AgentOps: o que é, como funciona e como usar na automação de agentes de IA

AgentOps (ou AgenticOps) é o conjunto de práticas e ferramentas voltadas para gerenciar o ciclo de vida de agentes de IA autônomos.

Ele une conceitos do DevOps (desenvolvimento de software), MLOps (operação de modelos de machine learning) e SecOps (segurança), aplicados de forma específica aos desafios de agentes inteligentes, que:

• aprendem e se adaptam continuamente;
• tomam decisões de forma independente;
• interagem em tempo real com usuários, sistemas e APIs.

O objetivo é simples: permitir que agentes de IA sejam criados, testados e escalados com segurança. Isso vale tanto para um chatbot que responde clientes, quanto para sistemas que integram múltiplas APIs ou até multiagentes que colaboram entre si para resolver tarefas complexas.

Por que o AgentOps é importante?

Porque ele representa uma evolução importante no mundo da inteligência artificial. Diferentemente de softwares tradicionais, que seguem regras fixas, os agentes de IA autônomos tomam decisões sozinhos, se adaptam ao contexto e interagem em tempo real com pessoas, APIs e sistemas.

Essa flexibilidade aumenta o potencial dos agentes, mas também torna as operações mais complexas, o que exige mais cuidado.

Exemplo prático

Vamos supor que você criou um agente de IA para suporte ao cliente. Ele não é um simples chatbot de respostas pré-programadas, mas um sistema complexo que:

• utiliza múltiplos modelos de linguagem (LLMs);
• acessa diferentes ferramentas e APIs ao mesmo tempo;
• pesquisa em bases de conhecimento complexas;
• cria e gerencia tickets de suporte de forma autônoma.

Essa arquitetura gera dezenas de pontos de falha quase impossíveis de prever ou depurar com métodos tradicionais.

Além disso, tantas funcionalidades também podem gerar muitas dúvidas, como:

• Será que o agente consultou a fonte certa? 
• Quanto custou cada chamada de API ou uso do LLM? 
• Houve falhas ou atrasos em alguma etapa? 
• Ele colaborou bem com outros agentes?

Com o AgentOps, fica mais fácil responder essas e outras dúvidas. Afinal, ele permite:

• Monitorar cada passo do agente com replays de execução;
• Auditar custos e desempenho em diferentes provedores, como Azure e AWS;
• Detectar falhas e anomalias em tempo real;
• Otimizar continuamente o comportamento do agente por meio de métricas e benchmarking.

Ou seja, o AgentOps torna a execução de agentes transparente, rastreável e controlável. Mais do que corrigir falhas, ele garante eficiência, economia e confiabilidade para qualquer agente autônomo. 

Leia também:

Futuro da inteligência artificial: do algoritmo tradicional aos agentes inteligentes

Vantagens de usar o AgentOps para automação

Sem o AgentOps, agentes de IA podem se tornar caros, lentos e imprevisíveis. A proposta da plataforma é justamente resolver esses problemas e levar seus agentes do protótipo à produção com segurança e eficiência. 

Conheça as principais vantagens de usar essa tecnologia:

• Observabilidade completa: você acompanha em um só lugar o desempenho do agente, interações com usuários e chamadas de APIs externas;
• Monitoramento em tempo real: identifica anomalias no momento em que acontecem, com métricas da sessão atual e possibilidade de intervenção imediata;
• Controle de custos: facilita a visualização de dashboards de gasto, configura orçamentos e recebe alertas automáticos para evitar surpresas com uso de LLMs e API;
• Detecção rápida de falhas: identifica a origem de erros e facilita a correção.
• Estatísticas de uso de ferramentas: entenda quais APIs e recursos são mais utilizados, com que frequência e a que custo, otimizando fluxos e priorizando alternativas mais eficientes;
• Métricas detalhadas por sessão: latência, custo e taxa de sucesso ficam claros em cada execução, permitindo melhorias contínuas;
• Redução de erros humanos: agentes autônomos monitorados pelo AgentOps assumem tarefas repetitivas, diminuindo falhas manuais e aumentando a confiabilidade;
• Eficiência e escalabilidade: execução mais rápida, com menos intervenção humana, além de integração facilitada a novos sistemas e APIs conforme a empresa cresce.

Veja também:

AutoGen: a era dos agentes autônomos com IA generativa

Como funciona o AgentOps?

Ele funciona como uma central de controle que acompanha tudo o que um agente de IA faz, desde o primeiro comando até a execução completa. Ele captura, analisa e organiza os principais eventos do ciclo de vida do agente.

