使用 Gemini API 将 AI 代理投入生产环境

构建和部署人工智能代理是一个令人兴奋的前沿领域，但在生产环境中管理这些复杂的系统需要强大的可观测性。AgentOps 是一款用于代理监控、LLM 成本跟踪、基准比较等的 Python SDK，可帮助开发者将代理从原型阶段推进到生产阶段，尤其是在与 Gemini API 的强大功能和成本效益相结合时。

AgentOps 背后的团队 Agency AI 的首席运营官 Adam Silverman 解释说，成本是企业大规模部署 AI 代理的关键因素。“我们看到，有些企业每月在 LLM 调用方面的支出高达 8 万美元。如果使用 Gemini 1.5，同样的输出需要花费数千美元。”

这种经济高效的特性，再加上 Gemini 强大的语言理解和生成能力，使其成为开发者构建复杂 AI 代理的理想选择。“Gemini 1.5 闪光灯以极低的成本，为我们提供了与更大型号闪光灯相当的质量，同时速度也非常快，”西尔弗曼说道。这样一来，开发者就可以专注于构建复杂的多步骤代理工作流程，而无需担心成本失控。

AgentOps 会捕获每次代理互动（而不仅仅是 LLM 调用）的数据，从而全面了解多代理系统的运作方式。这种精细的细节对于工程团队和合规团队至关重要，可为调试、优化和审核跟踪提供关键的数据洞见。

将 Gemini 模型与 AgentOps 集成非常简单，通常只需几分钟即可完成（使用 LiteLLM）。开发者可以快速了解其 Gemini API 调用情况、实时跟踪费用，并确保其代理在生产环境中的可靠性。

AgentOps 致力于为代理开发者提供支持，帮助他们扩展项目规模。Agency AI 正在帮助企业应对构建经济实惠且可扩缩的代理的复杂性，进一步巩固将 AgentOps 与 Gemini API 相结合的价值主张。正如 Silverman 所强调的那样，“它正在吸引更多注重价格的开发者来构建代理。”

对于考虑使用 Gemini 的开发者，Silverman 的建议很明确：“不妨试一试，你会感到惊喜。”