AgentOps
AI 에이전트 모니터링, LLM 비용 추적, 벤치마킹을 위한 Python SDK로, CrewAI, LangChain, AutoGen 등 대부분의 주요 에이전트 프레임워크와 통합됩니다.
- 활발히 유지보수됨
- 관대한 라이선스
개요
AgentOps는 에이전트가 실제로 무엇을 했는지 — 결정, 도구 호출, 추론 단계의 추적 — 을 보여주고, 여기에 LLM 비용 추적과 벤치마킹을 더합니다. 단일 LLM 호출이 아니라 여러 단계를 거치며 도구를 사용하는 에이전트 특유의 성격에 맞춰 설계됐습니다. 특정 프레임워크를 요구하지 않고 대부분의 주요 에이전트 프레임워크(카탈로그에 이미 여러 개 있음)와 통합됩니다.
AgentOps는 프로덕션에서 에이전트를 운영하며 에이전트가 왜 특정 행동을 했는지 디버깅하고, 실제 운영 비용을 추적하고, 회귀를 잡아내야 하는 팀에 적합합니다. 일반적인 LLM 응답 평가와는 다른, 에이전트 행동 전용 관측성입니다.
- 언어
- Python
- 라이선스
- MIT
관련 프로젝트
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Composio
MIT1000개 이상의 툴킷, 도구 검색, 컨텍스트 관리, 인증을 지원해 AI 에이전트가 계획만 세우는 게 아니라 실제로 행동할 수 있게 합니다.
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Letta
Apache-2.0매 대화마다 초기화되는 대신 시간이 지남에 따라 학습하고 스스로 개선되는 고급 메모리를 가진 stateful 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다.
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MCP Servers
MIT모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 공식 레퍼런스 구현체 — OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic 전반에서 채택된, 에이전트를 도구와 데이터에 연결하는 오픈 표준입니다.
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