analizan métricas como el tiempo dedicado a la tarea o las tasas de clics para medir la eficacia.
Este circuito de retroalimentación refina tanto el desempeño del agente como los puntos de referencia de evaluación utilizados para las pruebas.
5. Evaluación y pruebas
Las plataformas AgentOps facilitan pruebas rigurosas en:
- Puntos de referencia: Compare el rendimiento de los agentes con los estándares de la industria.
- Evaluaciones paso a paso: Evaluar los pasos intermedios en los flujos de trabajo para garantizar la corrección.
- Evaluación de trayectoria: Validar el camino de toma de decisiones seguido por el agente.
6. Integración de memoria y conocimiento
Los agentes utilizan la memoria a corto plazo para el contexto (p. ej., historial de conversaciones) y la memoria a largo plazo para almacenar conocimientos de tareas pasadas. Esto permite a los agentes adaptarse dinámicamente manteniendo la coherencia a lo largo del tiempo.
7. Monitoreo y Métricas
Pistas de seguimiento integral:
- Estado latente: Mida los tiempos de respuesta para la optimización.
- Uso de tokens: Monitorear el consumo de recursos para controlar costos.
- Métricas de calidad: Evaluar relevancia, precisión y toxicidad.
Estas métricas se visualizan en dimensiones como sesiones de usuario, indicaciones y flujos de trabajo, lo que permite intervenciones en tiempo real.
La taxonomía de artefactos rastreables
El artículo presenta una taxonomía sistemática de artefactos que sustentan la observabilidad de AgentOps:
- Artefactos de creación de agentes: Metadatos sobre roles, objetivos y restricciones.
- Artefactos de ejecución: Registros de llamadas a herramientas, colas de subtareas y pasos de razonamiento.
- Artefactos de evaluación: Puntos de referencia, ciclos de retroalimentación y métricas de puntuación.
- Artefactos de rastreo: ID de sesión, ID de seguimiento e intervalos para una supervisión granular.
Esta taxonomía garantiza coherencia y claridad en todo el ciclo de vida del agente, lo que hace que la depuración y el cumplimiento sean más manejables.
Tutorial de AgentOps (herramienta)
Esto lo guiará a través de la configuración y el uso de AgentOps para monitorear y optimizar sus agentes de IA.
Paso 1: Instale el SDK de AgentOps
Instale AgentOps usando su administrador de paquetes Python preferido:
pip install agentops
Paso 2: Inicializar AgentOps
Primero, importe AgentOps e inicialícelo usando su clave API. Guarde la clave API en un .env archivo por seguridad:
# 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"))
Este paso configura la observabilidad de todas las interacciones LLM en su aplicación.
Paso 3: registrar acciones con decoradores
Puede instrumentar funciones específicas utilizando el @record_action decorador, que rastrea sus parámetros, tiempo de ejecución y salida. He aquí un ejemplo:
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
La función ahora se registrará en el panel de AgentOps, proporcionando métricas para el tiempo de ejecución y el seguimiento de entrada y salida.
Paso 4: realizar un seguimiento de los agentes designados
Si está utilizando agentes nombrados, utilice el @track_agent decorador para vincular todas las acciones y 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)
Cualquier acción o llamada LLM dentro de este agente ahora está asociada con el "math-agent" etiqueta.
Paso 5: Soporte multiagente
Para sistemas que utilizan varios agentes, puede realizar un seguimiento de los eventos entre agentes para una mejor observabilidad. He aquí un ejemplo:
@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 llamada aparecerá en el panel de AgentOps bajo el seguimiento de su agente respectivo.
Paso 6: finalizar la sesión
Para señalar el final de una sesión, utilice el end_session método. Opcionalmente, incluya el estado de la sesión (Success o Fail) y una razón.
# End of session agentops.end_session(state="Success", reason="Completed workflow")
Esto garantiza que todos los datos se registren y sean accesibles en el panel de AgentOps.
Paso 7: visualizar en el panel de AgentOps
Visite el Panel de AgentOps para explorar:
- Repeticiones de sesiones: Seguimientos de ejecución paso a paso.
- Analítica: Costo de LLM, uso de tokens y métricas de latencia.
- Detección de errores: Identificar y depurar fallos o bucles recursivos.
Ejemplo mejorado: detección de pensamiento recursivo
AgentOps también admite la detección de bucles recursivos en los flujos de trabajo de los agentes. Ampliemos el ejemplo anterior con detección recursiva:
