AgentOpsが扱うのは、AIエージェントに特有の問題です。エージェントは判断を何度も行い、ツールを呼び出し、モデルへのリクエストをつなぐため、失敗の理由が分かりにくくなります。数行のコードを足すと、開発者は各セッションを記録でき、基盤はプロンプト、モデルの応答、ツール呼び出し、エラーの時系列を示します。再現画面では、エージェントが何をしたかをそのままたどれるので、ループした理由、事実と違う内容を返した理由、最後まで終わらなかった理由を見つけやすくなります。
ダッシュボードはコストと性能を追います。各実行が何トークンを使い、いくらかかったか、ステップごとの遅延、失敗率を示し、バージョンごとの振る舞いも比べます。CrewAI、AutoGen、LangChain、OpenAI Agents SDKなど、よく使われるフレームワークと連携し、多くのモデル提供者に対応します。チームは、挙動の後退を見つけ、支出を抑えるために使います。
AgentOpsには、開発者向けの無料枠と、より多い件数向けの有料プランがあり、自分たちでホストするための企業向けの選択肢もあります。LLMの観測ツールが集まる混んだ領域にあり、LangSmith、Langfuse、Arize Phoenix、Helicone、Weights & Biases Weaveなどが並びます。プロンプトと出力を記録すると、特に機密データではプライバシーの検討が必要になります。AgentOpsは、実行の中身を見たいエージェントの開発者に向いています。
