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title: AgentOps 통합
description: AgentOps를 사용하여 에이전트 성능을 이해하고 로깅하기
icon: paperclip
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# 소개

Observability는 대화형 AI 에이전트를 개발하고 배포하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. 이는 개발자가 에이전트의 성능을 이해하고, 에이전트가 사용자와 어떻게 상호작용하는지, 그리고 에이전트가 외부 도구와 API를 어떻게 사용하는지를 파악할 수 있게 해줍니다.  
AgentOps는 CrewAI와 독립적인 제품으로, 에이전트를 위한 종합적인 observability 솔루션을 제공합니다.

## AgentOps

[AgentOps](https://agentops.ai/?=crew)은 에이전트에 대한 세션 리플레이, 메트릭, 모니터링을 제공합니다.

AgentOps는 높은 수준에서 비용, 토큰 사용량, 대기 시간, 에이전트 실패, 세션 전체 통계 등 다양한 항목을 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다.  
더 자세한 내용은 [AgentOps Repo](https://github.com/AgentOps-AI/agentops)를 확인하세요.

### 개요

AgentOps는 개발 및 프로덕션 환경에서 에이전트에 대한 모니터링을 제공합니다.  
에이전트 성능, 세션 리플레이, 맞춤형 리포팅을 추적할 수 있는 대시보드를 제공합니다.

또한, AgentOps는 Crew 에이전트 상호작용, LLM 호출, 툴 사용을 실시간으로 볼 수 있는 세션 드릴다운 기능을 제공합니다.  
이 기능은 에이전트가 사용자 및 다른 에이전트와 어떻게 상호작용하는지 디버깅하고 이해하는 데 유용합니다.

![선택된 에이전트 세션 실행 시리즈의 개요](/images/agentops-overview.png)
![에이전트 실행을 조사하기 위한 세션 드릴다운 개요](/images/agentops-session.png)
![단계별 에이전트 리플레이 실행 그래프 보기](/images/agentops-replay.png)

### 특징

- **LLM 비용 관리 및 추적**: 기반 모델 공급자와의 지출을 추적합니다.
- **재생 분석**: 단계별 에이전트 실행 그래프를 시청할 수 있습니다.
- **재귀적 사고 감지**: 에이전트가 무한 루프에 빠졌는지 식별합니다.
- **맞춤형 보고서**: 에이전트 성능에 대한 맞춤형 분석을 생성합니다.
- **분석 대시보드**: 개발 및 운영 중인 에이전트에 대한 상위 수준 통계를 모니터링합니다.
- **공개 모델 테스트**: 벤치마크 및 리더보드를 통해 에이전트를 테스트할 수 있습니다.
- **맞춤형 테스트**: 도메인별 테스트로 에이전트를 실행합니다.
- **타임 트래블 디버깅**: 체크포인트에서 세션을 재시작합니다.
- **컴플라이언스 및 보안**: 감사 로그를 생성하고 욕설 및 PII 유출과 같은 잠재적 위협을 감지합니다.
- **프롬프트 인젝션 감지**: 잠재적 코드 인젝션 및 시크릿 유출을 식별합니다.

### AgentOps 사용하기

<Steps>
   <Step title="API 키 생성">
      사용자 API 키를 여기서 생성하세요: [API 키 생성](https://app.agentops.ai/account)
   </Step>
   <Step title="환경 설정">
      API 키를 환경 변수에 추가하세요:
      ```bash
      AGENTOPS_API_KEY=<YOUR_AGENTOPS_API_KEY>
      ```
   </Step>
   <Step title="AgentOps 설치">
      다음 명령어로 AgentOps를 설치하세요:
      ```bash
      pip install 'crewai[agentops]'
      ```
      또는
      ```bash
      pip install agentops
      ```
   </Step>
   <Step title="AgentOps 초기화">
      스크립트에서 `Crew`를 사용하기 전에 다음 코드를 포함하세요:

      ```python
      import agentops
      agentops.init()
      ```

      이렇게 하면 AgentOps 세션이 시작되고 Crew 에이전트가 자동으로 추적됩니다. 더 복잡한 agentic 시스템을 구성하는 방법에 대한 자세한 정보는 [AgentOps 문서](https://docs.agentops.ai) 또는 [Discord](https://discord.gg/j4f3KbeH)를 참조하세요.
   </Step>
</Steps>

### Crew + AgentOps 예시

<CardGroup cols={3}>
  <Card
  title="Job Posting"
  color="#F3A78B"
  href="https://github.com/joaomdmoura/crewAI-examples/tree/main/job-posting"
  icon="briefcase"
    iconType="solid"
  >
    채용 공고를 생성하는 Crew agent의 예시입니다.
  </Card>
  <Card
    title="Markdown Validator"
    color="#F3A78B"
    href="https://github.com/joaomdmoura/crewAI-examples/tree/main/markdown_validator"
    icon="markdown"
      iconType="solid"
    >
         Markdown 파일을 검증하는 Crew agent의 예시입니다.
    </Card>
    <Card
    title="Instagram Post"
    color="#F3A78B"
    href="https://github.com/joaomdmoura/crewAI-examples/tree/main/instagram_post"
    icon="square-instagram"
      iconType="brands"
    >
      Instagram 게시물을 생성하는 Crew agent의 예시입니다.
  </Card>
</CardGroup>

### 추가 정보

시작하려면 [AgentOps 계정](https://agentops.ai/?=crew)을 생성하세요.

기능 요청이나 버그 보고가 필요하시면 [AgentOps Repo](https://github.com/AgentOps-AI/agentops)에서 AgentOps 팀에 문의해 주세요.

#### 추가 링크

<a href="https://twitter.com/agentopsai/">🐦 트위터</a>
<span>&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;</span>
<a href="https://discord.gg/JHPt4C7r">📢 디스코드</a>
<span>&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;</span>
<a href="https://app.agentops.ai/?=crew">🖇️ AgentOps 대시보드</a>
<span>&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;</span>
<a href="https://docs.agentops.ai/introduction">📙 문서화</a>