我用AgentOps（一个AI工具）完成了我的AI项目，它让我大开眼界！
老实说，现在大家都知道人工智能（AI）是未来的趋势。
这一点显而易见。越来越多的人开始了解 AI，各大顶级公司也在 AI 领域深耕，开发工具来帮助个人和企业，同时吸引了大量投资。
此外，还有许多初创公司正在开发 AI 工具，以解决现实中的具体问题。
然而，构建一个 AI 工具绝非易事。
我自己也尝试过，并与一些在 AI 工具开发过程中不断遇到问题的初创公司聊过天。
今天，我想谈谈一个能够帮助初创公司应对这些挑战的 AI 工具——AgentOps。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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这不仅是一个工具；它更像是一位得力助手（或者说大脑），帮助你实时跟踪 AI 程序的运行状况。
什么是AgentOps，如何开始？
AgentOps 是一个工具，可以帮助开发人员跟踪 AI 程序（即“代理”）的运行情况。它自动记录操作，比如使用 AI 模型、调用工具以及错误日志。
所有这些数据会显示在一个仪表板上，方便理解 AI 的运行状况，发现问题并提高性能。
好消息是，你只需添加两行代码，就能开始使用 AgentOps！
那么，如何开始呢？
- 访问官网：前往 AgentOps 的官网，点击“开始”按钮。
- 登录：通过 Google、GitHub、Magic 或电子邮件创建账户。
如何使用AgentOps？
创建账户后，你会进入“项目”选项卡，在这里可以创建自己的项目。
接着，你会看到多个模板，帮助你快速入门。这些模板包括：
- 构建单代理或多代理系统的代码示例；
- 使用 AgentOps 与 LangChain 或 Crew AI 集成的教程。
但是简单来说，您只需要编写两行代码就可以使用AgentOps。
方法如下:
1. 首先，在你的AI项目中安装AgentOps SDK。
pip install agentops2. 然后添加两行代码（使用AgentOps）：
import agentops
agentops.init()3. 最后，运行你的人工智能项目，你可以在你的AgentOps仪表板中查看特定的数据，使你的代理行为更容易可视化。
AgentOps 的特点
AgentOps 背后的团队表现非常出色，他们的创新思维让用户可以轻松实现复杂功能。以下是它的一些亮点：
a) 自动检测 LLM 调用
初始化后，SDK会自动检测并跟踪对 GPT、Claude、Gemini 等大型语言模型（LLM）提供商的调用。这种自动化让开发者无需额外代码即可直观了解应用与 LLM 之间的交互。
b) 全面的会话管理
AgentOps 将会话中的每个交互封装在一个执行实例下，支持单会话和多会话模式。这种结构化设计有助于复杂项目的扩展。
c) 会话瀑布仪表板
这项功能通过时间轴视图显示会话中的每个调用和操作，非常适合调试，帮助用户快速发现问题。
d) 错误处理与日志记录
AgentOps会记录详细的错误信息，包括错误类型、代码、时间戳及堆栈跟踪，帮助用户高效定位和解决问题。
定价模式
AgentOps提供免费版本，支持最多1,000个事件记录和部分功能。
这意味着你可以免费试用，评估它的实际价值。
如果你正在构建AI工具，并希望清晰地了解其运行状态，AgentOps是一个必备工具。
它不仅能让你快速定位和解决问题，还能为你的开发工作提供全面支持。
根据我的使用体验，我可以自信地说，AgentOps 是开发 AI解决方案的公司和初创企业的最佳选择之一。
未来几年，我们可能会看到越来越多的AI代理工具，帮助人们完成各种任务，比如营销、销售、自动化流程等。即使是OpenAI和Anthropic也计划推出自己的AI代理。
因此，对于AI初创公司而言，AgentOps 是管理 AI 代理的理想工具。
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原文作者：Nitin Sharma
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/swlh/i-tried-agentops-an-ai-tool-for-my-ai-projects-and-it-blew-my-mind-75c1ea3100c0
