Das Beherrschen des Managements von KI-Agenten mit AgentOps: Ein umfas

Die Verwaltung von KI-Agenten mit AgentOps meistern: Ein umfassender Leitfaden

Hallo! Ich bin Tommy, und heute navigieren wir im Bereich des Managements von KI-Agenten mit AgentOps – einer leistungsstarken Plattform, die dazu entwickelt wurde, die Fähigkeiten einzelner KI-Agenten in robuste, kooperative Einheiten zu erweitern, die komplexe, reale Herausforderungen bewältigen.

In diesem Leitfaden werden wir erkunden, wie man AgentOps effektiv nutzt, um mehrere KI-Agenten zu koordinieren, mit einem Fokus auf Schlüsselbereiche wie Skalierbarkeit, Echtzeitüberwachung und detaillierte Analysen. Egal, ob Sie ein autonomes Kundensupportsystem entwickeln oder eine ausgeklügelte Problemlösungsanwendung erstellen, dieses Tutorial wird Ihnen die Werkzeuge und Erkenntnisse zur Verfügung stellen, die Sie benötigen, um die Leistung Ihrer Agenten zu maximieren. Außerdem sollten Sie bis zum Ende bleiben, um zu sehen, wie alles mit einer praktischen Implementierung in Google Colab zusammenkommt!

Voraussetzungen

Bevor Sie in dieses Tutorial eintauchen, sollten Sie Folgendes haben:

Grundkenntnisse in Python: Vertrautheit mit der Python-Programmierung ist von entscheidender Bedeutung, da wir sie verwenden werden, um Code mit AgentOps zu schreiben und zu integrieren.
Verständnis der Konzepte von KI-Agenten: Sie sollten mit den Grundlagen von KI-Agenten vertraut sein, einschließlich ihrer Rollen, Aufgaben und der Arten von Interaktionen, die sie bewältigen können.
Vertrautheit mit KI-Frameworks: Kenntnisse über KI-Frameworks wie Langchain, CrewAI oder Autogen sind von Vorteil, da wir besprechen werden, wie AgentOps mit diesen Tools integriert wird.
Ein AgentOps-Konto und einen API-Schlüssel: Melden Sie sich auf der Website von AgentOps an, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten, um die Sitzungsverfolgungsfunktionen der Plattform zu initialisieren.

AgentOps einrichten

Schritt 1: Erforderliche Abhängigkeiten installieren

Um zu beginnen, installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten. Dazu gehören AgentOps und alle Integrationsframeworks, die Sie verwenden werden, wie CrewAI oder Langchain.

Schritt 2: Ihre AgentOps-Sitzung initialisieren

Nachdem Sie Ihre Umgebungsvariablen eingerichtet haben, erstellen Sie einen neuen Codeblock, um Ihre AgentOps-Sitzung zu initialisieren:

Durch das Ausführen dieses Snippets wird ein Link zum AgentOps-Dashboard ausgegeben, wo Sie die Leistung Ihrer Agenten in Echtzeit überwachen können. Melden Sie sich bei AgentOps an, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten, falls Sie dies noch nicht getan haben.

Schritt 3: Sitzungen der Agenten verfolgen und überwachen

Um zu veranschaulichen, wie AgentOps die Überwachung von KI-Agenten verbessert, werden wir auf dem multi-agenten System aufbauen, das ich in meinem vorherigen Tutorial zum CrewAI Multi-Agenten-System erstellt habe. In diesem Tutorial entwickelten wir ein komplexes System mit mehreren KI-Agenten, die unterschiedliche Rollen wie Datenretrieval, Kundensupport und Qualitätssicherung übernommen haben.

Nachdem Sie AgentOps im Schritt 2 initialisiert haben, stellen Sie sicher, dass Sie das Snippet unten am Ende Ihres Skripts aufrufen:

Dies markiert den Abschluss der Sitzung, sodass Sie detaillierte Protokolle und Metriken zur Leistung jedes Agenten im AgentOps-Dashboard sehen können, basierend auf den Multi-Agenten-Aufgaben, die wir im vorherigen Tutorial eingerichtet haben.

Navigieren im AgentOps-Dashboard

Nachdem Ihre Agenten ausgeführt wurden und AgentOps initialisiert ist, erhalten Sie einen Link, der Sie zum AgentOps-Dashboard führt. Hier können Sie die Sitzungsdaten analysieren, um die Leistung Ihres Agenten zu analysieren. Wenn Sie auf den Link klicken, gelangen Sie zum Abschnitt Sitzungs-Detaillierung, der einen umfassenden Überblick über alle Aktivitäten während der Ausführung Ihres Agenten bietet.