Esse ciclo envolve pelo menos 8 etapas principais:

1. Instrumentação: o agente recebe bibliotecas e ganchos que registram suas ações;
2. Coleta de dados: cada interação, chamada de API ou decisão é armazenada em uma camada de observabilidade;
3. Painéis em tempo real: métricas como custo, latência e erros aparecem em dashboards dinâmicos;
4. Replays de sessão: é possível “rebobinar” a execução e entender passo a passo como o agente chegou a uma decisão;
5. Alertas e limites: regras de custo, taxa de erro ou conformidade podem ser configuradas. Se ultrapassadas, o sistema dispara notificações automáticas;
6. Relatórios detalhados: consolidam métricas e ajudam a avaliar desempenho e conformidade;
7. Ciclo de feedback: os insights retornam para design e testes, garantindo evolução contínua do agente;
8. Escalabilidade: funciona tanto para poucos agentes quanto para centenas rodando em paralelo.

Como isso funciona na prática?

Na prática, o AgentOps é a base para criar, orquestrar e acompanhar agentes de IA em tempo real. Ele organiza cada etapa do processo para que o agente seja confiável, eficiente e realmente autônomo. Veja os principais pontos:

• Criação de agentes: cada agente é definido com base em um objetivo (goal) e nas ferramentas (tools) que ele precisa para alcançar esse objetivo;
• Ferramentas integradas: o agente pode se conectar a APIs externas, bancos de dados, sistemas de mensagens e outros serviços para executar suas tarefas;
• Orquestração de fluxos: o AgentOps gerencia a ordem das etapas, garantindo que o agente siga o fluxo correto para resolver o problema;
• Memória e decisão: os agentes podem guardar informações de interações passadas, aprendendo com elas para tomar decisões melhores no futuro;
• Execução autônoma: depois de configurado, o agente pode trabalhar sozinho, sem precisar de supervisão constante, mas sempre com monitoramento e controle disponíveis.

Exemplo prático 

Vamos supor que você está criando um agente de clima para acompanhar a previsão do tempo na cidade de São Paulo. Nesse caso, o fluxo de trabalho poderia ser:

1. Objetivo (goal): responder perguntas sobre previsão do tempo;
2. Ferramenta (tool): uma API pública de meteorologia;
3. Fluxo: receber a pergunta, consultar a API e devolver a resposta formatada;
4. Memória: guardar a última cidade consultada para agilizar respostas futuras;
5. Execução autônoma: depois de configurado, o agente responde sozinho sempre que alguém perguntar: “Vai chover amanhã em São Paulo?”.

Esse é apenas um exemplo simples, mas mostra como o AgentOps organiza cada detalhe para que o agente tenha objetivo claro, ferramentas certas e autonomia controlada.

Faça o curso:

MCPs na prática: conectando sua IA a qualquer ferramenta em Python

Principais funcionalidades do AgentOps

• Criação de agentes inteligentes: suporte para definir objetivos (goals) e ferramentas (tools), permitindo que cada agente tome decisões e execute ações específicas de forma autônoma;
• Gestão e monitoramento em tempo real: dashboards interativos exibem atividades, métricas de desempenho e alertas, possibilitando ajustes imediatos;
• Integração com ferramentas externas: conexão com APIs, bancos de dados e sistemas corporativos, ampliando o alcance e a utilidade dos agentes;
• Análise e depuração de sessões: reconstituição do fluxo de decisões, mostrando acertos, erros e ferramentas utilizadas. Isso facilita correções e reduz o tempo de depuração;
• Gerenciamento de custos: painéis de gastos, limites de orçamento e alertas automáticos para controlar despesas com LLMs e APIs externas;
• Benchmarking de agentes: avaliação em benchmarks padronizados ou personalizados, acompanhando métricas como precisão, velocidade e custo para medir evolução contínua;
• Conformidade e segurança: detecção de riscos como vazamento de dados, uso indevido de APIs e injeção de prompt, garantindo que os agentes operem dentro das regras;
• Integração com frameworks de IA: compatibilidade com Agno, CrewAI e LangChain, permitindo incluir agentes em projetos existentes sem complicação;
• Automação de tarefas repetitivas: delegação de atividades manuais, como responder perguntas, processar dados ou interagir com APIs, liberando tempo para tarefas estratégicas.

Como usar o AgentOps na prática?

