探索AgentOps：打造可观测的基础模型代理系统

最新推荐文章于 2025-10-24 15:41:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-24 15:41:08 发布 · 1.1k 阅读

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在现代AI技术的发展中，基础模型（Foundation Models, FMs）和大型语言模型（LLMs）的强大能力催生了许多应用，特别是以这些模型为核心的自主代理系统（Autonomous Agents）。为了保障这些复杂系统的可靠性，论文《A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Foundation Model-based Agents》提出了一套AgentOps的框架及观测体系，旨在提升代理系统的开发、调试和运行能力。以下是对论文的总结及解读。

什么是AgentOps？

AgentOps是一种类似于DevOps/MLOps的完整平台，支持从开发到生产的全生命周期操作管理。其核心目标是通过追踪和观测代理系统的行为，确保系统的可靠性和可控性。

AgentOps关键概念：

可观测性（Observability）：通过记录系统运行过程中的详细数据（如日志、轨迹、指标），开发者可以实时监控和诊断问题。
可追溯性（Traceability）：捕捉代理系统从输入到输出的所有中间过程，以便审计和分析。
全生命周期管理：涵盖开发、测试、部署、评估和监控的每一个阶段。

AgentOps面临的挑战

决策规划缺乏控制：复杂任务中的代理需要多步决策，容易出现次优行为或错误输出。
系统行为复杂性：多轮交互和工具调用使得行为监控和问题排查更加困难。
合规性需求：随着全球AI治理规范（如欧盟AI法案）的出台，观测和追踪高风险AI系统的要求日益严格。

AgentOps的核心功能

论文提出了AgentOps相关工具及其关键功能模块：

代理创建（Agent Creation）：
- 支持定制化代理能力，连接多种工具和知识库。
- 使用细化模型（Fine-tuned Models）和工具包（Toolkits）增强代理功能。
提示管理（Prompt Management）：
- 版本控制：跟踪提示的不同版本，优化模型性能。
- 提示优化：采用如Chain-of-Thought（CoT）等技术提升模型输出质量。
评估与测试（Evaluation and Test）：
- 多维度评估：包括单步操作评估、轨迹评估和最终输出评估。
- 数据集基准测试：建立测试集并使用明确的指标进行验证。
反馈收集（Feedback Collection）：
- 显式反馈：如用户点赞/点踩。
- 隐式反馈：通过用户行为（如停留时间）收集数据。
运行监控（Monitoring）：
- 监控指标：延迟、成本、质量和错误率。
- 跨维度分析：会话、轨迹、用户和模型版本等层面的监控。
全流程追踪（Tracing）：
- 捕捉从用户输入到最终输出的完整路径。
- 细化追踪：记录每个工具调用、检索操作和模型推理过程。