agent-operations

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Open-source Agent Operations (AgentOps / LLMOps) toolkit — trace runs, track latency / tokens / cost, and debug tool failures.

Lightweight and self-hostable. Default storage is one SQLite file. No ClickHouse required.

项	值
Python	≥ 3.11
Install	pip install agent-operations（或源码 pip install -e .）
Default UI	http://127.0.0.1:8787
Default DB	./data/agentops.db

什么人该用 / 不该用

一句话：这是最小可自托管的 Agent 运行账本，不是完整的 LLMOps 云平台。

更适合你，如果…	更该选别的（如 Langfuse / 云厂商控制台），如果…
已有 agent 代码，只想记 run / steps / 延迟 / token / 费用 / 失败	要漂亮的团队 UI、Prompt 实验、人人点选的分析台
想本机或内网跑，不想注册 SaaS、不想养 ClickHouse	要开箱即用、教程最多、出问题好搜
pip 一个包就能塞进现有循环	要托管采集、多区域、厂商级账单对账
单机 SQLite 就够；长大再迁 Postgres	一上来就要多租户产品级登录与权限中心

小白路径建议：本机 pip install agent-operations → agentops-smoke（应打印 smoke passed）→ examples/quickstart.py → agentops-http 看页面；确认有用再考虑云上部署。

系统要求（Windows / macOS / Linux / iOS）

环境	能否顺利用	说明
Windows	可以	PowerShell / cmd；推荐 Python 3.11+ 与 uv
macOS	可以	Terminal；同上
Linux	可以	发行版自带或官方 Python 3.11+
iPhone / iPad (iOS)	不作为安装端	不能在手机里 pip install 跑服务；手机浏览器可打开你已部署好的调试页；App 只能当 HTTP 客户端上报 run

核心依赖是 Python 3.11+，三桌面系统等价。云上部署后，任意能发 HTTPS 的客户端（含 iOS App）都能用，与本机是否装过本包装无关。

部署到云给其它服务用

可以。其它云上的 agent 不用把库装进对方机器里；只要能 HTTP 访问你的 agentops-http，把 run POST 过来即可。

[云 A 上的 agent] --HTTPS POST /api/runs--> [你部署的 agentops-http + DB]
[云 B 上的 worker] --同上-------------------┘

最小云上步骤（任意 VPS / 容器均可）：

pip install "agent-operations[postgres]"   # 多机或托管库时建议 Postgres；单机也可用 SQLite 盘
$env:AGENTOPS_API_KEYS = '{"svc-a":{"projects":["demo"]},"admin":{"projects":["*"]}}'
# 多实例共享库时：
# $env:AGENTOPS_DATABASE_URL = "postgresql://user:pass@host:5432/agentops"
agentops-http --host 0.0.0.0 --port 8787 --db $env:AGENTOPS_DATABASE_URL

前面加 Nginx / Caddy 做 HTTPS，对外只暴露 443。调用方示例：

curl -s https://agentops.example.com/api/runs `
  -H "X-API-Key: svc-a" -H "Content-Type: application/json" `
  -d '{"id":"run-cloud-1","project":"demo","agent":"assistant","environment":"prd","name":"job","status":"ok","started_at":"2026-10-25T04:00:00+00:00","ended_at":"2026-10-25T04:00:01+00:00"}'

云上注意：

点	说明
鉴权	非本机绑定必须配置 API key；密钥当密码保管
库	SQLite = 单实例 + 持久盘；多机写同一数据用 Postgres
职责	只记账本，不替你调 OpenAI；各服务仍直连自己的 LLM
安全	不要把 --host 0.0.0.0 裸奔在公网无 HTTPS / 无密钥

5 分钟上手

1. 安装并冒烟

python -m pip install agent-operations
agentops-smoke
# 源码树也可用：python scripts/smoke.py

看到 smoke passed 即本机链路正常（Win / macOS / Linux 同一命令）。

从源码开发（推荐 uv）：

git clone https://github.com/WenSongWang/agent-operations.git
cd agent-operations
uv venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
uv pip install -e ".[agentic-loop,openai,langgraph]"
python -m unittest discover -s tests -v

没有 uv 时：python -m venv .venv，激活后用 python -m pip install -e ".[agentic-loop,openai,langgraph]"。

