--- title: "AgentOps 통합" description: "AgentOps 관찰 가능성 플랫폼으로 CrewAI 에이전트를 모니터링하고 분석하세요" --- # AgentOps 통합 AgentOps는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 강력한 관찰 가능성 플랫폼입니다. CrewAI 크루를 위한 포괄적인 모니터링, 분석 및 디버깅 기능을 제공합니다. ## 기능 - **실시간 모니터링**: 에이전트 성능과 동작을 실시간으로 추적 - **세션 재생**: 상세한 실행 추적과 함께 완전한 에이전트 세션 검토 - **성능 분석**: 크루 효율성, 도구 사용량 및 작업 완료율 분석 - **오류 추적**: 에이전트 워크플로우의 문제 식별 및 디버그 - **비용 추적**: LLM 사용량 및 관련 비용 모니터링 - **팀 협업**: 인사이트 공유 및 에이전트 최적화 협업 ## 설치 CrewAI와 함께 AgentOps 설치: ```bash pip install crewai[agentops] ``` 또는 AgentOps를 별도로 설치: ```bash pip install agentops ``` ## 설정 1. **API 키 받기**: [AgentOps](https://agentops.ai)에 가입하고 API 키를 받으세요 2. **환경 구성**: AgentOps API 키를 환경 변수로 설정: ```bash export AGENTOPS_API_KEY="여기에-api-키-입력" ``` 3. **AgentOps 초기화**: CrewAI 스크립트에 다음을 추가: ```python import agentops from crewai import Agent, Task, Crew # AgentOps 초기화 agentops.init() # 여기에 CrewAI 코드 agent = Agent( role="데이터 분석가", goal="데이터를 분석하고 인사이트 제공", backstory="당신은 전문 데이터 분석가입니다...", ) task = Task( description="판매 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하세요", agent=agent, ) crew = Crew( agents=[agent], tasks=[task], ) # 크루 실행 result = crew.kickoff() # AgentOps 세션 종료 agentops.end_session("Success") ``` ## 자동 통합 CrewAI는 라이브러리가 설치되면 AgentOps와 자동으로 통합됩니다. 통합은 다음을 캡처합니다: - **크루 킥오프 이벤트**: 크루 실행의 시작과 완료 - **도구 사용**: 모든 도구 호출과 결과 - **작업 평가**: 작업 성능 메트릭과 피드백 - **오류 이벤트**: 실행 중 발생하는 모든 오류 ## 구성 옵션 AgentOps 통합을 사용자 정의할 수 있습니다: ```python import agentops # 사용자 정의 설정으로 AgentOps 구성 agentops.init( api_key="당신의-api-키", tags=["프로덕션", "데이터-분석"], auto_start_session=True, instrument_llm_calls=True, ) ``` ## 데이터 보기 1. **대시보드**: AgentOps 대시보드를 방문하여 에이전트 세션 보기 2. **세션 세부사항**: 세션을 클릭하여 상세한 실행 추적 보기 3. **분석**: 분석 탭을 사용하여 성능 트렌드 식별 4. **오류**: 디버깅 정보를 위해 오류 탭 모니터링 ## 모범 사례 - **세션 태그 지정**: 의미 있는 태그를 사용하여 에이전트 실행 정리 - **비용 모니터링**: LLM 사용량과 관련 비용 추적 - **오류 검토**: 정기적으로 오류 확인 및 해결 - **성능 최적화**: 분석을 사용하여 병목 현상과 최적화 기회 식별 ## 문제 해결 ### AgentOps가 데이터를 기록하지 않음 1. API 키가 올바르게 설정되었는지 확인 2. AgentOps가 제대로 초기화되었는지 확인 3. 스크립트 끝에서 `agentops.end_session()`을 호출하는지 확인 ### 누락된 이벤트 일부 이벤트가 캡처되지 않는 경우: 1. CrewAI와 AgentOps의 최신 버전이 있는지 확인 2. AgentOps 리스너가 제대로 등록되었는지 확인 3. 오류 메시지에 대한 로그 검토 이 통합은 CrewAI 에이전트에 대한 포괄적인 관찰 가능성을 제공하여 AI 워크플로우를 모니터링, 디버그 및 최적화하는 데 도움이 됩니다.