What is AgentOps?
AI 에이전트 구축 및 배포는 복잡할 수 있습니다. 정확성과 확장성을 유지하면서 테스트, 디버깅 및 모니터링을 간소화하는 도구가 필요합니다. 바로 이럴 때 AgentOps가 필요합니다. 개발자 우선 플랫폼인 AgentOps는 AI 에이전트의 테스트, 디버깅 및 배포를 용이하게 하도록 설계되었습니다. 400개 이상의 LLM, 멀티 에이전트 프레임워크 또는 사용자 정의 도구를 사용하든 AgentOps는 안정적인 에이전트를 더 빠르게 구축하는 데 필요한 관찰 기능과 제어 기능을 제공합니다.
단 두 줄의 코드로 세션 재생, 비용 추적, 시간 여행 디버깅과 같은 강력한 기능에 액세스할 수 있으며, 이 모든 기능은 직관적인 대시보드 내에서 제공됩니다. Microsoft, Google, IBM과 같은 회사의 수천 명의 엔지니어가 신뢰하는 AgentOps는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 구축을 위한 최고의 솔루션입니다.
주요 기능
✨ 에이전트 동작 시각화
에이전트 실행의 모든 단계(LLM 호출, 도구 사용, 오류 등)를 자세한 타임라인 보기에서 추적합니다. 무엇이, 언제, 왜 발생했는지 파악합니다.
이점: 에이전트 작업에 대한 완벽한 투명성을 확보하여 디버깅 속도를 높이고 배포를 원활하게 합니다.
🔍 시간 여행 디버깅
정확한 정확도로 세션을 되감고 다시 재생합니다. 프롬프트, 완료 및 타임스탬프를 검사하여 문제를 빠르게 식별합니다.
이점: 문제를 몇 초 만에 격리하여 문제 해결 시간을 절약합니다.
📊 모델 전반의 비용 추적
GPT-4, Anthropic 및 기타 모델에 대한 지출을 실시간으로 모니터링합니다. 토큰, 프롬프트 및 완료별로 비용을 분석합니다.
이점: 프로젝트 규모를 확장하는 동안 예산을 최적화하고 예상치 못한 지출을 방지합니다.
🛠️ 합리적인 가격으로 미세 조정
저장된 완료를 활용하여 기존 방법보다 최대 25배 저렴하게 특수 LLM을 미세 조정합니다.
이점: 많은 비용을 들이지 않고도 모델 성능을 향상시킵니다.
🔒 엔터프라이즈급 보안
SOC-2, HIPAA 및 NIST AI RMF와 같은 규정 준수 지원 기능은 데이터를 안전하게 보호합니다. 추가적인 제어를 위해 자체 호스팅 옵션을 사용할 수 있습니다.
이점: 규제 요구 사항을 충족하고 고객과의 신뢰를 유지합니다.
사용 사례
복잡한 멀티 에이전트 시스템 디버깅
연구 작업에서 협업하는 AI 에이전트 그룹을 관리한다고 상상해 보십시오. AgentOps를 사용하면 에이전트 간의 상호 작용을 시각화하고, 도구 사용을 추적하고, 오류를 몇 초 만에 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트가 데이터베이스를 업데이트하지 못하면 세션 폭포수 기능을 사용하여 문제의 근본 원인을 추적할 수 있습니다.대규모 배포 비용 최적화
GPT-4로 구동되는 고객 서비스 봇을 배포하는 스타트업은 비용을 통제해야 합니다. AgentOps의 비용 추적 기능을 사용하여 토큰 사용량을 모니터링하고 불필요한 완료를 줄이기 위해 프롬프트를 조정하여 월별 비용을 30% 절감합니다.엔터프라이즈 솔루션을 안전하게 확장
금융 기관은 시장 동향을 분석하기 위해 AI 에이전트를 구축합니다. AgentOps의 역할 기반 권한 부여 및 사용자 지정 SSO 통합을 통해 권한이 있는 직원만 중요한 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하여 엄격한 규정 준수 표준을 충족합니다.
결론
AgentOps를 통해 개발자는 자신 있게 AI 에이전트를 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다. 스타트업부터 Fortune 500대 기업에 이르기까지 팀은 AgentOps를 사용하여 워크플로를 간소화하고, 비용을 최적화하고, 엔터프라이즈급 안정성을 달성합니다. 지금 무료로 시작하여 AgentOps가 AI 개발 프로세스를 어떻게 변화시키는지 확인하십시오.
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