O Integration Center conecta AI Agents, frameworks de Agent, Agents personalizados e seus comportamentos em tempo de execução ao AgentLoop. Após a integração, você utiliza recursos de observabilidade, auditoria e avaliação conforme o método escolhido. Antes de começar, selecione o método de integração adequado ao tipo de Agent, ao ambiente de execução e às capacidades desejadas.
Comparação dos métodos de integração
As tabelas de comparação utilizam os seguintes símbolos:
✅: Compatível.
❌: Não compatível.
Cobertura dos alvos de integração
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Alvo de integração |
Logs de runtime de sistema de IA (eBPF) |
LoongSuite Pilot |
Probes de linguagem e framework |
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Agents comuns |
✅ Claude Code, OpenClaw, QwenPaw, Hermes, entre outros❌ Codex |
✅ Claude Code, Codex, Cursor, Qoder, Qoder CN, Qoder Work❌ Outros Agents |
✅ OpenClaw, QwenPaw, Hermes, Coze❌ Outros Agents |
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Frameworks de Agent comuns |
✅ LangChain, LangGraph, Dify, AgentScope, entre outros |
❌ |
✅ LangChain, LangGraph, AgentScope❌ Outros frameworks |
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Agents personalizados em Python |
✅ |
❌ |
✅ |
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Agents personalizados em Node.js |
✅ |
❌ |
✅ |
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Agents personalizados em Rust |
❌ |
❌ |
❌ |
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Agents personalizados em outras linguagens |
✅ |
❌ |
Suporte parcial ou com capacidades limitadas. |
Os logs de runtime de sistema de IA oferecem cobertura genérica para runtimes Linux comuns por meio de eBPF. O Codex utiliza Rust e uma implementação especializada de TLS, o que limita a coleta de payloads de LLM.
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Os probes de linguagem e framework exigem adaptação específica por linguagem, Agent ou framework.Capacidades e ambientes de execução
Capacidade ou ambiente
Logs de runtime de sistema de IA (eBPF)
LoongSuite Pilot
Probes de linguagem e framework
Observabilidade
❌
✅
✅
Auditoria
✅
✅
❌
Avaliação
✅
✅
✅
Sistemas e ambientes
Hosts Linux, Docker, Kubernetes
Ambientes de desenvolvimento Linux, macOS e Windows
Hosts Linux, macOS e Windows, além de ambientes de contêiner
Impacto de atualização
Atualize manualmente o coletor sem reiniciar as cargas de trabalho
Os componentes de coleta são atualizados automaticamente sem reiniciar as cargas de trabalho
Atualização manual em hosts e automática em contêineres. Requer reinicialização da aplicação
O trace de observabilidade para logs de runtime de sistema de IA ainda não está disponível. O eBPF pode não obter diretamente identificadores nativos de Session, Turn e Step, nem estados internos do framework.
O trace de auditoria para probes de linguagem e framework ainda não está disponível.
As capacidades listadas acima exigem compatibilidade com o alvo de integração e êxito na coleta de dados.
Orientação para decisão
Em ambientes compatíveis de host Linux ou contêiner, os logs de runtime de sistema de IA (eBPF) proporcionam a maior cobertura de alvos de integração sem alterações de código. No entanto, o eBPF ainda não oferece suporte a traces de observabilidade. Escolha o método de integração conforme o seu cenário:
Necessidade de traces de observabilidade no macOS ou Windows — Utilize probes de linguagem e framework.
Necessidade de traces de observabilidade para um AI Coding Agent compatível — Utilize o LoongSuite Pilot.
Necessidade de auditoria no Linux sem alterações de código — Utilize logs de runtime de sistema de IA (eBPF).
Necessidade de auditoria para um AI Coding Agent compatível no macOS ou Windows — Utilize o LoongSuite Pilot.
Necessidade da maior cobertura de Agents no Linux para avaliação — Utilize logs de runtime de sistema de IA (eBPF).
Para ambientes que exigem tanto fatos de auditoria de runtime quanto contexto nativo do Agent, combine vários métodos.
Encontre o item de integração correspondente
Faça login no console do AgentLoop. No painel de navegação à esquerda, clique em Integration Center. Selecione o item de integração correspondente ao alvo desejado.
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Alvo de integração |
Entrada no Integration Center |
Documentação |
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AI Coding Agent |
Em AI Application Integration, selecione o item correspondente, como Claude Code, Codex, Cursor, Qoder, Qoder CN ou Qoder Work |
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Agents e plataformas |
Em AI Application Integration, selecione o item correspondente, como OpenClaw, QwenPaw, Hermes ou Coze |
Integrate OpenClaw applications, Integrate Hermes Agent applications |
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Frameworks de Agent e aplicações personalizadas |
Em AI Application Integration, selecione o item correspondente, como AgentScope, LangChain / LangGraph, Dify, Python ou Node.js |
Integrate AgentScope (Python) applications, Integrate Dify applications, Integrate LangChain & LangGraph applications |
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Runtime de sistema de IA |
Em AI Node Integration, selecione AI system runtime logs para hosts Linux, Docker e ambientes Kubernetes |
Para usar a orquestração automatizada de AI Agent na integração de monitoramento de aplicações, consulte Integrate AgentLoop application monitoring through AI Agent.
Integração combinada
Os logs de runtime de sistema de IA, o LoongSuite Pilot e os probes de linguagem e framework podem ser usados em conjunto. Esses métodos de integração não são mutuamente exclusivos:
Os logs de runtime de sistema de IA coletam interações genéricas com modelos e fatos de runtime por meio de eBPF.
O LoongSuite Pilot ou os probes de linguagem e framework complementam o contexto nativo de Session, Turn e Step, além dos estados do framework.
Para monitorar simultaneamente o contexto do Agent junto aos comportamentos de runtime de processos, arquivos e rede, combine múltiplos métodos de integração.
Mascaramento de dados
As configurações de integração oferecem suporte ao mascaramento de dados sob demanda no lado do cliente para informações sensíveis, como números de telefone, documentos de identidade, endereços de e-mail, endereços IP, números de telefone fixo e cartões bancários. O mascaramento de dados vem desativado por padrão. Para detalhes específicos de configuração, consulte o item de integração correspondente.
Próximos passos
Verifique o status da integração: Siga a documentação específica de integração para confirmar que os dados do alvo foram gravados e solucionar problemas de ausência de dados.
Visualize os dados observáveis: Consulte chamadas de modelo, uso de tokens, traces de Agent e dados de chamada de ferramentas.
Ative as capacidades de auditoria: Configure as opções de aplicação, detecção de riscos de runtime e detecção semântica no gerenciamento de auditoria. Para mais informações, consulte Audit management.
Utilize os fatos de auditoria: Navegue pelas sessões e visualize as análises de tokens e de comportamento. Para mais informações, consulte Audit facts.
Execute a avaliação de trajetória: Crie conjuntos de dados de trajetória e configure tarefas de avaliação para analisar a qualidade da execução do Agent.