828华为云征文 | 云服务器Flexus X实例:部署 AgentOps,全方位监测智能体

目录

[一、什么是 AgentOps ?](#一、什么是 AgentOps ?)

[二、部署 AgentOps](#二、部署 AgentOps)

[2.1 安装 AgentOps](#2.1 安装 AgentOps)

[2.2 注册账号](#2.2 注册账号)

[2.3 生成 API_KEY](#2.3 生成 API_KEY)

[三、AgentOps 实例](#三、AgentOps 实例)

[3.1 创建实例](#3.1 创建实例)

[3.2 运行实例](#3.2 运行实例)

四、总结


通过深入体验华为云的 Flexus云服务器X实例 ,我发现它不仅提供了直接通过公网访问的便利性,还支持高效的内容复制粘贴功能,使得操作更加流畅。此外,Flexus云服务器X实例 的弹性伸缩能力,搭配弹性伸缩服务AS和负载均衡服务ELB,使得在部署多智能体监控 AgentOps 时,能够灵活应对业务负载的变化,确保系统的稳定运行。其高可用性和安全性,通过搭配华为云数据库服务和网络安全服务如WAF、DDoS,为 AgentOps 提供了一个安全可靠的运行环境。同时,云服务器的高计算可用性和存储持久化性,保障了 AgentOps 的可靠性和数据的安全性。综合来看,Flexus云服务器X实例 为多智能体监控 AgentOps 的部署提供了一个高效、灵活、安全的平台。点击这里快速体验~

一、什么是 AgentOps ?

AgentOps 帮助开发人员构建、评估和监控 AI 代理。

主要特性如下:

(1)重放分析和调试:可以查看代理逐步执行图;

(2)LLM成本管理:跟踪 LLM 基础模型提供商的支出;

(3)代理基准测试:根据 1,000 多个评估测试您的代理;

(4)检测合规性和安全性:检测常见的即时注入和数据泄露漏洞;

(5)框架集成:与 CrewAI、AutoGen 和 LangChain 的原生集成;

下面就开始部署 AgentOps 吧!

二、部署 AgentOps

2.1 安装 AgentOps

首先,安装 agentops 安装包,如下所示。

bash 复制代码
root@flexusx-7305:~# source autogentest/bin/activate
(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip install agentops
Collecting agentops
  Downloading agentops-0.3.10-py3-none-any.whl.metadata (18 kB)
Collecting requests==2.31.0 (from agentops)
  Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl.metadata (4.6 kB)
Collecting psutil==5.9.8 (from agentops)
  Downloading psutil-5.9.8-cp36-abi3-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (21 kB)
Collecting packaging==23.2 (from agentops)
  Downloading packaging-23.2-py3-none-any.whl.metadata (3.2 kB)
Requirement already satisfied: termcolor==2.4.0 in ./autogentest/lib/python3.10/site-packages (from agentops) (2.4.0)
Collecting PyYAML==6.0.1 (from agentops)
  Downloading PyYAML-6.0.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (2.1 kB)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in ./autogentest/lib/python3.10/site-packages (from requests==2.31.0->agentops) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in ./autogentest/lib/python3.10/site-packages (from requests==2.31.0->agentops) (3.9)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in ./autogentest/lib/python3.10/site-packages (from requests==2.31.0->agentops) (2.2.3)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in ./autogentest/lib/python3.10/site-packages (from requests==2.31.0->agentops) (2024.8.30)
Downloading agentops-0.3.10-py3-none-any.whl (41 kB)
Downloading packaging-23.2-py3-none-any.whl (53 kB)
Downloading psutil-5.9.8-cp36-abi3-manylinux_2_12_x86_64.manylinux2010_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (288 kB)
Downloading PyYAML-6.0.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (705 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 705.5/705.5 kB 7.9 MB/s eta 0:00:00
Downloading requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
Installing collected packages: requests, PyYAML, psutil, packaging, agentops
  Attempting uninstall: requests
    Found existing installation: requests 2.32.3
    Uninstalling requests-2.32.3:
      Successfully uninstalled requests-2.32.3
  Attempting uninstall: PyYAML
    Found existing installation: PyYAML 6.0.2
    Uninstalling PyYAML-6.0.2:
      Successfully uninstalled PyYAML-6.0.2
  Attempting uninstall: packaging
    Found existing installation: packaging 24.1
    Uninstalling packaging-24.1:
      Successfully uninstalled packaging-24.1
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
arxiv 2.1.3 requires requests~=2.32.0, but you have requests 2.31.0 which is incompatible.
Successfully installed PyYAML-6.0.1 agentops-0.3.10 packaging-23.2 psutil-5.9.8 requests-2.31.0
(autogentest) root@flexusx-7305:~#

