概要
主な機能
- エージェントセッションの記録および再生
- LLMコールおよびツール使用のトレース
- コストおよびトークンの分析
- エラーおよび障害の検出
- PythonおよびJavaScript用フレームワークのSDK
- エージェントパフォーマンスの指標に対するダッシュボード
料金
- モデル
- Free
- カテゴリー
- 監視可能性
- 評価
- 4.5 / 5 (4)
ユースケース
デバッグ複雑なステップワークフロー エージェント
セッションの再生とLLMコールのトレースを使用して、複雑な複数のステップランの推論やツールの使用がバラけてしまっている場所を特定します。
トークンの費用をモニタリング
エージェントあたりトークナスの費用と消費をトラッキングし、予算のコントロールや、高コストのプロンプトや無効なツールコールの特定を支援します。
プロダクション前のレグレスションを検出
エージェントの動作のエラーと障害を検出することで、リレーブルな信頼性で安定性を向上させてチームがエージェント アプリケーションを開発する準備しやすくします。
LangChain、CrewAI、または AutoGen エージェントをインストルメント
PythonまたはJavaScriptの SDK をインストールすることで、主なフレームワークを使ったエージェントにトレースやパフォーマンスの表示ボードを追加することができます。
メリット & デメリット
メリット
- 詳細なセッションの再生とトレース
- 主なエージェントフレームワークと統合
- ランアプリケーションあたりのトークナスの使用や費用をトラッキング
- 複数のステップワークフローでのデバッグに役立つ
デメリット
- 主に開発者にターゲットしており、非専門的なユーザーに適していません
- フレームワークの互換性に対して価値があります
- LLMのスタックに別のツールを追加する
バトル戦績
パンテオンで1バトルに出場。
Last battle
レビュー
4件の評価の平均。
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Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: cost and token analytics and detailed session replay and tracing. On balance the feature set — especially cost and token analytics — justifies the 5 stars for our use case.
Does the job
Pretty happy overall. Error and failure detection just works and integrates with major agent frameworks. Primarily targets developers, not non-technical users can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on cost and token analytics, and tracks token usage and cost per run caught me off guard. Adds another tool to the LLM stack is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is lLM call and tool-use tracing — handled better than most — and useful for debugging multi-step workflows. Worth the time if this is your use case.
Q&A
Can I replay and debug multi‑step agent sessions with AgentOps?
Yes, AgentOps records full session data, enabling point‑in‑time replay of LLM calls, tool interactions, and errors. This time‑travel debugging lets developers step through complex workflows to pinpoint failures or unexpected behavior.
Asked by Kwame Mensah · Oct 2, 2025
How does AgentOps help control token usage and cost for AI agents?
AgentOps tracks token counts and LLM call costs for each agent run, offering dashboards that visualize spend across multiple agents and up‑to‑date price monitoring, so teams can identify expensive calls and optimize budgets.
Asked by Björn Karlsson · Oct 1, 2025
Which agent frameworks does AgentOps integrate with out of the box?
AgentOps provides native SDK integrations for popular Python and JavaScript agent frameworks, specifically LangChain, CrewAI, and AutoGen, allowing developers to capture LLM calls, tool usage, and costs without custom instrumentation.
Asked by Rasheed Osman · Aug 23, 2025
What pricing plans does AgentOps offer and what are the limits of the free tier?
AgentOps has a free tier that includes up to 5,000 events per month with basic tracing and replay features. The Pro plan starts at $40 per month, adding unlimited events, unlimited log retention, export capabilities, and dedicated Slack/email support. Enterprise pricing is custom and adds SLAs, SSO, on‑premises deployment, and advanced compliance options.
Asked by Fernando Rojas · Jul 24, 2025
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