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Humanloop
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AI 도구Dead Man Walking
AI 에이전트를 강화하세요, 에이전트옵스로.
매끄러운 평가, 가시성, 그리고 신뢰할 수 있는 AI 성능을 위한 자동화된 워크플로우
shipped 2025년 11월 14일automatepaid
1비주얼 디버깅 및 '타임 트래블' 재생을 통한 정교한 정확성 향상
2편리한 통합을 위한 자동화된 계측 장비
3안심을 위한 종합 로그 및 보안 모니터링
4프로덕션 팀을 위해 설계되었으며, 수천 명의 엔지니어가 신뢰합니다.
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).
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연결
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<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
AgentOps란 무엇인가요?
AgentOps는 AI 에이전트를 모니터링하고 관리하는 선도적인 플랫폼입니다. 개발자들이 워크플로우를 효과적으로 평가, 디버그 및 자동화할 수 있도록 지원하여, AI 시스템이 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영되도록 보장합니다.
- 1에이전트 평가 및 관찰 가능성에 집중하십시오.
- 2원활한 작업 흐름 자동화
- 3프로젝트 전반에 걸쳐 개발자 경험 향상
features
AgentOps의 주요 기능
AgentOps는 개인 개발자와 기업 팀 모두를 위해 설계된 다양한 기능을 제공합니다. 시각적 디버깅부터 자동화된 계측에 이르기까지, 이러한 도구들은 개발 프로세스를 간소화하고 AI 에이전트의 신뢰성을 향상시키기 위해 고안되었습니다.
- 1비주얼 디버깅 및 '타임 트래블'로 손쉬운 문제 해결
- 2에이전트옵스 SDK를 활용한 자동화 API 호출 탐지
- 3보안 및 컴플라이언스 모니터링을 위한 광범위한 로그
use cases
AI 개발 워크플로우를 혁신하세요.
AgentOps는 강력한 모니터링과 관찰 가능성이 필요한 확장 가능한 AI 애플리케이션에 완벽합니다. AI 챗봇이나 복잡한 머신러닝 모델을 배포하든, 저희 플랫폼은 성공적인 구현에 필요한 도구를 제공합니다.
- 1LLM과 그 상호작용을 손쉽게 모니터링하세요.
- 2대규모 팀을 위한 배포 프로세스 간소화
- 3자세한 로깅 기능으로 보안을 강화하세요.
❓
자주 묻는 질문
+AgentOps는 어떤 유형의 사용자가 혜택을 받을 수 있나요?
AgentOps는 AI 애플리케이션의 모니터링, 관측성 및 거버넌스에서 확장 가능한 솔루션을 찾고 있는 개인 개발자와 기업 팀 모두를 위해 설계되었습니다.
+시각적 디버깅 기능은 어떻게 작동하나요?
시각적 디버깅 기능을 통해 대형 언어 모델이 수행한 호출을 추적하고 에이전트 간 상호작용을 볼 수 있습니다. 이러한 작업을 되돌리거나 재생하여 문제를 정확히 파악할 수 있습니다.
+AgentOps의 체험 기간이 있나요?
AgentOps는 유료 모델을 제공하지만, 체험판이나 프로모션 혜택에 대한 구체적인 정보는 저희 웹사이트를 방문하시기를 권장합니다.
For builders
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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.