AgentOps 프로젝트 소개
AgentOps는 AI 에이전트의 개발, 평가, 배포, 모니터링을 지원하는 Python SDK로, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트의 비용 관리, 성능 벤치마킹, 보안 기능 등을 제공합니다. 이 플랫폼은 Langchain, CrewAI, AutoGen과 같은 주요 프레임워크와 통합되며, 에이전트의 프로토타입에서 프로덕션 단계까지 관찰 가능성과 디버깅을 지원합니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 지속적인 발전은 FM(Foundation Model) 기반 자율 에이전트의 확산을 이끌었습니다. 이러한 에이전트는 텍스트 생성, 번역, 검색-증강 생성(RAG) 기반 응용 등 다양한 작업에서 높은 성능을 보이며, 특히 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 분석과 같은 복잡한 작업에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
AgentOps는 FM 기반 에이전트 시스템의 개발, 평가, 배포, 모니터링 등 전체 라이프사이클을 지원하는 통합 플랫폼입니다. 기존의 MLOps와 유사하지만, 에이전트 시스템의 동적 실행과 복잡한 의사결정을 추적하고 관찰할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 에이전트의 신뢰성을 강화하고 규제 요건을 충족하는 데 필수적입니다.
AgentOps 프로젝트의 주요 기능
AgentOps 프로젝트의 주요 기능 및 특징은 다음과 같습니다:
관찰 가능성 강화
- 세션 리플레이(Session Replay): 에이전트 실행 과정을 단계별로 시각화하여 디버깅 지원.
- 실시간 분석: 모든 LLM 호출에 대한 자동 추적 및 메트릭 수집.
- 에이전트 성능 대시보드: 실행 결과와 통계를 한눈에 확인 가능.
비용 관리
- LLM 비용 추적: LLM 및 API 호출의 비용을 실시간으로 관리하여 비용 최적화.
- 비용 분석: 실행 단계별로 사용된 토큰 수 및 API 호출 비용 제공.
보안 및 규제 준수
- 프롬프트 보안 검증: 프롬프트 주입 공격 및 데이터 유출 방지 탐지.
- 규제 준수 지원: 에이전트의 실행 기록을 통해 EU AI Act와 같은 규제 요건 충족.
에이전트 성능 벤치마킹
- 다양한 테스트 지원: 1,000개 이상의 평가 데이터셋을 활용해 에이전트 성능 검증.
- 사용자 정의 메트릭: 요구사항에 맞춘 성능 기준 설정 가능.
AgentOps 프로젝트 홈페이지
AgentOps 프로젝트 저장소
AgentOps 프로젝트 공식 문서
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