2. 用 Python 写入一条 run

默认 SQLite 文件；Postgres 时把路径换成 DSN（需 pip install "agent-operations[postgres]"）：

from agentops import connect, ingest_run

conn = connect("./data/agentops.db")
# conn = connect("postgresql://user:pass@localhost:5432/agentops")
ingest_run(conn, {
    "id": "run-001",
    "project": "demo",
    "agent": "assistant",
    "environment": "dev",          # dev | test | uat | prd
    "name": "answer-question",
    "status": "ok",                # running | ok | error | timeout | cancelled
    "started_at": "2026-10-24T10:00:00+00:00",
    "ended_at": "2026-10-24T10:00:02+00:00",
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4o-mini",
    "input_tokens": 100,
    "output_tokens": 50,
    # cost_usd 可省略：会按内置单价估算
    "steps": [
        {
            "seq": 1,
            "kind": "llm",         # llm | tool | agent | human
            "name": "gpt-4o-mini",
            "status": "ok",
            "started_at": "2026-10-24T10:00:00+00:00",
            "ended_at": "2026-10-24T10:00:02+00:00",
            "input_tokens": 100,
            "output_tokens": 50,
        }
    ],
})
conn.close()

或直接跑示例：

python examples/quickstart.py
python examples/openai_wrap.py

2b. 更省事：用 TracedRun（推荐）

不用手写 running / 终态时间戳；OpenAI 响应可直接抽 token：

from agentops import connect, TracedRun

conn = connect("./data/agentops.db")
with TracedRun(
    conn,
    project="demo",
    agent="assistant",
    environment="dev",
    name="chat",
    task_input="Say hi",
) as tr:
    # resp = client.chat.completions.create(...)
    # tr.record_openai(resp, output_text=resp.choices[0].message.content)
    tr.finish(task_output="hi")
conn.close()

异常退出时会自动记成 status=error。假响应示意：examples/openai_wrap.py。

真实调用（需 OPENAI_API_KEY + pip install openai）：

$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."
# 可选：$env:OPENAI_BASE_URL = "https://api.openai.com/v1"
# 可选：$env:OPENAI_MODEL = "gpt-4o-mini"
python examples/openai_live.py

2c. 接 Agentic-Loop

pip install "agent-operations[agentic-loop]"

把 AgentOpsJournal 传给 run_loop(..., journal=...)（与官方 JSONL journal 同接口）：

from agentops import connect
from agentops.adapters import AgentOpsJournal

conn = connect("./data/agentops.db")
journal = AgentOpsJournal(
    conn,
    project="demo",
    agent="assistant",
    environment="dev",
    runs_dir="./.agentic-loop/runs",  # 可选：同时写 agentic-loop JSONL
)
# terminal = run_loop(messages, tools=tools, llm=llm, journal=journal)

可运行示意：python examples/agentic_loop_wrap.py。

2d. 接 LangGraph

from agentops import connect
from agentops.adapters.langgraph import traced_invoke

conn = connect("./data/agentops.db")
result = traced_invoke(
    app,  # any object with .invoke / use traced_ainvoke for .ainvoke
    {"messages": [...]},
    conn=conn,
    project="demo",
    agent="support-bot",
    environment="dev",
    name="support",
    config={"configurable": {"thread_id": "1"}},
)

示意（无 LLM）：python examples/langgraph_wrap.py。

3. 启动本机服务与页面

agentops-http
# 等价：python -m agentops.http
# Postgres（需 agent-operations[postgres]）：
# agentops-http --db "postgresql://user:pass@localhost:5432/agentops"
# 或 $env:AGENTOPS_DATABASE_URL = "postgresql://..."

浏览器打开 http://127.0.0.1:8787

4. 用 HTTP / curl 上报

curl -s http://127.0.0.1:8787/api/runs -Method POST -ContentType "application/json" -Body @'
{
  "id": "run-002",
  "project": "demo",
  "agent": "assistant",
  "environment": "dev",
  "name": "via-http",
  "status": "ok",
  "started_at": "2026-10-24T11:00:00+00:00",
  "ended_at": "2026-10-24T11:00:01+00:00",
  "latency_ms": 1000,
  "input_tokens": 10,
  "output_tokens": 5
}
'@

查询：

curl -s "http://127.0.0.1:8787/api/runs?project=demo"
curl -s "http://127.0.0.1:8787/api/runs/summary?project=demo"
curl -s "http://127.0.0.1:8787/api/failures?project=demo"
curl -s "http://127.0.0.1:8787/api/runs/run-002"

API 一览

方法	路径	说明
GET	/	只读调试页
POST	/api/runs	写入 / 终态更新一条 run
GET	/api/runs	列表（可按 project/agent/environment/status/时间筛选）
GET	/api/runs/summary	次数、成功率、token/费用、p50/p95/p99
GET	/api/runs/{id}	单条详情（含 steps）
GET	/api/failures	工具失败归并

必填字段（run）

id, project, agent, environment, name, status, started_at

终态（ok / error / timeout / cancelled）还要 ended_at。
status=running 时可省略 ended_at；同一 id 再报终态会覆盖更新。

