Внедрение ИИ-агентов в производство с помощью API Gemini.

Создание и развертывание агентов ИИ — это захватывающая область, но управление этими сложными системами в производственной среде требует надежной мониторинга. AgentOps , SDK на Python для мониторинга агентов, отслеживания затрат LLM, бенчмаркинга и многого другого, позволяет разработчикам переводить своих агентов из прототипа в производство, особенно в сочетании с мощью и экономичностью API Gemini .

Адам Сильверман, операционный директор Agency AI , команды, стоящей за AgentOps, объясняет, что стоимость является критически важным фактором для предприятий, развертывающих ИИ-агентов в больших масштабах. «Мы видели, как предприятия тратят 80 000 долларов в месяц на звонки LLM. С Gemini 1.5 это обошлось бы в несколько тысяч долларов за тот же результат».

Эта экономичность в сочетании с мощными возможностями Gemini по пониманию языка и генерации кода делает его идеальным выбором для разработчиков, создающих сложные ИИ-агенты. «Gemini 1.5 Flash обеспечивает нам качество, сопоставимое с более крупными моделями, при этом обходится значительно дешевле и работает невероятно быстро», — говорит Сильверман. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании сложных многоэтапных рабочих процессов для агентов, не беспокоясь о чрезмерных затратах.

AgentOps собирает данные о каждом взаимодействии с агентом, а не только о звонках LLM, предоставляя всестороннее представление о работе многоагентных систем. Такой уровень детализации необходим командам разработчиков и специалистов по соблюдению нормативных требований, предоставляя важную информацию для отладки, оптимизации и ведения журналов аудита.

Интеграция моделей Gemini с AgentOps удивительно проста и часто занимает всего несколько минут при использовании LiteLLM. Разработчики могут быстро получить представление о своих вызовах API Gemini, отслеживать затраты в режиме реального времени и обеспечивать надежность своих агентов в производственной среде.

AgentOps стремится поддерживать разработчиков агентов по мере масштабирования их проектов. Agency AI помогает предприятиям ориентироваться в сложностях создания доступных и масштабируемых агентов, еще больше укрепляя ценность объединения AgentOps с API Gemini. Как подчеркивает Сильверман, «это побуждает все больше разработчиков, ориентированных на снижение затрат, создавать агенты».

Разработчикам, рассматривающим возможность использования Gemini, Сильверман дает однозначный совет: «Попробуйте, и вы будете впечатлены».