AgentOpsAI

4.5 (4)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 5월

Developer Tools Observability Debugging AI Agents Monitoring Analytics SDK

1 / 2

개요

AgentOps는 AI 에이전트 생명주기에서 개발자 플랫폼으로서 tracing, monitoring, debugging 도구를 제공하여 실제로 에이전트가 Runtime에서 무엇을 하는지 노출해 준다. 이 도구는 LLM 호출, tool이 사용되는 방법, 비용, 오류를 기록하여 복잡한 다단계 워크플로우 내에서 에이전트 행동을 이해할 수 있도록 한다. AgentOps는 시각화를 넘어 세션 레플레이, 성능 분석 및 LangChain, CrewAI, AutoGen과 같은 인기 에이젠팩토리와의 통합을 제공하여 엔지니어들이 추측이나 로그 스큐핑에 의존하는 대신 prototype에서 production에 성공적으로 이동할 수 있는 가치 있는 데이터에 기반한 신뢰성을 보장할 수 있습니다. `AgentOps`는 개발자 및 팀에게 도움이되는 서비스로서, 에이전트 애플리케이션을 출시하고 출시전후 에이전트의 적절한 동작을 증명하고 습득 비용을 제어하는 것을 목표로합니다. 에이전트 애플리케이션의 후퇴를 추적하고 API, SDK와 같은 소프트웨어 개발을 위한 도구와 통합할 수 있기 때문에 regressions, costs control, correct LLM behavior tracking을 위한 도구와 같은 개발자를 타켓으로 하게 됩니다.

주요 기능

AI
LLM API
API
API
Python JavaScript SDK
API

가격

모델: Free
카테고리: 관찰성 지표
평점: 4.5 / 5 (4)

사용 사례

AI API

AI API LLM , API .

API

AI API , API .

AI

AI , AI .

LangChain, CrewAI, AutoGen AI

Python JavaScript SDK AI , .

장단점

장점

AI
LangChain, CrewAI, AutoGen
API
AI

단점

대결 기록

Pantheon에서 1회 대결.

1위

2위

3위

Last battle

#4
Observability Showdown — July 25, 2026
Jul 25, 2026 · #4 of 9

리뷰

4.5

4개 평가의 평균.

리뷰를 작성하려면 로그인하세요.

Rina Desai

May 10, 2026

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.

Robert Ainsworth

Feb 14, 2026

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.

Fatima Zahra

Jan 24, 2026

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.

Camille Laurent

Jul 24, 2025

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