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使用 AgentOps 的自主代理：为您的 AI 应用程序提供可观察性、可追溯性及其他功能
大型语言模型 (LLM) 等基础模型 (FM) 的自主代理的发展改革了我们解决复杂、多步骤问题的方式。这些代理执行从客户支持到软件工程的各种任务，导航结合推理、工具使用和记忆的复杂工作流程。然而，随着这些系统的能力和复杂性不断增长，可观察性、可靠性、[…]The post 具有 AgentOps 的自主代理：AI 应用程序的可观察性、可追溯性及其他方面首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI通过大型语言模型 (LLM) 等基础模型 (FM) 产生的自主代理的成长，彻底改变了我们解决复杂、多步骤问题的方式。这些代理执行的任务范围从客户支持到软件工程，导航结合推理、工具使用和内存的复杂工作流程。
然而，随着这些系统的能力和复杂性的增长，可观察性、可靠性和合规性方面的挑战也随之出现。
这就是 AgentOps 的用武之地；一个以 DevOps 和 MLOps 为模型的概念，但专为管理基于 FM 的代理的生命周期而量身定制。
为了提供对 AgentOps 及其在实现基于 FM 的自主代理的可观察性和可追溯性方面的关键作用的基础理解，我从 Liming Dong、Qinghua Lu 和 Liming Zhu 最近的论文《用于实现基于基础模型的代理可观察性的 AgentOps 分类法》中汲取了见解。本文对 AgentOps 进行了全面探讨，强调了其在管理自主代理生命周期（从创建和执行到评估和监控）中的必要性。作者对可跟踪工件进行了分类，提出了可观察性平台的关键特性，并解决了决策复杂性和法规遵从性等挑战。
用于实现基于基础模型的代理可观察性的 AgentOps 分类法 用于实现基于基础模型的代理可观察性的 AgentOps 分类法虽然 AgentOps（该工具）作为监控、调试和优化 AI 代理（如 autogen、crew ai）的主要工具之一获得了广泛的关注，但本文重点介绍 AI 操作（Ops）的更广泛概念。
A gentOps autogen也就是说，AgentOps（该工具）通过会话重播、LLM 成本跟踪和合规性监控等功能为开发人员提供了对代理工作流的洞察。作为 AI 中最受欢迎的 Ops 工具之一，我们将在本文后面通过教程介绍其功能。