常用可选字段

字段	说明
latency_ms / ttft_ms	耗时；不传则尽量从时间戳 / steps 推算
input_tokens / output_tokens / cached_tokens / reasoning_tokens	token；未上报保持空，不是 0
cost_usd	费用；不传则按 provider+model 估算
provider / model	厂商与模型
steps	步骤列表（排错用）
quality_score	0–1
thumbs	up / down
prompt_version / template_version	提示词 / 模板版本
tags	JSON，如 {"end_user_id":"..."}
extra	备用 JSON

步骤必填：seq, kind, name, status。

可选能力

脱敏

$env:AGENTOPS_REDACT = "hash"   # off | hash | drop

作用于 task_input / task_output、步骤 input / output / traceback、tags.end_user_id。

价目表

未传 cost_usd 时用内置单价估算。自定义 JSON（键为 provider/model）：

$env:AGENTOPS_PRICING_PATH = ".\pricing.json"

告警（适合 cron）

$env:AGENTOPS_ALERT_WEBHOOK = "https://example.com/hook"
$env:AGENTOPS_ALERT_FAILURE_RATE = "0.2"
$env:AGENTOPS_ALERT_P95_MS = "3000"
$env:AGENTOPS_ALERT_COST_USD = "10"
# 可选：同时发邮件（stdlib SMTP）
$env:AGENTOPS_ALERT_EMAIL = "ops@example.com"
$env:AGENTOPS_SMTP_HOST = "smtp.example.com"
# $env:AGENTOPS_SMTP_PORT = "587"
# $env:AGENTOPS_SMTP_USER = "..."
# $env:AGENTOPS_SMTP_PASSWORD = "..."
# $env:AGENTOPS_SMTP_FROM = "agentops@example.com"
# $env:AGENTOPS_SMTP_TLS = "1"
agentops-alerts --db .\data\agentops.db

有告警时退出码 2。--dry-run 只打印，不 webhook / 不发信。

事件 outbox / Kafka

$env:AGENTOPS_EVENT_OUTBOX = ".\data\events.jsonl"
# 可选：同时发到 Kafka（需 pip install "agent-operations[kafka]"）
$env:AGENTOPS_KAFKA_BOOTSTRAP = "localhost:9092"
# $env:AGENTOPS_KAFKA_TOPIC = "agentops.run"          # 默认
# $env:AGENTOPS_KAFKA_CLIENT_ID = "agentops"          # 默认

每次成功写入追加一行 agentops.run v1 事件（create / finalize）；若配置了 bootstrap 则再 publish 同一 JSON。

另开进程消费写入本地库（不会再次 emit，避免回环）：

# $env:AGENTOPS_KAFKA_GROUP = "agentops-ingest"   # 默认
agentops-kafka --db .\data\agentops.db
# agentops-kafka --max-messages 100

API Key（外网绑定前必配）

$env:AGENTOPS_API_KEYS = '{"dev-key":{"projects":["demo"]},"admin":{"projects":["*"]}}'
agentops-http --host 0.0.0.0 --port 8787

请求头：Authorization: Bearer <key> 或 X-API-Key: <key>。
未配置密钥时：仅建议本机 127.0.0.1，接口开放。非 loopback 绑定必须配置密钥。

调试页有 API key 输入框（存浏览器 localStorage），Reload 时自动带 X-API-Key。

限制（请先读）

限制	说明
Alpha	接口可能继续演进；生产使用请自行评估
DB	默认 SQLite；也可 connect / agentops-http --db / AGENTOPS_DATABASE_URL 用 postgresql://…（需 [postgres]）
自报数据	延迟 / token / 费用依赖调用方或估算，不是云厂商账单
非全链路 APM	聚焦 agent run + steps，不是通用分布式 tracing
Kafka	JSONL outbox + 可选 producer / agentops-kafka consumer；无内置 broker
页面	只读调试页；可填 API key 后查询
安装渠道	PyPI：pip install agent-operations；版本见 PyPI / tag v0.1.5

更细的后续项见 ROADMAP.md。

开发

推荐用 uv 虚拟环境（本机已可用 uv）：

uv venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
uv pip install -e ".[agentic-loop,openai,langgraph]"
uv pip install build twine   # 仅发版需要
python -m unittest discover -s tests -v
agentops-http

验证 PyPI 包时另建干净环境，例如：

uv venv .venv-release --clear
.\.venv-release\Scripts\Activate.ps1
uv pip install "agent-operations==0.1.5"

库入口常用符号：connect, ingest_run, list_runs, summarize_runs, get_run, list_tool_failures, TracedRun。