Antes de começar, você precisa preparar o ambiente de trabalho. Para isso, siga os passos abaixo:

1. Instale o Python 3.10+: versões antigas podem gerar incompatibilidade;
2. Crie o projeto com venv: ambientes virtuais evitam conflitos de pacotes;
3. Defina sua chave de API do AgentOps: ela conecta o código ao painel da plataforma;
4. Instale as bibliotecas certas: agentops (SDK principal) e python-dotenv (para gerenciar variáveis de ambiente).

Com esses itens configurados, você já tem a base para integrar o AgentOps.

Agora, vamos à sua instalação.

1. Instale o AgenteOps

A instalação é simples. No terminal, use o comando:

pip install agentops python-dotenv

pip install agentops python-dotenv

Isso adiciona ao seu projeto o SDK oficial e o suporte para variáveis de ambiente.

2. Configure a chave de API

É aqui que você conecta seu código ao painel do AgentOps. Para isso, defina a chave diretamente no terminal:

export AGENTOPS_API_KEY="sua_chave_agentops_aqui"

export AGENTOPS_API_KEY="sua_chave_agentops_aqui"

Ou salvar a chave em um arquivo .env:

AGENTOPS_API_KEY=sua_chave_agentops_aqui

AGENTOPS_API_KEY=sua_chave_agentops_aqui

O .env é recomendado porque mantém sua chave segura e evita expô-la no código.

3. Inicialize no Python

No seu script, importe e inicialize com o seguinte comando:

import os, agentops
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
agentops.init(os.getenv("AGENTOPS_API_KEY"))

import os, agentops
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
agentops.init(os.getenv("AGENTOPS_API_KEY"))

Pronto! Com apenas duas linhas, o AgentOps já começa a instrumentar automaticamente frameworks como LangChain e CrewAI.

Isso significa que você não precisa alterar seu agente inteiro: só plugar e começar a monitorar.

4. Execute o agente e visualize os rastros

A partir daqui, siga o fluxo:

1. Execute seu agente normalmente;
2. O AgentOps coleta e envia traces, métricas e sessões para o painel;
3. No painel, você acompanha:
   • latência de cada chamada,
   • taxas de erro,
   • custos detalhados por API/LLM,
   • e o histórico completo de decisões do agente.

Em poucos minutos, você já tem total visibilidade do que o seu agente está fazendo e pode detectar falhas ou desperdícios.

Boas práticas para usar o AgentOps

• Carregue .env antes do agentops.init(): sem a variável AGENTOPS_API_KEY carregada, o SDK não envia rastros ao painel;
• Separe ambientes (dev/staging/prod) e nomeie agentes/traces: isso evita ruídos, facilita identificar o que é teste ou produção e ajuda na investigação;
• Marque custos em @tool: atribuir gastos a ferramentas específicas mostra onde estão os maiores custos com LLMs e APIs;
• Use tags em @trace: as tags viram filtros no painel e permitem segmentar por time, feature, release, cliente, ambiente, região etc;
• Revise replays de sessão: analise cada decisão (prompts, respostas, chamadas de API) para encontrar gargalos de custo/latência e corrigir erros de lógica rapidamente.

Quando usar o AgentOps?

Ele é mais útil quando você sai da fase de protótipo e precisa que seus agentes funcionem de forma confiável, controlada e escalável. Veja algumas situações em que ele pode te ajudar:

• Transição para produção: quando o agente passa a ser usado por clientes ou em processos reais;
• Tarefas críticas ou de alto impacto: como atendimento ao cliente, finanças ou operações internas;
• Ambientes multiagentes: vários agentes colaborando, com rastreamento de custos e interações;
• Otimização de performance e gastos: especialmente quando há aumento de custos com LLMs e APIs;
• Projetos de longo prazo: agentes que precisam evoluir e se manter confiáveis ao longo do tempo;
• Automação de tarefas repetitivas: coleta de dados, respostas automáticas e relatórios;
• Integração de sistemas: coordenação entre múltiplos serviços e APIs;
• Aplicações empresariais: otimização de processos em vendas, marketing e suporte ao cliente.

Exemplo prático de automação com AgentOps

A melhor forma de aprender é praticando. Vamos criar juntos um agente de IA que acompanha o preço de ações em tempo real, com atualização a cada 30 minutos e envio de notificações automáticas.

