摘要：如今 AI 代理的应用越来越广泛，从智能编程助手到知识库问答助理，都能看到大模型 Agent 的身影。然而，如何有效地监控这些 AI 代理的运行状态、性能指标以及交互情况，也成为了开发者们面临的一大挑战。AgentOps，作为一个专注于AI 代理监控的工具，则
如今 AI 代理的应用越来越广泛，从智能编程助手到知识库问答助理，都能看到大模型 Agent 的身影。然而，如何有效地监控这些 AI 代理的运行状态、性能指标以及交互情况，也成为了开发者们面临的一大挑战。AgentOps，作为一个专注于AI 代理监控的工具，则提供了一个强大而便捷的解决方案。
AgentOps 是一个为 AI 代理提供会话回放、指标统计和监控功能的工具，其代码仓库位于 https://github.com/AgentOps-AI/agentops。该项目旨在帮助开发者更好地理解和管理他们的 AI 代理，提供了对 LLM 调用、成本、延迟、代理故障、多代理交互、工具使用以及会话级统计等方面的监控能力。
AgentOps 支持多种 LLM 提供商，包括 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 等，可以与不同版本的 OpenAI API（如 0.0.x 和 1.x）集成，为开发者提供了广泛的选择。
AgentOps 功能强大，拥有以下特色功能：
会话回放分析与调试：AgentOps 可以记录 AI 代理的会话过程，开发者可以通过回放功能查看代理的交互历史，以及查看统计图标，深入了解代理的行为和决策过程。大语言模型成本管理：提供对 LLM 调用的成本、延迟等关键指标的监控，帮助开发者优化资源使用，降低成本。多代理交互监控：能够监控多个 AI 代理之间的交互情况，有助于开发者调试和优化多代理系统。代理基准测试：提供了超过100个评估用例，可以对 AI Agent 进行全面的评估。合规与安全：能检测常见的提示注入和数据泄露漏洞，提供合规安全防护。框架集成：与 CrewAI、AG2（AutoGen）、Camel AI 和 LangChain 进行了原生集成AgentOps 是一个 Python SDK，通过 pip 在本地环境安装：
pip install agentops安装完成后，就可以在调用 LLM 的应用中引用，进行会话记录：
import agentops# Beginning of your program (i.e. main.py, __init__.py)agentops.init( )...# End of programagentops.end_session('Success')在程序的开始部署，首先使用 init 方法初始化，然后在程序结束部分使用 end_session 方式结束会话的记录。记录完成后，既可以在 AgentOps 看板中查看所有的会话记录和统计数据了。
AgentOps 提供了跟踪 AI Agent 的装饰器，可以很方便地挂载到 Agent 类上，自动完成跟踪：
# Automatically associate all Events with the agent that originated themfrom agentops import track_agent@track_agent(name='SomeCustomName')class MyAgent: ...还提供了针对 LLM 工具进行跟踪的 record_tool 装饰器：
# Automatically create ToolEvents for tools that agents will usefrom agentops import record_tool@record_tool('SampleToolName')def sample_tool(...): ...而对于基础的动作 Action，还提供了 record_action 进行记录：
# Automatically create ActionEvents for other functions.from agentops import record_action@agentops.record_action('sample function being record')def sample_function(...): ...AgentOps 可以很方便地与其他 AI Agent 框架进行整合，如 CrewAI，就可以在安装时使用以下命令：
pip install 'crewai[agentops]'AgentOps 为开发者提供了一个全面而强大的工具，用于监控和管理 AI 代理。通过会话回放、指标监控等功能，开发者可以更好地理解 AI 代理的行为，优化系统性能，降低成本。
AgentOps 应用领域广泛，例如在智能客服系统中，AgentOps 可以帮助监控客服代理与用户的交互过程，分析客服代理的响应时间、准确率等指标，从而提高客服服务质量；而对于智能助手应用，如语音助手、聊天机器人等，AgentOps 可以监控助手的调用成本、延迟等，优化资源使用，提升用户体验；在多代理协作的场景中，AgentOps 可以监控代理之间的交互情况，帮助开发者调试和优化系统，提高协作效率。
来源：每日开源代码
