عوامل مستقل با AgentOps: قابلیت مشاهده، ردیابی و فراتر از برنامه هوش مصنوعی شما

رشد عامل‌های مستقل توسط مدل‌های پایه (FM) مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نحوه حل مسائل پیچیده و چند مرحله‌ای را اصلاح می‌کند. این نمایندگان وظایفی از پشتیبانی مشتری گرفته تا مهندسی نرم‌افزار، پیمایش در جریان‌های کاری پیچیده که استدلال، استفاده از ابزار و حافظه را ترکیب می‌کند، انجام می‌دهند.

با این حال، همانطور که این سیستم ها در قابلیت و پیچیدگی رشد می کنند، چالش هایی در مشاهده پذیری، قابلیت اطمینان و انطباق ظاهر می شوند.

اینجاست که AgentOps وارد می شود. مفهومی که از DevOps و MLOps مدل شده است، اما برای مدیریت چرخه حیات عوامل مبتنی بر FM طراحی شده است.

AgentOps چیست؟

AgentOps به فرآیندها، ابزارها و چارچوب های سرتاسر مورد نیاز برای طراحی، استقرار، نظارت و بهینه سازی عوامل مستقل مبتنی بر FM در تولید اشاره دارد. اهداف آن عبارتند از:

• قابلیت مشاهده: ارائه دید کامل به فرآیندهای اجرایی و تصمیم گیری عامل.
• قابلیت ردیابی: ثبت مصنوعات دقیق در طول چرخه عمر عامل برای اشکال زدایی، بهینه سازی و انطباق.
• قابلیت اطمینان: اطمینان از خروجی های ثابت و قابل اعتماد از طریق نظارت و گردش کار قوی.

در هسته خود، AgentOps فراتر از MLOهای سنتی با تأکید بر گردش‌های کاری تکراری، چند مرحله‌ای، یکپارچه‌سازی ابزار و حافظه تطبیقی، همه در عین حفظ ردیابی و نظارت دقیق، گسترش می‌یابد.

چالش های کلیدی که توسط AgentOps برطرف شده است

1. پیچیدگی از سیستم های عاملی

عوامل خودمختار وظایف را در یک فضای عملیاتی وسیع پردازش می‌کنند و نیاز به تصمیم‌گیری در هر مرحله دارند. این پیچیدگی نیازمند برنامه ریزی و مکانیسم های نظارتی پیچیده است.

2. الزامات مشاهده پذیری

موارد استفاده پرمخاطره – مانند تشخیص پزشکی یا تجزیه و تحلیل قانونی – نیاز به ردیابی دانه ای دارند. مطابقت با مقرراتی مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا بر نیاز به چارچوب‌های قابل مشاهده قوی تأکید می‌کند.

3. اشکال زدایی و بهینه سازی

شناسایی خطاها در گردش‌های کاری چند مرحله‌ای یا ارزیابی خروجی‌های میانی بدون ردپای دقیق از اقدامات عامل چالش برانگیز است.

4. مقیاس پذیری و مدیریت هزینه

عوامل مقیاس برای تولید نیازمند نظارت بر معیارهایی مانند تأخیر، استفاده از توکن و هزینه های عملیاتی برای اطمینان از کارایی بدون به خطر انداختن کیفیت هستند.

ویژگی های اصلی پلتفرم های AgentOps

1. ایجاد و سفارشی سازی عامل

توسعه دهندگان می توانند عوامل را با استفاده از رجیستری از مؤلفه ها پیکربندی کنند:

• نقش ها: مسئولیت ها را تعریف کنید (مثلاً محقق، برنامه ریز).
• نرده های محافظ: برای اطمینان از رفتار اخلاقی و قابل اعتماد، محدودیت هایی را تعیین کنید.
• جعبه ابزار: ادغام با API ها، پایگاه های داده یا نمودارهای دانش را فعال کنید.

Agent ها برای تعامل با مجموعه داده ها، ابزارها و دستورات خاص ساخته شده اند و در عین حال مطابق با قوانین از پیش تعریف شده هستند.

2. قابلیت مشاهده و ردیابی

AgentOps گزارش های اجرایی دقیق را ضبط می کند:

• آثار: هر مرحله در گردش کار نماینده، از تماس‌های LLM تا استفاده از ابزار را ضبط کنید.
• دهانه ها: ردیابی ها را به مراحل دانه ای تقسیم کنید، مانند بازیابی، تولید جاسازی یا فراخوانی ابزار.
• مصنوعات: خروجی‌های میانی، وضعیت‌های حافظه و الگوهای درخواستی را برای کمک به اشکال‌زدایی ردیابی کنید.

ابزارهای مشاهده پذیری مانند Langfuse یا Arize داشبوردهایی را ارائه می دهند که این ردپاها را تجسم می کنند و به شناسایی تنگناها یا خطاها کمک می کنند.

3. مدیریت سریع

مهندسی سریع نقش مهمی در شکل گیری رفتار عامل ایفا می کند. ویژگی های کلیدی عبارتند از:

• نسخه سازی: ردیابی تکرار درخواست ها برای مقایسه عملکرد.
• تشخیص تزریق: کدهای مخرب یا خطاهای ورودی را در دستورات شناسایی کنید.
• بهینه سازی: تکنیک هایی مانند زنجیره فکر (CoT) یا درخت فکر، قابلیت های استدلال را بهبود می بخشد.

