Maîtriser la gestion des agents IA avec AgentOps : Un guide complet

Maîtriser la gestion des agents IA avec AgentOps : Un guide approfondi

Bonjour ! Je suis Tommy, et aujourd'hui nous naviguons dans le domaine de la gestion des agents IA avec AgentOps - une plateforme puissante conçue pour étendre les capacités des agents IA individuels en unités robustes et coopératives qui s'attaquent à des défis complexes du monde réel.

Dans ce guide, nous explorerons comment tirer parti d'AgentOps pour coordonner efficacement plusieurs agents IA, en nous concentrant sur des domaines clés comme l'évolutivité, la surveillance en temps réel et l'analyse approfondie. Que vous développiez un système de support client autonome ou construisiez une application sophistiquée de résolution de problèmes, ce tutoriel vous fournira les outils et les idées pour maximiser la performance de vos agents. De plus, restez avec nous pour voir comment tout cela se met en place avec une mise en œuvre pratique dans Google Colab à la fin !

Prérequis

Avant de plonger dans ce tutoriel, vous devriez avoir :

Connaissances de base en Python : Une familiarité avec la programmation Python est essentielle car nous l'utiliserons pour écrire et intégrer du code avec AgentOps.
Compréhension des concepts d'agents IA : Vous devriez être à l'aise avec les bases des agents IA, y compris leurs rôles, leurs tâches et les types d'interactions qu'ils peuvent gérer.
Familiarité avec les frameworks IA : La connaissance des frameworks IA tels que Langchain, CrewAI ou Autogen sera bénéfique puisque nous discuterons de la manière dont AgentOps s'intègre avec ces outils.
Un compte AgentOps et une clé API : Inscrivez-vous sur le site d'AgentOps pour obtenir votre clé API pour initialiser les capacités de suivi de session de la plateforme.

Configuration d'AgentOps

Étape 1 : Installer les dépendances requises

Pour commencer, installez les dépendances requises. Cela inclut AgentOps et tous les frameworks d'intégration que vous utiliserez, comme CrewAI ou Langchain.

Étape 2 : Initialiser votre session AgentOps

Après avoir configuré vos variables d'environnement, créez un nouveau bloc de code pour initialiser votre session AgentOps :

# Code pour initialiser la session AgentOps

L'exécution de ce code affichera un lien vers le tableau de bord d'AgentOps, où vous pourrez surveiller la performance de vos agents en temps réel. Inscrivez-vous sur AgentOps pour obtenir votre clé API si ce n'est pas déjà fait.

Étape 3 : Suivre et surveiller les sessions des agents

Pour illustrer comment AgentOps améliore la surveillance des agents IA, nous allons nous appuyer sur le système multi-agents créé dans mon précédent tutoriel sur le système multi-agent CrewAI. Dans ce tutoriel, nous avons développé un système complexe impliquant plusieurs agents IA, chacun gérant des rôles différents comme la récupération de données, le support client et l'assurance qualité.

Après avoir initialisé AgentOps à l'étape 2, assurez-vous d'appeler le code ci-dessous à la fin de votre script :

# Code pour suivre et surveiller les sessions des agents

Cela marque la fin de la session, vous permettant de voir des journaux et des métriques détaillées pour la performance de chaque agent sur le tableau de bord d'AgentOps, en fonction des tâches multi-agents que nous avons définies dans le tutoriel précédent.

Naviguer dans le tableau de bord d'AgentOps

Une fois que vos agents ont fonctionné et qu'AgentOps est initialisé, vous recevrez un lien qui vous dirige vers le tableau de bord d'AgentOps. C'est ici que vous pouvez approfondir les données de session pour analyser la performance de votre agent. En cliquant sur le lien, vous serez dirigé vers la section de drill-down de la session, qui fournit une vue complète de toutes les activités pendant l'exécution de votre agent.

Sélection de la session dans le tableau de bord d'AgentOps

En haut de la page de drill-down de la session, vous pouvez sélectionner la session spécifique que vous souhaitez analyser dans une liste de toutes les sessions que vous avez exécutées. Chaque entrée montre des détails clés, tels que :

Horodatage : Quand la session a été exécutée.
ID de session : Un identifiant unique pour la session.
État final : Le statut final de la session (par exemple, Succès ou Échec).
Coût et événements : Le coût engagé et le nombre d'événements enregistrés lors de cette session.