2.2 注册账号

点击这里注册账号,可以通过 Github 或者其他方式直接授权登录,登录后如下所示。

2.3 生成 API_KEY

依次点击侧边栏 -> API keys,复制 API key,如下所示。

点击 Copy API Key 复制 API Key。

下面就来运行一个 AgentOps 实例。

三、AgentOps 实例

3.1 创建实例

创建文件 test_agentops.py,文件内容如下。

bash 复制代码
import agentops
from autogen import ConversableAgent, UserProxyAgent, config_list_from_json

# When initializing AgentOps, you can pass in optional tags to help filter sessions
agentops.init(api_key="<复制的 agentops API Key>",default_tags=["simple-autogen-example"])

# Create the agent that uses the LLM.
llm_config = {"model": "<model name>",
              "api_key": "<API KEY>",
              "base_url": "<BASE URL>"}

assistant = ConversableAgent("agent",
                             llm_config=llm_config)

# Create the agent that represents the user in the conversation.
user_proxy = UserProxyAgent("user",
                            code_execution_config=False)

# Let the assistant start the conversation.  It will end when the user types "exit".
user_proxy.initiate_chat(assistant,
                         message="北京有哪些景点?",
                         max_turns=1)

# Close your AgentOps session to indicate that it completed.
agentops.end_session("Success")

3.2 运行实例

执行如下命令运行 test_agentops.py。

bash 复制代码
🖇 AgentOps:  Session Replay: https://app.agentops.ai/drilldown?session_id=XXXXX
user (to agent):

北京有哪些景点?

--------------------------------------------------------------------------------

>>>>>>>> USING AUTO REPLY...
agent (to user):

北京有许多著名的景点,包括天安门广场、故宫、万里长城等。

--------------------------------------------------------------------------------
🖇 AgentOps: This run's cost $0.00
🖇 AgentOps:  Session Replay: https://app.agentops.ai/drilldown?session_id=XXXXXX

四、总结

通过在 华为云的 Flexus云服务器X实例 中部署 AgentOps ,不仅实现了对多智能体对话框架 AutoGen 的高效监控,还深刻体验到了 Flexus云服务器X实例 的卓越性能。Flexus云服务器X实例 通过其强大的计算能力和高并发处理性能,确保了AutoGen 框架在面对大量并发请求时的稳定运行。同时,得益于其弹性伸缩服务AS和负载均衡服务ELB,我们能够根据实时业务需求快速调整资源,保持系统的流畅性和响应速度。

在安全性方面,Flexus云服务器X实例 提供了全方位的安全防护,包括WAF、DDoS等网络安全服务,有效降低了黑客入侵的风险,保障了 AutoGen框架的数据安全和业务连续性。此外,云服务器的高可用性设计,如跨可用区部署和容灾能力,确保了服务的不间断运行,即使在面对突发情况时也能保持业务的稳定性。

总体而言,Flexus云服务器X实例 以其高性能、高安全性和高便利性,为 AutoGen框架的稳定运行和监控提供了坚实的基础。

相关推荐
guoji778815 分钟前
安全与对齐的深层博弈:Gemini 3.1 Pro 安全护栏与对抗测试深度拆解
人工智能·安全
实在智能RPA23 分钟前
实在 Agent 和通用大模型有什么不一样?深度拆解 AI Agent 的感知、决策与执行逻辑
人工智能·ai
独隅27 分钟前
PyTorch 模型部署的 Docker 配置与性能调优深入指南
人工智能·pytorch·docker
lihuayong34 分钟前
OpenClaw 系统提示词
人工智能·prompt·提示词·openclaw
黑客说1 小时前
AI驱动剧情,解锁无限可能——AI游戏发展解析
人工智能·游戏
踩着两条虫1 小时前
AI驱动的Vue3应用开发平台深入探究(十):物料系统之内置组件库
android·前端·vue.js·人工智能·低代码·系统架构·rxjava
小仙女的小稀罕1 小时前
听不清重要会议录音急疯?这款常见AI工具听脑AI精准转译
开发语言·人工智能·python
reesn1 小时前
qwen3.5 0.8B纠正任务实践
人工智能·语言模型
实在智能RPA1 小时前
实在Agent 制造业落地案例:探寻工业大模型从实验室走向车间的实战路径
人工智能·ai