4. یکپارچه سازی بازخورد

بازخورد انسانی برای بهبودهای تکراری بسیار مهم است:

• بازخورد صریح: کاربران به خروجی ها امتیاز می دهند یا نظرات ارائه می دهند.
• بازخورد ضمنی: معیارهایی مانند زمان انجام کار یا نرخ کلیک برای سنجش اثربخشی تجزیه و تحلیل می شوند.

این حلقه بازخورد هم عملکرد عامل و هم معیارهای ارزیابی مورد استفاده برای آزمایش را اصلاح می کند.

5. ارزیابی و آزمون

پلتفرم های AgentOps تست های دقیق را در موارد زیر تسهیل می کنند:

• معیارها: مقایسه عملکرد عامل با استانداردهای صنعت
• ارزیابی گام به گام: ارزیابی مراحل میانی در گردش کار برای اطمینان از صحت.
• ارزیابی مسیر: اعتبار مسیر تصمیم گیری که توسط نماینده گرفته شده است.

6. حافظه و دانش ادغام

عوامل از حافظه کوتاه مدت برای زمینه (مثلاً تاریخچه مکالمه) و حافظه بلند مدت برای ذخیره بینش از وظایف گذشته استفاده می کنند. این عامل را قادر می سازد تا با حفظ انسجام در طول زمان، به صورت پویا وفق دهند.

7. نظارت و متریک

مسیرهای نظارتی جامع:

• تأخیر: اندازه گیری زمان پاسخ برای بهینه سازی
• استفاده از توکن: نظارت بر مصرف منابع برای کنترل هزینه ها.
• معیارهای کیفیت: ارتباط، دقت و سمیت را ارزیابی کنید.

این معیارها در ابعادی مانند جلسات کاربر، درخواست‌ها و گردش‌های کاری تجسم می‌شوند و مداخلات بلادرنگ را ممکن می‌سازند.

طبقه بندی مصنوعات قابل ردیابی

این مقاله یک طبقه‌بندی سیستماتیک از مصنوعات را معرفی می‌کند که قابلیت مشاهده AgentOps را پایه‌ریزی می‌کند:

• مصنوعات ایجاد عامل: فراداده در مورد نقش ها، اهداف و محدودیت ها.
• مصنوعات اجرایی: گزارش‌های فراخوانی ابزار، صف‌های وظایف فرعی و مراحل استدلال.
• ارزیابی آثار: معیارها، حلقه‌های بازخورد و معیارهای امتیازدهی.
• ردیابی مصنوعات: شناسه‌های جلسه، شناسه‌های ردیابی، و بازه‌ها برای نظارت دقیق.

این طبقه بندی ثبات و وضوح را در طول چرخه عمر عامل تضمین می کند و اشکال زدایی و انطباق را قابل مدیریت تر می کند.

AgentOps (ابزار) راهپیمایی

این شما را در راه اندازی و استفاده از AgentOps برای نظارت و بهینه سازی عوامل هوش مصنوعی راهنمایی می کند.

مرحله 1: AgentOps SDK را نصب کنید

AgentOps را با استفاده از مدیریت بسته Python ترجیحی خود نصب کنید:

pip install agentops

مرحله 2: راه اندازی AgentOps

ابتدا AgentOps را وارد کرده و با استفاده از کلید API خود آن را مقداردهی اولیه کنید. کلید API را در یک ذخیره کنید .env فایل برای امنیت:

# 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"])

این مرحله قابلیت مشاهده را برای همه تعاملات LLM در برنامه شما تنظیم می کند.

مرحله 3: ثبت اقدامات با دکوراتورها

شما می توانید توابع خاص را با استفاده از @record_action دکوراتور، که پارامترها، زمان اجرا و خروجی آنها را ردیابی می کند. در اینجا یک مثال است:

from agentops import record_action
@record_action("custom-action-tracker")
def is_prime(number):
    """Check if a number is prime."""
    if number 
The function will now be logged in the AgentOps dashboard, providing metrics for execution time and input-output tracking.
Step 4: Track Named Agents
If you are using named agents, use the @track_agent decorator to tie all actions and events to specific agents.
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)
هر کنش یا تماس LLM در این عامل اکنون با آن مرتبط است "math-agent" برچسب زدن
مرحله 5: پشتیبانی چند عاملی
برای سیستم‌هایی که از چندین عامل استفاده می‌کنند، می‌توانید رویدادها را در بین عوامل برای مشاهده بهتر ردیابی کنید. در اینجا یک مثال است:
@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")

هر تماس در داشبورد AgentOps در زیر ردیابی عامل مربوطه ظاهر می شود.
مرحله 6: پایان جلسه
برای علامت دادن به پایان یک جلسه، از end_session روش به صورت اختیاری، وضعیت جلسه (Success یا Fail) و یک دلیل
# End of session
agentops.end_session(state="Success", reason="Completed workflow")
این تضمین می‌کند که همه داده‌ها در داشبورد AgentOps ثبت شده و در دسترس هستند.
مرحله 7: در داشبورد AgentOps تجسم کنید
بازدید کنید داشبورد AgentOps برای کاوش:
تکرار جلسات: ردیابی گام به گام اجرا.
تجزیه و تحلیل: هزینه LLM، استفاده از رمز و معیارهای تأخیر.
تشخیص خطا: خرابی ها یا حلقه های بازگشتی را شناسایی و اشکال زدایی کنید.
مثال پیشرفته: تشخیص تفکر بازگشتی
AgentOps همچنین از شناسایی حلقه های بازگشتی در گردش کار عامل پشتیبانی می کند. بیایید مثال قبلی را با تشخیص بازگشتی گسترش دهیم: