AgentOps-AI 与 LangChain 集成实践指南

AgentOps-AI 与 LangChain 集成实践指南

agentops Python SDK for agent evals and observability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentops

前言

在现代AI应用开发中，LangChain已成为构建智能代理(Agent)的热门框架，而AgentOps-AI则提供了强大的AI代理监控和分析能力。本文将详细介绍如何将两者结合，实现对LangChain代理的全面监控和性能分析。

环境准备

首先需要安装必要的Python包：

%pip install langchain==0.2.9
%pip install langchain_openai
%pip install -U agentops
%pip install -U python-dotenv

这些包包括：

• LangChain核心库及OpenAI集成
• AgentOps-AI监控库
• python-dotenv用于环境变量管理

关键组件导入

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import tool, AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from dotenv import load_dotenv
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

特别重要的是AgentOps提供的LangChain回调处理器：

from agentops.partners.langchain_callback_handler import (
    LangchainCallbackHandler as AgentOpsLangchainCallbackHandler,
)

API密钥配置

安全地管理API密钥是开发中的关键环节：

load_dotenv()
AGENTOPS_API_KEY = os.environ.get("AGENTOPS_API_KEY")
OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

建议通过环境变量管理密钥，避免硬编码带来的安全风险。

初始化监控会话

创建AgentOps回调处理器是集成的核心步骤：

agentops_handler = AgentOpsLangchainCallbackHandler(
    api_key=AGENTOPS_API_KEY, 
    default_tags=["Langchain Example"]
)

初始化后会自动创建监控会话，可通过以下方式获取会话ID：

print("Agent Ops session ID: " + str(agentops_handler.current_session_ids))

构建LangChain代理

1. 创建LLM实例

llm = ChatOpenAI(
    openai_api_key=OPENAI_API_KEY, 
    callbacks=[agentops_handler], 
    model="gpt-3.5-turbo"
)

2. 定义提示模板

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant. Respond only in Spanish."),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])

3. 创建工具函数

工具是代理的核心能力扩展点：

@tool
def find_movie(genre: str) -> str:
    """Find available movies"""
    if genre == "drama":
        return "Dune 2"
    else:
        return "Pineapple Express"

tools = [find_movie]

为每个工具添加回调处理器：

for t in tools:
    t.callbacks = [agentops_handler]

4. 绑定工具到LLM

llm_with_tools = llm.bind_tools([find_movie])

5. 创建代理执行器

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

执行代理并监控

agent_executor.invoke(
    {"input": "What comedies are playing?"}, 
    config={"callback": [agentops_handler]}
)

执行后，所有交互细节将被记录到AgentOps仪表板。

监控数据分析

在AgentOps仪表板中，您可以查看：

• 完整的代理执行流程
• 每次LLM调用的详细参数和响应
• 工具使用情况和执行时间
• 会话级别的性能指标

最佳实践建议

1. 会话标签管理：为不同场景的会话添加有意义的标签，便于后续分析

2. 工具监控：确保所有工具都添加了回调处理器，以获得完整的执行链路

3. 敏感信息处理：避免在监控数据中记录敏感信息，必要时进行脱敏

4. 版本控制：记录模型版本和工具版本，便于问题追踪

5. 性能基准：建立性能基准，监控代理响应时间的变化趋势

总结

通过AgentOps-AI与LangChain的集成，开发者可以获得：

• 完整的代理执行可见性
• 详细的性能分析数据
• 问题诊断的完整上下文
• 持续优化的数据基础

这种集成方式为构建生产级的AI代理系统提供了必要的可观测性保障。

agentops Python SDK for agent evals and observability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentops