論文の概要: A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Foundation Model based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05285v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 02:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:58.481651
• Title: A Taxonomy of AgentOps for Enabling Observability of Foundation Model based Agents
• Title（参考訳）: 基礎モデルに基づくエージェントの可観測性向上のためのエージェントOpsの分類
• Authors: Liming Dong, Qinghua Lu, Liming Zhu,
• Abstract要約: LLMはさまざまなダウンストリームタスクの成長を加速させ、AI自動化の需要が増加した。 AIエージェントシステムは、より複雑なタスクに取り組み、進化するにつれて、より幅広い利害関係者が関与する。 これらのシステムは、AIエージェント、RAGパイプライン、プロンプト管理、エージェント機能、可観測性機能など、複数のコンポーネントを統合する。 開発から運用ライフサイクル全体にわたって可観測性とトレーサビリティを確保するために、AgentOpsプラットフォームの設計に移行することが不可欠です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.49728300301026
• License:
• Abstract: The ever-improving quality of LLMs has fueled the growth of a diverse range of downstream tasks, leading to an increased demand for AI automation and a burgeoning interest in developing foundation model (FM)-based autonomous agents. As AI agent systems tackle more complex tasks and evolve, they involve a wider range of stakeholders, including agent users, agentic system developers and deployers, and AI model developers. These systems also integrate multiple components such as AI agent workflows, RAG pipelines, prompt management, agent capabilities, and observability features. In this case, obtaining reliable outputs and answers from these agents remains challenging, necessitating a dependable execution process and end-to-end observability solutions. To build reliable AI agents and LLM applications, it is essential to shift towards designing AgentOps platforms that ensure observability and traceability across the entire development-to-production life-cycle. To this end, we conducted a rapid review and identified relevant AgentOps tools from the agentic ecosystem. Based on this review, we provide an overview of the essential features of AgentOps and propose a comprehensive overview of observability data/traceable artifacts across the agent production life-cycle. Our findings provide a systematic overview of the current AgentOps landscape, emphasizing the critical role of observability/traceability in enhancing the reliability of autonomous agent systems.
• Abstract（参考訳）: LLMの継続的な改善によって、さまざまなダウンストリームタスクが成長し、AI自動化の需要が高まり、ファンデーションモデル(FM)ベースの自律エージェントの開発への関心が高まっている。 AIエージェントシステムは、より複雑なタスクに取り組み、進化するにつれて、エージェントユーザ、エージェントシステム開発者とデプロイ者、AIモデル開発者など、幅広い利害関係者が関与する。 これらのシステムは、AIエージェントワークフロー、RAGパイプライン、プロンプト管理、エージェント機能、可観測性機能など、複数のコンポーネントを統合する。 この場合、信頼できるアウトプットとこれらのエージェントからの回答を得るためには、信頼性の高い実行プロセスとエンドツーエンドの可観測性ソリューションが必要である。 信頼性の高いAIエージェントとLLMアプリケーションを構築するためには、開発から運用までのライフサイクル全体にわたって可観測性とトレーサビリティを保証するAgentOpsプラットフォームの設計に移行することが不可欠である。 この目的のために、エージェントエコシステムから関連するAgentOpsツールを迅速にレビューし、特定しました。 本稿では,AgentOpsの本質的な機能の概要と,エージェント生産ライフサイクル全体にわたる可観測性データ/追跡可能なアーティファクトの概要を提案する。 本稿では,自律型エージェントシステムの信頼性向上における可観測性・追跡性の重要性を強調し,現在のAgentOpsの展望を体系的に概観する。

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