Comprendre l'aperçu de la session

Lorsque vous accédez pour la première fois à la page de drill-down de la session sur le tableau de bord d'AgentOps, vous verrez un aperçu complet de la session. Voici ce que chaque section représente :

Horodatage : Affiche la date et l'heure exactes auxquelles la session a commencé, vous permettant de corréler des événements à des exécutions spécifiques.
Temps total écoulé : Montre le temps total pris par la session, aidant à identifier les goulets d'étranglement potentiels en matière de performance.
Erreurs / Nb d'événements : Indique le nombre total d'événements enregistrés pendant la session et toute erreur survenue, essentiel pour le débogage.
État final et raison de la fin de session : Fournit le statut final de la session (par exemple, "Succès") et une raison pour la fin (par exemple, "Exécution terminée"), donnant un aperçu rapide du résultat de la session.
Coût LLM et jetons de prompt : Affiche le coût engagé pour l'utilisation des modèles de langage large (LLM) et le nombre total de jetons utilisés pendant la session, utile pour gérer les coûts et l'allocation des ressources.
Environnement d'exécution : Détaille l'environnement logiciel, y compris les versions SDK, le système d'exploitation et les spécifications matérielles, pour garantir la cohérence et la compatibilité entre les différentes exécutions.

Insights sur les événements dans le tableau de bord d'AgentOps

Dans cette section du tableau de bord d'AgentOps, vous trouverez des informations critiques sur les activités de vos agents :

Sélecteur d'agent : Ce menu déroulant vous permet de filtrer les données par agents spécifiques (par exemple, "Spécialiste de la récupération de données", "Spécialiste de l'assurance qualité du support"). Sélectionnez un agent pour voir ses contributions et activités uniques.
Distribution du temps des événements : Un graphique à barres qui montre quand les événements se sont produits pendant la session. Cela aide à identifier les tendances, comme lorsque les interactions étaient les plus fréquentes ou lorsque les erreurs se produisaient le plus souvent.
Types d'événements : Affiche les types d'événements auxquels vos agents ont participé, tels que "LLMs" ou "outils". C'est crucial pour comprendre le comportement opérationnel de vos agents.
Pensées récurrentes : Identifie et signale toute pensée ou action récurrente, vous permettant de détecter et de résoudre les inefficacités dans les modèles de raisonnement de vos agents.

Visionneuse de chat LLM dans AgentOps

La visionneuse de chat LLM affiche une vue détaillée des interactions entre votre agent IA et le modèle de langage. Dans cet exemple, l'agent est un "Spécialiste de la récupération de données" chargé de rassembler des informations spécifiques sur les clients. Le panneau décrit :

Prompt : Le contexte fourni à l'agent, guidant ses actions (par exemple, récupérer des données sur "Tommy Ade").
Accès aux outils : Liste les outils disponibles pour l'agent (comme "Outil de récupération de base de données") et des instructions sur la façon de les utiliser.
Processus de pensée de l'agent : Les étapes de raisonnement et les décisions de l'agent sont montrées, permettant de comprendre son comportement et d'améliorer sa performance.

Relecture de session et analyse des appels LLM

La section de relecture de session fournit une chronologie visuelle de tous les événements qui se sont produits lors de l'exécution de l'agent, vous aidant à comprendre le flux et à identifier d'éventuels problèmes :

Chronologie des événements : Affiche une relecture étape par étape de la session, codée par couleur pour montrer différents types d'actions (par exemple, appels LLM en vert, utilisation d'outils en jaune, et erreurs en rouge).
Détails des appels LLM : Le panneau à droite montre les détails d'un appel LLM spécifique, y compris le nom de l'agent, le temps, le coût, le modèle utilisé et le texte prompt. Cela aide à analyser des interactions spécifiques et à optimiser les prompts.

Obtenez ma configuration mise à jour à partir du lien Google Colab ici

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons montré comment améliorer la surveillance, le débogage et l'optimisation des agents IA en utilisant AgentOps. Partant du système multi-agents construit dans un tutoriel précédent de CrewAI, nous avons intégré AgentOps pour fournir des aperçus et des visualisations en temps réel. Nous avons navigué dans le tableau de bord pour comprendre les détails des sessions, les distributions des événements et les comportements des agents.

Tout au long de mon expérience, j'ai rencontré des défis avec la précision des journaux, que j'ai surmontés en utilisant la fonctionnalité de Chat avec Docs d'AgentOps. Cette fonctionnalité m'a guidé dans la configuration correcte de l'environnement, permettant un fonctionnement fluide et une performance améliorée des agents.

En suivant ces étapes, vous pouvez maintenant optimiser efficacement vos agents IA en utilisant AgentOps. Bon codage !