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Humanloop
Shares tags: automate, agent evaluation & observability, evaluation
AIツールDead Man Walking
エージェントオペレーションズでAIエージェントを強化しよう
信頼性の高いAIパフォーマンスのためのシームレスな評価、可視化、および自動化ワークフロー
shipped 2025年11月14日automatepaid
1視覚デバッグと「タイムトラベル」リプレイによる精度向上
2effortless integrationのための自動化された計測機器
3包括的なログとセキュリティ監視による安心の提供
4生産チーム向けに設計され、数千人のエンジニアに信頼されています。
Stork Quadrant
Dead Man Walking· 0/100
An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.
“AgentOps is a observability wrapper around LLM agents. Everything it does—logging, tracing, evaluation, visualization—is either native to the LLM API or can be replicated by the agent itself in a few lines of code. There is no defensible moat. As agents become more autonomous and LLM providers add native observability, this tool becomes redundant infrastructure.”
Defensibility · 0/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Logging and tracing agent execution steps — an LLM can output its reasoning chain directly
- Evaluating agent performance against test cases — an LLM can score its own outputs or compare against baselines without a separate tool
- Visualizing agent behavior and debugging workflows — Claude or GPT can generate detailed execution reports in text or structured format
- Collecting metrics on latency, token usage, and error rates — these are byproducts any LLM API already exposes
Agent-Readiness · 0/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI
- Active changelog
- llms.txt
How to defend
Pivot from generic observability to vertical-specific evaluation. Own the benchmark suite and scoring rubrics for a high-stakes domain (finance, healthcare, legal) where evaluation mistakes are costly. Become the certification layer, not the logging layer.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
コンタクト
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/agentops" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/agentops?style=dark" alt="AgentOps - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/agentops)
overview
AgentOpsとは何ですか？
AgentOpsはAIエージェントの監視と管理のための最先端プラットフォームです。開発者がワークフローを効果的に評価、デバッグ、そして自動化できるようにし、AIシステムが本番環境で信頼性高く稼働することを保証します。
- 1エージェントの評価と可観測性に注力する
- 2シームレスなワークフロー自動化
- 3プロジェクト全体での開発者体験の向上
features
AgentOpsの主要機能
AgentOpsは、個々の開発者とエンタープライズチームの双方に合わせた機能のスイートを提供します。ビジュアルデバッグから自動計測まで、これらのツールは開発プロセスを効率化し、AIエージェントの信頼性を向上させるように設計されています。
- 1ビジュアルデバッグと「タイムトラベル」で簡単トラブルシューティング
- 2エージェントオプスSDKによる自動APIコール検出
- 3セキュリティとコンプライアンス監視のための詳細なログ
use cases
AI開発ワークフローを変革する
AgentOpsは、堅牢な監視と可観測性を必要とするスケーラブルなAIアプリケーションに最適です。AIチャットボットや複雑な機械学習モデルを展開する際に、私たちのプラットフォームは成功した実装に必要なツールを提供します。
- 1LLMとその相互作用を effortlessly 監視する
- 2大規模なチームのためにデプロイメントプロセスを効率化する
- 3詳細なログ記録機能でセキュリティを強化する
❓
よくある質問
+AgentOpsはどのようなタイプのユーザーにメリットがありますか？
AgentOpsは、AIアプリケーションの監視、可視化、ガバナンスにおいてスケーラブルなソリューションを求める個々の開発者と企業チームのために設計されています。
+ビジュアルデバッグ機能はどのように機能しますか？
視覚デバッグ機能により、大規模言語モデルによって行われた呼び出しを追跡し、エージェント間の相互作用を確認できます。これらのアクションを巻き戻したり再生したりすることで、問題を正確に特定できます。
+AgentOpsには試用期間がありますか？
AgentOpsは有料モデルを提供していますが、トライアルやプロモーションオファーに関する具体的な詳細については、ぜひ当社のウェブサイトをご覧ください。
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.