Sitzungswahl im AgentOps-Dashboard

Oben auf der Seite der Sitzung-Detaillierung können Sie die spezifische Sitzung auswählen, die Sie aus einer Liste aller ausgeführten Sitzungen analysieren möchten. Jeder Eintrag zeigt wichtige Details an, wie:

Timestamp: Wann die Sitzung ausgeführt wurde.
Sitzungs-ID: Eine eindeutige Kennung für die Sitzung.
Endzustand: Der endgültige Status der Sitzung (z.B. Erfolg oder Misserfolg).
Kosten und Ereignisse: Die entstandenen Kosten und die Anzahl der in dieser Sitzung protokollierten Ereignisse.

Verständnis der Sitzungsübersicht

Wenn Sie zunächst die Seite der Sitzung-Detaillierung im AgentOps-Dashboard aufrufen, sehen Sie eine umfassende Sitzungsübersicht. Hier ist, was jeder Abschnitt darstellt:

Timestamp: Zeigt das genaue Datum und die Uhrzeit an, wann die Sitzung begann, sodass Sie Ereignisse mit bestimmten Durchläufen korrelieren können.
Gesamte verstrichene Zeit: Zeigt die insgesamt benötigte Zeit der Sitzung an und hilft, mögliche Leistungsengpässe zu identifizieren.
Fehler / Anzahl der Ereignisse: Gibt die Gesamtzahl der während der Sitzung protokollierten Ereignisse und alle aufgetretenen Fehler an.
Endzustand und Grund für das Sitzungsende: Gibt den endgültigen Status der Sitzung und einen Grund für das Ende an, sodass Sie schnell einen Blick auf das Ergebnis der Sitzung werfen können.
LLM-Kosten und Prompt-Tokens: Zeigt die Kosten für die Nutzung von LLMs und die Gesamtnummer der während der Sitzung verwendeten Tokens an.
Ausführungsumgebung: Detailliert die Softwareumgebung und sorgt für Konsistenz und Kompatibilität über verschiedene Durchläufe hinweg.

Ereigniseinblicke im AgentOps-Dashboard

In diesem Abschnitt des AgentOps-Dashboards finden Sie wichtige Einblicke in die Aktivitäten Ihrer Agenten:

Agentenauswahl: Daten nach bestimmten Agenten filtern. Dies hilft Ihnen, die einzigartigen Beiträge und Aktivitäten zu sehen.
Ereigniszeitverteilung: Ein Balkendiagramm, das zeigt, wann Ereignisse während der Sitzung aufgetreten sind.
Ereignistypen: Zeigt die Arten von Ereignissen an, an denen Ihre Agenten beteiligt waren.
Wiederholte Gedanken: Identifiziert und kennzeichnet wiederkehrende Gedanken oder Aktionen.

LLM-Chat-Viewer in AgentOps

Der LLM-Chat-Viewer zeigt eine detaillierte Ansicht der Interaktionen zwischen Ihrem KI-Agenten und dem Sprachmodell. Zum Beispiel hat der Agent die Aufgabe, spezifische Kundeninformationen zu sammeln. Das Panel beschreibt:

Prompt: Der Kontext, der dem Agenten bereitgestellt wurde und seine Aktionen beeinflusst.
Tool-Zugriff: Listet die dem Agenten zur Verfügung stehenden Werkzeuge und Anweisungen zum Gebrauch auf.
Denken des Agenten: Die Denkprozesse und Entscheidungen des Agenten werden dargestellt, sodass Sie sein Verhalten verstehen und seine Leistung verbessern können.

Sitzungswiederholung und Analyse der LLM-Aufrufe

Der Abschnitt zur Sitzungswiederholung bietet eine visuelle Zeitleiste aller Ereignisse, die während der Ausführung des Agenten aufgetreten sind:

Ereigniszeitleiste: Zeigt eine Schritt-für-Schritt-Wiederholung der Sitzung an.
LLM-Aufrufdetails: Zeigt die Details eines spezifischen LLM-Aufrufs an, einschließlich Zeit, Kosten, verwendetes Modell und Text-Prompt.

Holen Sie mein aktualisiertes Setup von diesem Google Colab-Link hier.

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir demonstriert, wie man die Überwachung, Fehlersuche und Optimierung von KI-Agenten mit AgentOps verbessert. Durch die Integration von AgentOps in das Multi-Agenten-System haben wir in Echtzeit Einblicke und Visualisierungen über das Dashboard bereitgestellt.

Während meiner Erfahrung stieß ich auf Herausforderungen mit der Protokollgenauigkeit, die ich überwunden habe, indem ich die Funktion "Chat mit Docs" von AgentOps nutzte, um bei der Einrichtung der Umgebung zu helfen.

Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie jetzt Ihre KI-Agenten effektiv mit AgentOps optimieren. Viel Spaß beim Programmieren!

Das Beherrschen des Managements von KI-Agenten mit AgentOps: Ein umfassender Leitfaden