AgentOps

AI 與機器學習

透過 Neotask 在 Neotask 上監控和除錯 AI 代理執行

• 追蹤並重播 AI 代理工作階段，提供完整的逐步可見性
• 監控所有代理執行的 LLM 成本、令牌使用量和延遲
• 透過結構化日誌和錯誤分析來除錯失敗的代理執行

您可以做什麼

Neotask 透過 Neotask 連接 AgentOps，讓您以對話方式存取 AI 代理的可觀測性數據--幫助您除錯、最佳化，並精確了解您的代理正在做什麼。

工作階段追蹤與重播

• 列出近期工作階段 - 擷取指定時間範圍內的所有代理工作階段，可按狀態（成功、錯誤、執行中）、代理名稱或自訂標籤篩選
• 檢視工作階段步驟 - 深入任何工作階段，查看每個 LLM 呼叫、工具調用和決策步驟的輸入與輸出
• 重播失敗的工作階段 - 精確檢視代理在何處及為何失敗--哪個步驟、哪個工具、哪個 LLM 回應觸發了失敗
• 比較工作階段 - 並排比較兩個工作階段，了解為何一個成功而另一個在類似輸入下失敗

成本與效能分析

• 令牌使用報告 - 按模型、代理類型和時間區間查看消耗的總令牌數
• 成本細分 - 按模型（GPT-4、Claude、Gemini 等）、按代理或按時間窗口擷取支出
• 延遲分析 - 識別代理工作流程中最慢的步驟及時間花費在何處
• 預算警報 - 查詢某個專案或時間區間是否已超出支出閾值

除錯與錯誤分析

• 顯示錯誤 - 找出指定時期內所有含錯誤的工作階段，包含其錯誤訊息和堆疊追蹤
• 工具失敗分析 - 查看哪些 MCP 工具或函式呼叫最常失敗及其原因
• LLM 重試模式 - 識別持續需要重試且消耗額外令牌的提示
• 結構化日誌查詢 - 按標籤、環境、模型或自訂中繼資料篩選工作階段日誌

試試這樣問

• 「顯示今天所有以錯誤結束的 AgentOps 工作階段」
• 「我們本週在 LLM API 呼叫上花了多少錢，按模型分類？」
• 「擷取工作階段 ID sess_abc123 的步驟追蹤--我想看到它發出的每個工具呼叫」
• 「我的哪個代理平均每個工作階段消耗最多令牌？」
• 「找出所有 search_documents 工具呼叫失敗的工作階段」
• 「比較同一查詢中成功工作階段與失敗工作階段的追蹤」
• 「我的 research_agent 在最近 100 個工作階段中的平均延遲是多少？」
• 「顯示本月標記為 environment:production 的 AgentOps 工作階段」

專業技巧

• 在為代理進行檢測時，為 AgentOps 工作階段標記 environment、user_id 和 task_type--這讓對話式查詢如「顯示使用者 X 的正式環境工作階段」成為可能，無需撰寫自訂篩選器
• 使用 Neotask 在 Neotask 上將 AgentOps 數據與您的其他系統關聯--擷取失敗的工作階段、識別錯誤，並自動在 GitHub 建立附帶追蹤記錄的問題
• 為了最佳化成本，請按提示範本要求細分，以識別哪些提示成本高昂且可以縮短或快取
• AgentOps 工作階段數據在步驟層級最有價值--在除錯非預期行為時，務必深入查看實際的 LLM 輸入和輸出，不要只看工作階段摘要

Plans

Works Well With

• Google Slides - Connect AgentOps to Google Slides with Neotask. Turn AI agent monitoring data into automated presentations for LLM obser...
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• Drata - 通過對話自動化 Drata 工作流程 - Neotask 使用 Neotask 來簡化 Drata。

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