AgentOps (エージェント運用基盤)
読み: えーじぇんとおぷす
最終更新: 2026-07-06・AI PICKS編集部
定義
AgentOpsとは、AIエージェントの設計・デプロイ・監視・改善までを一貫して管理する運用基盤や実践手法のことを指す。
AgentOps (エージェント運用基盤)とは — 詳しく解説
AgentOpsとは、LLMを用いたAIエージェントの設計・デプロイ・監視・改善までを一貫して管理する運用基盤や手法群を指す。DevOpsやMLOpsの延長線上にある概念で、エージェントの挙動ログ収集、応答精度のモニタリング、コスト管理、失敗時のフォールバック設計などを含むとされる。2026年時点では複数エージェントが連携するマルチエージェント構成が増え、単体のプロンプト管理だけでなく、エージェント間の呼び出し履歴やツール実行結果を追跡するトレーシング機能の重要性が高まっている。現場での落とし穴としては、エージェントの自律的な判断がブラックボックス化しやすく、想定外のツール呼び出しやコスト急増を検知する仕組みがないまま本番投入されるケースが指摘される。相場感としては、既存のオブザーバビリティツールにエージェント向け機能を追加する形態が広がっており、専用SaaSと汎用APM双方からのアプローチが併存する状況にある。選定時はログの粒度、権限管理、既存基盤との統合しやすさを基準に検討することが実運用上重要とされる。
AgentOps (エージェント運用基盤)の使用例
- マルチエージェント構成でツール呼び出し履歴をトレースし、異常なコスト増加をアラートで検知する運用パターン。
- プロンプト変更を本番エージェントにA/Bテスト適用し、応答品質と応答速度を比較検証する運用手順。
AgentOps (エージェント運用基盤)に関連するAIツール
関連用語
「AIエージェント」の他の用語
目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。
ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。
MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。
Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。
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Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。
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