Integration Center conecta agentes de IA, frameworks de agentes, agentes desarrollados internamente y sus comportamientos en tiempo de ejecución con AgentLoop. Una vez completada la integración, podrá usar las funciones de observability, auditoría y evaluación según el método que haya elegido. Antes de empezar, seleccione un método de integración de acuerdo con el tipo de agente, el entorno de ejecución y las capacidades objetivo.
Comparación de métodos de integración
A continuación se describen los símbolos utilizados en las tablas comparativas:
✅: Compatible.
❌: No compatible.
Cobertura de los objetivos de integración
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Objetivo de integración |
Registros de ejecución del sistema de IA (eBPF) |
LoongSuite Pilot |
Sondas de lenguaje y framework |
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Agentes comunes |
✅ Claude Code, OpenClaw, QwenPaw, Hermes, entre otros❌ Codex |
✅ Claude Code, Codex, Cursor, Qoder, Qoder CN, Qoder Work❌ Otros agentes |
✅ OpenClaw, QwenPaw, Hermes, Coze❌ Otros agentes |
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Frameworks de agentes comunes |
✅ LangChain, LangGraph, Dify, AgentScope, entre otros |
❌ |
✅ LangChain, LangGraph, AgentScope❌ Otros frameworks |
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Agentes desarrollados internamente en Python |
✅ |
❌ |
✅ |
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Agentes desarrollados internamente en Node.js |
✅ |
❌ |
✅ |
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Agentes desarrollados internamente en Rust |
❌ |
❌ |
❌ |
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Agentes desarrollados internamente en otros lenguajes |
✅ |
❌ |
Parcialmente compatible o con límites de capacidad definidos. |
Los registros de ejecución del sistema de IA ofrecen una cobertura genérica para los entornos de ejecución comunes de Linux mediante eBPF. Codex usa Rust y una implementación especializada de TLS, lo cual limita la recopilación de cargas útiles de LLM.
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Las sondas de lenguaje y framework requieren adaptaciones específicas por lenguaje, agente o framework.Capacidades y entornos de ejecución
Capacidad o entorno
Registros de ejecución del sistema de IA (eBPF)
LoongSuite Pilot
Sondas de lenguaje y framework
Observability
❌
✅
✅
Auditoría
✅
✅
❌
Evaluación
✅
✅
✅
Sistemas y entornos
Hosts de Linux, Docker, Kubernetes
Entornos de desarrollo en Linux, macOS y Windows
Hosts de Linux, macOS y Windows, así como entornos de contenedores
Impacto de la actualización
Actualice manualmente el recopilador sin reiniciar las cargas de trabajo
Los componentes de recopilación se actualizan automáticamente sin reiniciar las cargas de trabajo
Se actualiza manualmente en los hosts y de forma automática en los contenedores. Requiere reiniciar la aplicación
La traza de observability para los registros de ejecución del sistema de IA aún no está disponible. Es posible que eBPF no obtenga directamente los identificadores nativos Session, Turn y Step, ni los estados internos del framework.
La traza de auditoría para las sondas de lenguaje y framework aún no está disponible.
Las capacidades descritas anteriormente requieren que el objetivo de integración sea compatible y que la recopilación de datos se complete correctamente.
Guía de decisión
En los entornos compatibles de hosts o contenedores de Linux, los registros de ejecución del sistema de IA (eBPF) proporcionan la mayor cobertura de objetivos de integración sin modificar el código. Sin embargo, eBPF no admite actualmente trazas de observability. Elija un método de integración según su escenario:
Si necesita trazas de observability en macOS o Windows: use las sondas de lenguaje y framework.
Si requiere trazas de observability para un AI Coding Agent compatible: use LoongSuite Pilot.
Cuando necesite auditoría en Linux sin modificar el código: use los registros de ejecución del sistema de IA (eBPF).
Para auditar un AI Coding Agent compatible en macOS o Windows: use LoongSuite Pilot.
Si busca la mayor cobertura de agentes en Linux para evaluación: use los registros de ejecución del sistema de IA (eBPF).
En los entornos que exigen tanto hechos de auditoría en tiempo de ejecución como contexto nativo del agente, puede combinar varios métodos.
Localice el elemento de integración correspondiente
Inicie sesión en la consola de AgentLoop. En el panel de navegación izquierdo, haga clic en Integration Center. Seleccione el elemento de integración adecuado según el objetivo de integración.
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Objetivo de integración |
Entrada en Integration Center |
Documentación |
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AI Coding Agent |
En AI Application Integration, seleccione el elemento correspondiente, como Claude Code, Codex, Cursor, Qoder, Qoder CN o Qoder Work |
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Agentes y plataformas |
En AI Application Integration, seleccione el elemento correspondiente, como OpenClaw, QwenPaw, Hermes o Coze |
Integrate OpenClaw applications, Integrate Hermes Agent applications |
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Frameworks de agentes y aplicaciones desarrolladas internamente |
En AI Application Integration, seleccione el elemento correspondiente, como AgentScope, LangChain / LangGraph, Dify, Python o Node.js |
Integrate AgentScope (Python) applications, Integrate Dify applications, Integrate LangChain & LangGraph applications |
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Ejecución del sistema de IA |
En AI Node Integration, seleccione AI system runtime logs para entornos de hosts de Linux, Docker y Kubernetes |
Para usar la orquestación automatizada de AI Agent en la integración de monitoreo de aplicaciones, consulte Integrate AgentLoop application monitoring through AI Agent.
Integración combinada
Los registros de ejecución del sistema de IA, LoongSuite Pilot y las sondas de lenguaje y framework se pueden usar de manera conjunta. Estos métodos de integración no son mutuamente excluyentes:
Los registros de ejecución del sistema de IA recopilan interacciones genéricas del modelo y hechos de ejecución mediante eBPF.
LoongSuite Pilot o las sondas de lenguaje y framework complementan el contexto nativo de Session, Turn y Step, así como los estados del framework.
Para monitorear simultáneamente el contexto del agente junto con los comportamientos de ejecución de procesos, archivos y red, combine varios métodos de integración.
Enmascaramiento de datos
Las configuraciones de integración admiten el enmascaramiento de datos bajo demanda en el cliente para información confidencial, como números de teléfono, números de identificación nacional, direcciones de correo electrónico, direcciones IP, números de teléfono fijo y números de tarjetas bancarias. El enmascaramiento de datos está deshabilitado de forma predeterminada. Para conocer los detalles específicos de configuración, consulte el elemento de integración correspondiente.
Pasos siguientes
Compruebe el estado de la integración: siga la documentación específica de integración para comprobar que los datos objetivo se hayan escrito y resuelva los problemas de ausencia de datos.
Consulte los datos de observability: revise las llamadas al modelo, el uso de tokens, las trazas del agente y los datos de llamada a herramientas.
Habilite las capacidades de auditoría: configure las opciones de aplicación, detección de riesgos en tiempo de ejecución y detección semántica en la gestión de auditoría. Para obtener más información, consulte Audit management.
Use los hechos de auditoría: explore las sesiones y consulte el análisis de tokens y el análisis de comportamiento. Para obtener más información, consulte Audit facts.
Ejecute la evaluación de trayectorias: cree conjuntos de datos de trayectoria y configure tareas de evaluación para analizar la calidad de ejecución del agente.