AgentOps

Was ist AgentOps?

AgentOps ist eine Sammlung von Praktiken, Tools und Systemen, die Unternehmen zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten in betrieblichen Situationen einsetzen. AgentOps verbindet die Begriffe KI-Agent und IT-Betrieb (IT-Operations). Das Ziel von AgentOps ist es, ein effizientes, vorhersehbares, zuverlässiges und ethisches Systemverhalten aller beteiligten KI-Agenten zu gewährleisten.

Voll ausgestattete AgentOps-Frameworks decken immer vielfältigere, autonomere und leistungsfähigere KI-Agenten während ihres gesamten Lebenszyklus ab. Diese Frameworks umfassen vier allgemeine Phasen:

• Design. AgentOps versteht zunächst den Zweck jedes Agenten, die erforderlichen Ein- und Ausgänge, die Entscheidungsfindungsmethodik, wie Algorithmen und Modelle, sowie die Probleme, für deren Lösung der Agent entwickelt wurde.
• Entwicklung. AgentOps verfolgt die Softwareentwicklungsbemühungen, die zum Aufbau von KI-Agenten verwendet werden. Dazu gehören die Codeentwicklung, das Testen und die Versionskontrolle, Integrationen wie Verbindungen zu Datenbanken, Large Language Models (LLM) und anderen KI-Systemen, Trainingsdaten, die für Allzweck-Agenten oder branchenspezifische KI-Agenten dienen, sowie eine umfassende Validierung des Verhaltens und des Entscheidungsprozesses eines KI-Agenten.
• Bereitstellung. Wenn der KI-Agent in der Produktion eingesetzt wird und reale Daten verwendet, verfolgt AgentOps die Observability (Beobachtbarkeit) und Leistung und erstellt umfassende Protokolle der Entscheidungen und Aktionen. Nach der Analyse werden anhand dieser Tracking-Daten der Agent verfeinert und optimiert, Anomalien und Fehler verhindert und Administratoren auf unerwartete Vorgänge aufmerksam gemacht.
• Optimierung. Ein bereitgestellter KI-Agent muss kontinuierlich optimiert und verfeinert werden, um genau und effektiv zu bleiben. AgentOps stellt sicher, dass Protokolle analysiert und Datenquellen regelmäßig aktualisiert werden. Adaptives Lernen hilft dem KI-Agenten, Anpassungen auf der Grundlage früherer Leistungen, sich ändernder Daten, sich entwickelnder Geschäftsanforderungen und Nutzer-Feedback vorzunehmen.

Warum AgentOps für Unternehmen wichtig ist

Gut konzipierte Systeme für künstliche Intelligenz (KI) und agentische KI-Workflows bieten Unternehmen jeder Art und Größe Deep Learning, umfassende Analysen sowie kosteneffiziente Workflow-Automatisierung und -Optimierung.

Da jedoch die Einführung von KI immer schneller voranschreitet und KI-Agenten immer zahlreicher und autonomer werden, müssen Unternehmen Management und Überwachung in ihre KI-Strategien und den Lebenszyklus von KI-Agenten integrieren. AgentOps bietet diese Überwachung in fünf Hauptbereichen:

• Zuverlässigkeit und Leistung. AgentOps überwacht die Entscheidungen und Interaktionen von KI-Agenten, Systemen, Daten und Benutzern und analysiert diese Verhaltensweisen, um sicherzustellen, dass das KI-System genaue Ergebnisse liefert und innerhalb akzeptabler Grenzen arbeitet. AgentOps unterstützt die End-to-End-Observability und trägt dazu bei, die Erklärbarkeit und Transparenz des KI-Systems sicherzustellen. Anomalien, Fehler oder Störungen werden schneller debuggt und behoben.
• Integrationen und Interaktionen. AgentOps integriert KI-Agenten und KI-Systeme mit wichtigen Ressourcen, darunter Datenbanken, Customer-Relationship-Management- und Enterprise-Resource-Planning-Systeme (CRM- und ERP-Systeme). Eine große Anzahl von KI-Agenten bedeutet auch außerordentlich komplexe Arbeitsabläufe. AgentOps unterstützt agentische KI-Workflows und ermöglicht es Unternehmen, diese Komplexität effektiver zu bewältigen.
• Sicherheit und Compliance. AgentOps setzt Sicherheitskontrollen ein, um häufige Bedrohungen durch KI-Agenten zu verhindern, darunter Prompt-Injection-Angriffe, unangemessene Interaktionen oder unbeabsichtigte Datenlecks. AgentOps unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch detaillierte Protokolle und stellt sicher, dass alle Überlegungen, Entscheidungen und Handlungen von KI-Agenten überprüfbar und erklärbar sind. Dies ist besonders wichtig für Organisationen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der Wissenschaft.
• Lernen und Optimierung. KI-Agenten lernen und passen sich an veränderte Daten und Geschäftsanforderungen an. AgentOps unterstützt bei der Organisation und Überwachung dieser dynamischen Iterationen und misst die Veränderungen der Effektivität von KI-Agenten oder Workflows anhand der aktuellen Geschäftsziele. Durch das Sammeln und Analysieren von Protokollen und Rückmeldungen zum Verhalten von KI-Agenten sorgt AgentOps außerdem für optimale Trainings- und Abstimmungsergebnisse.
• Ressourcennutzung und Kosteneffizienz. KI-Systeme verbrauchen beträchtliche Ressourcen. AgentOps überwacht und berichtet den Ressourcenverbrauch und prognostiziert die damit verbundenen Kosten – was besonders wichtig ist, wenn KI-Systeme in der Public Cloud eingesetzt werden. Dies hilft Unternehmen auch dabei, die Ressourcennutzung zu optimieren und ein akzeptables Kosten-Leistungs-Verhältnis aufrechtzuerhalten.

Wie funktioniert AgentOps?

KI-Agenten, zunehmend komplexe Einheiten, die für dynamische und unvorhersehbare Situationen entwickelt wurden, stellen die heutigen Anwender vor große Herausforderungen. Es ist schwierig, ihre Entscheidungsfindung zu überwachen und ihre Genauigkeit zu verfolgen, was zu suboptimalen Ergebnissen für die Nutzer, zu Sicherheitsproblemen und zu Verstößen gegen Compliance-Verpflichtungen führen kann.

AgentOps soll diese Managementlücke schließen und bietet ein Framework mit entsprechenden Tools, die für die Verwaltung von KI-Agenten während ihres gesamten Lebenszyklus entwickelt wurden. Dazu gehören in der Regel:

• Ziele für den KI-Agenten festlegen
• KI-Agenten designen
• KI-Agenten erstellen und testen
• KI-Agenten bereitstellen und überwachen
• gesammelten Daten analysieren, um den KI-Agenten zu verfeinern und zu aktualisieren

Angesichts dieses umfangreichen Anwendungsbereichs bieten AgentOps-Plattformen notwendigerweise eine Vielzahl von Funktionen und Fähigkeiten, um die folgenden Lebenszyklusphasen abzudecken:

Leistungsbewertung

AgentOps überprüft die Leistung eines KI-Agenten hinsichtlich Genauigkeit, Sicherheit, Kohärenz, Flüssigkeit und Kontext. Umfassende Debugging-Funktionen überprüfen Ausführungs- oder Entscheidungswege und identifizieren rekursive Schleifen oder andere unnötige Verarbeitungsaktivitäten. Zusammengenommen helfen diese Bewertungen den Entwicklern, die Entscheidungen und Aktionen eines KI-Agenten zu verstehen.

Observability und Erklärbarkeit

Sobald ein KI-Agent erstellt und testbereit ist, verfolgt AgentOps viele Aspekte seiner Leistung, darunter LLM-Interaktionen, Latenzzeiten, Fehler, Interaktionen mit externen Tools oder Diensten wie Datenbanken oder anderen KI-Agenten sowie Kosten wie LLM-Token und Cloud-Computing-Ressourcen.

Leistungsparameter werden häufig als Dashboard angezeigt, und detaillierte Protokolle können überprüft werden, wobei das Verhalten des Agenten wiedergegeben wird, um die Ausführung des Agenten zu hinterfragen und zu klären: Wie wurden diese Entscheidungen getroffen und welche Ressourcen oder Dienste wurden verwendet, die zur Entscheidung des Agenten geführt haben? Diese Erkenntnisse helfen Entwicklern, Algorithmusprobleme oder Codierungsprobleme zu erkennen, um sie zu korrigieren und zu verfeinern.

Compliance und Sicherheit

KI-Agenten haben außergewöhnlichen Zugriff auf Geschäftsdaten – gespeichert, in Echtzeit erfasst oder über externe Quellen abgerufen. Viele dieser Daten sind sensibel. Einige enthalten personenbezogene oder persönlich identifizierende Informationen (PII), während andere Daten abfällige oder obszöne Inhalte enthalten, die dem Ruf des Unternehmens schaden können.

Die umfangreichen Protokolle von AgentOps werden analysiert, um unbeabsichtigte oder unangemessene sensible Inhalte aufzudecken, von der versehentlichen Freigabe von PII bis hin zur Verwendung von Obszönitäten in einem Prompt. AgentOps überprüft auch Prompts auf Bedrohungen, einschließlich Prompt-Injection-Angriffe und unzulässige Benutzeranfragen. Diese Sicherheitsvorkehrungen schützen sensible Geschäftsdaten und gewährleisten Sicherheit, Compliance und eine vorurteilsfreie Umgebung.

Lebenszyklusmanagement

AgentOps bietet Tools, die den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten unterstützen. Dazu gehören Design-Tools, Funktionen zum Erstellen und Testen, Unterstützung bei der Bereitstellung in Produktionsumgebungen und die Überwachung von Agenten. Darüber hinaus treibt AgentOps die kontinuierliche Optimierung durch adaptives Lernen und Leistungsanalysen voran.

Integration

AgentOps-Plattformen bieten in der Regel eine Reihe von Integrationen, die speziell zur Unterstützung der Entwicklung von KI-Agenten gedacht sind. Sie bieten Unterstützung für verschiedene Open-Source- und proprietäre LLMs sowie nahtlose Integrationen mit bestehenden KI-Agenten-Frameworks, darunter:

• Agno
• ChatDev
• CrewAI
• LangChain
• LangGraph
• Microsoft AutoGen
• Microsoft Semantic Kernel

Kosten und Ressourcennutzung

Es kommt selten vor, dass KI-Agenten und KI-Systeme vollständig intern entworfen, entwickelt und betrieben werden. Die meisten KI-Systeme kombinieren Agenten, LLMs und Datenquellen; einige davon verursachen Kosten für Lizenzen, Gebühren pro Anruf oder pro Token. Auch die Rechenressourcen, Dienste und Anwendungen, die KI-Agenten und KI-Systeme unterstützen, wie Firewalls und Datenbanken, verursachen Kosten, unabhängig davon, ob die Ressourcen aus einem lokalen Rechenzentrum oder einer Cloud stammen. AgentOps identifiziert und verfolgt die mit KI-Agenten verbundenen Kosten, sodass Unternehmen diese verstehen und begrenzen können.

Anwendungsfälle von AgentOps

Mit seinem starken Fokus auf die Beobachtbarkeit und Verwaltung von KI-Agenten ist AgentOps für viele Zwecke in einem agentischen KI-System nützlich. Zu den gängigen Anwendungsbereichen gehören:

Entwicklung von Agentensoftware

KI-Systeme sind selten universell einsetzbar. Stattdessen werden KI-Systeme – und die KI-Agenten, aus denen sie bestehen – unter Verwendung traditioneller Softwareentwicklungsparadigmen wie DevOps erstellt, getestet, bereitgestellt und verwaltet. Dadurch eignen sich AgentOps-Tools ideal für Test- und Debugging-Arbeiten.

Beispielsweise spielen AgentOps-Plattformen die Ausführung Schritt für Schritt ab, sodass Entwickler den Entscheidungsprozess des Agenten überprüfen und Probleme während der gesamten Entwicklung beheben können. In ähnlicher Weise identifiziert AgentOps schlechte Codierungstechniken wie rekursive Schleifen oder Endlosschleifen sowie andere Ineffizienzen, die einen Agenten beeinträchtigen.

AgentOps unterstützt Entwickler auch dabei, Blue/Green-Tests zwischen Agentenversionen durchzuführen und deren Leistung, Genauigkeit und Rechenkosten zu vergleichen, bevor der ausgewählte Agent in die vollständige Produktion freigegeben wird. Starke Versionskontroll- und Rollback-Funktionen unterstützen Entwickler bei Anomalien beim Testen und Bereitstellen und ermöglichen eine schnelle Reaktion, falls erforderlich.

Erklärbarkeit von Agenten

KI-Systeme erfordern Erklärbarkeit während des gesamten Lebenszyklus jedes KI-Agenten – von der anfänglichen Entwicklung und dem Testen über die laufende Leistungsüberwachung bis hin zur Compliance und Sicherheit. Die Beobachtung und das Verständnis des Verhaltens jedes KI-Agenten helfen dabei, Fehler oder unerwartete Ergebnisse in der Entscheidungsfindung eines Agenten zu identifizieren. Außerdem werden Leistungsbeeinträchtigungen wie Ressourcenengpässe lokalisiert.

Compliance und Sicherheit

AgentOps unterstützt die Compliance und Sicherheit von KI-Agenten. Beispielsweise überprüft es detaillierte Protokolle, um die Entscheidungsfindung der Agenten zu analysieren und die Einhaltung behördlicher und industrieller Vorschriften in Bezug auf Genauigkeit, Voreingenommenheit und ethische Nutzung sicherzustellen. Dieser Prozess untermauert auch die Erklärbarkeit der Agenten.

AgentOps bietet außerdem starke Sicherheit, indem es mögliche Schwachstellen von KI-Agenten identifiziert und eine sichere, zuverlässige Leistung der Agenten gewährleistet. Beispielsweise schützt AgentOps vor Prompt-Injection-Angriffen und Exfiltration.

Orchestrierung von KI-Agenten

Ein KI-Agent wird selten allein eingesetzt. Stattdessen arbeiten Agenten in der Regel zusammen – jeder führt eine spezielle Aufgabe aus – um ein gemeinsames Geschäftsziel zu erreichen. Die Orchestrierung von KI-Agenten ist notwendig, und AgentOps ist in der Lage, Interaktionen und Datenaustausch innerhalb komplexer, orchestrierter KI-Systeme zu beobachten. Dadurch werden Leistungsengpässe und Ressourcenineffizienzen aufgedeckt, die das gesamte KI-System beeinträchtigen. AgentOps überwacht auch agentische KI-Workflows und verbessert deren Produktivität.

Governance und Anpassung

AgentOps ist ein zentraler Bestandteil der KI-Governance. Durch die Analyse und Prüfung detaillierter Aktivitätsprotokolle stellt es sicher, dass KI-Systeme und ihre Agenten die Unternehmensrichtlinien befolgen und die Compliance und Sicherheit unterstützen.

AgentOps optimiert und verfeinert KI-Agenten im Laufe der Zeit, indem es Systemergebnisse sammelt und verarbeitet und das Feedback der Benutzer zur Genauigkeit und zu den Ergebnissen der KI auswertet. Dies automatisiert die Optimierung und Nachschulung für eine höhere Genauigkeit und ist für branchenspezifische KI-Systeme von entscheidender Bedeutung.

Kostenmanagement

Die für den Betrieb von KI-Systemen typischerweise erforderlichen Hardwareressourcen, Datenquellen und Softwareservices sind unabhängig vom Einsatzort, dem lokalen Rechenzentrum oder der Public Cloud kostspielig. AgentOps hilft bei der Kostenverfolgung und -verwaltung.

Beispielsweise überwacht AgentOps die dem KI-System zugewiesenen Cloud-Ressourcen und unterstützt so eine angemessene Ressourcenskalierung und Kostenkontrolle. AgentOps verfolgt auch die Nutzung, Einschränkungen und Kosten im Zusammenhang mit Basismodellen wie LLMs und anderen lizenzierten KI-Komponenten.

Vergleich von AgentOps mit verwandten Frameworks

Das moderne IT-Lexikon umfasst zahlreiche Ansätze, die wichtige Praktiken mit dem Betrieb (Operations) kombinieren. Tabelle 1 enthält eine einfache Zusammenfassung dieser Ansätze; die meisten unterstützen oder ergänzen AgentOps in irgendeiner Form. Zu den häufig verwendeten verwandten Frameworks gehören:

• DevOps. Dieser Ansatz kombiniert kontinuierliche Softwareentwicklung und Bereitstellungspraktiken mit dem Einsatz im Betrieb. Dies rationalisiert den Softwareentwicklungsprozess und ermöglicht es Entwicklern, Software-Releases mit wenig oder gar keiner direkten Beteiligung der IT bereitzustellen, zu validieren und zu verwalten. Entwickler, die KI-Agentencode erstellen und testen, verwenden routinemäßig DevOps, um neue und aktualisierte KI-Agenten schnell und effizient in die Produktion zu bringen.
• MLOps. Dieser Ansatz konzentriert sich speziell auf die Entwicklung, das Testen, die Bereitstellung und Wartung von Softwaremodellen für maschinelles Lernen (ML) und erweitert die Entwicklung dann auf den Betrieb. MLOps ist also DevOps für Machine-Learning-Modelle. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Erklärbarkeit und Wartbarkeit von ML-Modellen von der Entwicklung bis zur Produktion gelegt. Wie DevOps stützt sich auch MLOps auf Automatisierung und Orchestrierung des Softwareentwicklungs-Workflows. Dazu gehören ML-spezifische Aufgaben wie Datenaufbereitung, Modelltraining und laufende Modellüberwachung. MLOps ist für KI-Entwickler, die an ML-Modellen als Grundlage für KI-Agenten und KI-Systeme arbeiten, von entscheidender Bedeutung.
• LLMOps. Dieser Ansatz ist speziell auf die Entwicklung, das Testen, die Bereitstellung und die Verwaltung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) zugeschnitten und erweitert den Entwicklungsansatz auf die Bereitstellung im Produktionsbetrieb. Dazu gehören die komplexe Modellentwicklung der LLMs selbst, die Vorbereitung großer Trainingsdatensätze, Prompt Engineering für LLMs, das Training und die Feinabstimmung von LLM-Modellen, die Bereitstellung von LLMs und deren fortlaufende Überwachung sowie die Iteration, Feinabstimmung und Verbesserung nach der Bereitstellung.
• AIOps. Im Gegensatz zu den anderen hier aufgeführten Ansätzen bezieht sich AIOps speziell auf den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Technologien zur Verbesserung, Automatisierung und Orchestrierung von IT-Operationen. In der Praxis werden verschiedene Entwicklungsparadigmen – beispielsweise DevOps über LLMOps – eingesetzt, um KI-Agenten und -Systeme zu erstellen. Der Zweck der Entwicklungsbemühungen in AIOps-Situationen liegt jedoch direkt in IT-bezogenen Aufgaben. AIOps stützt sich auf umfangreiche Daten, die über die gesamte IT-Infrastruktur hinweg gesammelt und analysiert werden, um IT-Mitarbeiter bei der Verwaltung und Optimierung hochkomplexer IT-Umgebungen zu unterstützen. Dazu gehört häufig der umfassende Einsatz von Automatisierungs- und Orchestrierungs-Tools zur Rationalisierung von IT-Workflows. Darüber hinaus bietet es in der Regel starke branchenspezifische KI-Systemfunktionen, einschließlich einer detaillierten Wissensdatenbank und Chatbot-Unterstützung unter Verwendung von Basismodellen wie LLMs.

Wie geht es weiter mit AgentOps?

Die Fähigkeit von AgentOps, KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen, zu skalieren und zu verwalten, wird für die KI ebenso wichtig wie Automatisierung und Orchestrierung und sorgt für mehr Erklärbarkeit, analytisches Verständnis, Autonomie und Vertrauen in KI-Agenten. Drei zu erwartende Verbesserungen für AgentOps sind:

• Größeres Selbstbewusstsein. AgentOps wird KI-Agenten dabei unterstützen, sich ihres Verhaltens bewusster zu werden und bei ihrer Selbstverwaltung autonomer zu handeln. Beispielsweise wird AgentOps in Zukunft KI-Agenten dabei helfen, ihr eigenes Verhalten zu bewerten und Entscheidungen zur Selbstverbesserung zu treffen. Dank besserer Vorhersagefähigkeiten können KI-Agenten suboptimale Verhaltensweisen oder Ergebnisse antizipieren und sich vorausschauend anpassen, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
• Bessere Erklärbarkeit. AgentOps-Plattformen werden standardisierte Ansätze für Beobachtbarkeit, Ereignisverfolgung und Compliance umfassen. Sie werden auch die Kommunikation des Verhaltens von KI-Agenten und -Systemen an menschliche Manager verbessern und die Visualisierung von KI-Verhalten und -Entscheidungen optimieren. Diese Verbesserungen werden die KI-Sicherheit, Compliance, die Beseitigung von Voreingenommenheit und Diskriminierung sowie die Governance-Bemühungen weiter verbessern.
• Branchenspezialisierung. AgentOps-Plattformen und -Praktiken werden sich diversifizieren und spezialisieren, um den besonderen Anforderungen von Nischenbranchen oder Bereichen wie Logistik, Gesundheitswesen, Finanzen und IT gerecht zu werden. Dies dürfte parallel zur Entwicklung branchenspezifischer KI-Agenten verlaufen.