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Die besten Leistungsüberwachung von Agenten-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte Leistungsüberwachung von Agenten-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

Leistungsüberwachung von Agenten

  • Agent Logging

    Eine Open-Source-Python-Bibliothek für strukturiertes Logging von KI-Agentenaufrufen, Eingaben, Antworten und Metriken zur Fehlerbehebung und Prüfung.
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    Was ist Agent Logging?
    Agent Logging bietet ein einheitliches Logging-Framework für KI-Agenten-Frameworks und benutzerdefinierte Arbeitsabläufe. Es interceptiert und zeichnet jede Phase der Agentenausführung auf – Eingabengenerierung, Tool-Invocation, LLM-Antwort und Endausgabe – zusammen mit Zeitstempeln und Metadaten. Die Logs können im JSON-, CSV-Format exportiert oder an Überwachungsdienste gesendet werden. Die Bibliothek unterstützt anpassbare Log-Level, Hooks für die Integration mit Beobachtungsplattformen und Visualisierungstools zur Nachverfolgung von Entscheidungswegen. Mit Agent Logging erhalten Teams Einblicke in das Verhalten der Agenten, erkennen Leistungshindernisse und führen transparente Aufzeichnungen für Prüfungen.
    Agent Logging Hauptfunktionen
    • Strukturiertes Erfassen von Eingaben, Tool-Aufrufen und Antworten
    • Leistungsmetriken und Zeitstempel für jeden Schritt
    • Mehrere Exportformate: JSON, CSV, Beobachtungsströme
    • Anpassbare Log-Levels und Metadaten-Hooks
    • Integration mit Überwachungs- und Visualisierungstools

  • AI-Agent-Framework

    Eine Open-Source-Python-Framework, das die schnelle Entwicklung und Orchestrierung modularer KI-Agenten mit Speicher, Tool-Integration und Multi-Agent-Workflows ermöglicht.
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    Was ist AI-Agent-Framework?
    AI-Agent-Framework bietet eine umfassende Grundlage für den Bau KI-gestützter Agenten in Python. Es umfasst Module zur Verwaltung von Gesprächsspeicher, Integration externer Tools und Erstellung von Prompt-Vorlagen. Entwickler können sich mit verschiedenen LLM-Anbietern verbinden, Agenten mit benutzerdefinierten Plugins ausstatten und mehrere Agenten in koordinierten Workflows orchestrieren. Eingebaute Protokollierungs- und Überwachungstools helfen, die Leistung der Agenten zu verfolgen und Verhalten zu debuggen. Das erweiterbare Design des Frameworks ermöglicht die nahtlose Hinzufügung neuer Konnektoren oder domänenspezifischer Fähigkeiten, was es ideal für schnelle Prototypen, Forschungsprojekte und produktionsreife Automatisierungen macht.

  • llm-lab

    Eine Open-Source-Python-Framework zum Erstellen, Testen und Weiterentwickeln modularer LLM-basierter Agenten mit integrierter Tool-Unterstützung.
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    Was ist llm-lab?
    llm-lab stellt ein flexibles Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten mit großen Sprachmodellen bereit. Es umfasst eine Agenten-Orchestrierungs-Engine, Unterstützung für benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Speicher- und Zustandsverfolgung sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Plugins. Benutzer können Szenarien schreiben, Toolchains definieren, Interaktionen simulieren und Leistungsprotokolle sammeln. Das Framework bietet auch eine integrierte Test-Suite, um das Verhalten der Agenten mit erwarteten Ergebnissen zu validieren. Durch seine Erweiterbarkeit ermöglicht llm-lab Entwicklern, LLM-Anbieter auszutauschen, neue Tools hinzuzufügen und die Agentenlogik durch iterative Experimente weiterzuentwickeln.
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