Para isso, vamos usar Agno e AgentOps. Siga o passo a passo abaixo:

1. Crie o agente

O primeiro passo é definir um agente responsável por buscar preços de ações. No código, podemos criar uma classe decorada com @agent, que já organiza nome, objetivo e ferramentas do agente:

from agentops.sdk.decorators import agent

@agent(name="StockPriceAgent-Agno")
class StockAgno:
    def __init__(self, agent_id: str, tickers: list[str]):
        self.agent_id = agent_id
        self.tickers = tickers

from agentops.sdk.decorators import agent

@agent(name="StockPriceAgent-Agno")
class StockAgno:
    def __init__(self, agent_id: str, tickers: list[str]):
        self.agent_id = agent_id
        self.tickers = tickers

2. Defina o objetivo

O objetivo (goal) do agente será: “consultar o preço das ações no Yahoo Finance a cada 30 minutos.” Essa lógica pode ser agendada com ferramentas como cron, a biblioteca schedule em Python, ou até orquestradores maiores.

Veja este exemplo de loop simples em Python:

# Loop simples para rodar a cada 30 minutos
while True:
    run_cycle(bot)   # função orquestrada com @trace
    time.sleep(30 * 60)

# Loop simples para rodar a cada 30 minutos
while True:
    run_cycle(bot)   # função orquestrada com @trace
    time.sleep(30 * 60)

3. Configure a ferramenta de consulta 

O agente precisa de um recurso externo para buscar os dados. Aqui, usamos a API do Yahoo Finance, configurada como uma tool. Também definimos um custo estimado por chamada:

from agentops.sdk.decorators import tool

@tool(name="YahooFinanceAPI", cost=0.001)
def yf_get_price(ticker: str) -> dict:
    return {"ticker": ticker, "price": 228.45, "ts": "2025-08-29T14:00:00Z"}

from agentops.sdk.decorators import tool

@tool(name="YahooFinanceAPI", cost=0.001)
def yf_get_price(ticker: str) -> dict:
    return {"ticker": ticker, "price": 228.45, "ts": "2025-08-29T14:00:00Z"}

4. Automatize o fluxo

Agora, o agente deve ser programado para executar uma sequência de 3 etapas: consultar a API, salvar o resultado no banco e enviar notificação no Slack.

Cada passo é uma operação (@operation), e todo o fluxo é rastreado com @trace.

from agentops.sdk.decorators import operation, trace

@operation
def persist(row: dict) -> bool:
    return db_insert_price(row)  # grava no banco

@operation
def alert(rows: list[dict]) -> None:
    summary = ", ".join([f'{r["ticker"]}: {r["price"]}' for r in rows])
    slack_notify(f"Atualização de preços: {summary}")

@trace(name="StockPollingWorkflow-Agno", tags=["stocks", "yfinance", "30min"])
def run_cycle(bot: StockAgno):
    prices = [yf_get_price(t) for t in bot.tickers]
    for p in prices: 
        persist(p)
    alert(prices)

from agentops.sdk.decorators import operation, trace

@operation
def persist(row: dict) -> bool:
    return db_insert_price(row)  # grava no banco

@operation
def alert(rows: list[dict]) -> None:
    summary = ", ".join([f'{r["ticker"]}: {r["price"]}' for r in rows])
    slack_notify(f"Atualização de preços: {summary}")

@trace(name="StockPollingWorkflow-Agno", tags=["stocks", "yfinance", "30min"])
def run_cycle(bot: StockAgno):
    prices = [yf_get_price(t) for t in bot.tickers]
    for p in prices: 
        persist(p)
    alert(prices)

5. Visualize no painel do AgentOps

Depois que o agente está rodando, o painel do AgentOps mostra em tempo real:

• Quais APIs foram chamadas e quanto tempo demoraram;
• Se houve erros ou falhas;
• O custo total das interações;
• Um replay completo da sessão, permitindo revisar passo a passo cada decisão do agente.

Pronto! Você criou um agente autônomo com Agno + AgentOps que consulta preços de ações, armazena os dados e envia notificações.

Como aprender a criar agentes de IA autônomos e automações com Python?

Agora que você já entendeu o que é o AgentOps e por que ele é importante, o próximo passo é se aprofundar nesse assunto. E a melhor forma de fazer isso é com o curso Criando Agentes com Agno, da Asimov Academy.

Nesse curso, você vai aprender a:

• Construir agentes de IA autônomos com Python e Agno do zero;
• Integrar agentes a APIs e ferramentas externas;
• Orquestrar fluxos complexos;
• Automatizar tarefas reais com projetos práticos.

Aprenda a construir agentes autônomos que trabalham por você!

Faça o curso:

Criando Agentes com Agno