AgentOps
SDK de Python para monitorización de agentes de IA, seguimiento de costes de LLM y benchmarking, que se integra con la mayoría de los frameworks de agentes principales, incluyendo CrewAI, LangChain y AutoGen.
- Licencia permisiva
Descripción general
AgentOps ofrece visibilidad sobre lo que un agente hizo realmente -- trazas de sus decisiones, llamadas a herramientas y pasos de razonamiento -- además de seguimiento de costes de LLM y benchmarking, diseñado específicamente para la naturaleza de múltiples pasos y uso de herramientas de los agentes, en lugar de para llamadas individuales a un LLM. Se integra con la mayoría de los frameworks de agentes principales (varios ya en este catálogo) en lugar de requerir uno específico.
AgentOps encaja en equipos que ejecutan agentes en producción y necesitan depurar por qué un agente tomó una acción concreta, rastrear el coste real de ejecutarlo y detectar regresiones -- observabilidad específica para el comportamiento de agentes, distinta de la evaluación genérica de respuestas de LLM.
Por qué está en este catálogo
Valoración del catálogo: ★★★☆☆ (3/5)
The clearest representative pick for agent-specific observability/evaluation, distinct from generic LLM-response evaluation tools.
- Emergente
- Respaldado por un proveedor
- Palabras clave
- agent-evaluationagent-observabilityllm-cost-tracking
- Lenguajes
- Python
- Licencia
- MIT
Proyectos relacionados
LangGraph
MITConstruye agentes resilientes y con estado como grafos -- nodos y aristas explícitos para el flujo de control, en lugar de un bucle de agente implícito, para flujos de trabajo fiables de larga duración o de varios pasos.
Mantenimiento activo
- Agentes de IA y herramientas para agentes
Composio
MITImpulsa más de 1000 kits de herramientas, búsqueda de herramientas, gestión de contexto y autenticación para que los agentes de IA realmente puedan actuar, no solo planificar.
Mantenimiento activo
- Agentes de IA y herramientas para agentes
Letta
Apache-2.0Una plataforma para construir agentes con estado con memoria avanzada que aprende y se automejora con el tiempo, en lugar de reiniciarse entre conversaciones.
Mantenimiento activo
- Agentes de IA y herramientas para agentes
MCP Servers
MITImplementaciones de referencia oficiales del Model Context Protocol -- el estándar abierto ahora adoptado por OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic para conectar agentes con herramientas y datos.
Mantenimiento activo
- Agentes de IA y herramientas para agentes
¿Encontraste un error? Sugiere una edición en GitHub.