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原文链接：https://www.kdnuggets.com/llmops-in-2026-the-10-tools-every-team-must-have
原文作者：Kanwal Mehreen
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2026年LLMOps简介
2026年，大型语言模型运维（LLMOps）的面貌已与几年前大不相同。它不再仅仅是选择一个模型并为其添加一些追踪。如今，团队需要处理编排、路由、可观测性、评估（evals）、护栏、记忆、反馈、打包以及实际工具执行等方面的工具。换句话说，LLMOps已经成为一个完整的生产堆栈。因此，这份列表不仅仅是流行名称的汇总；它为堆栈中的每个主要任务识别了一个强大的工具，着眼于当前哪些工具最有用，以及哪些工具可能在2026年变得更加重要。
2026年每个团队都必须拥有的10款工具
1. PydanticAI
如果您的团队希望大型语言模型系统更像软件而不是简单的提示粘合剂，那么PydanticAI是目前最好的基础之一。它专注于类型安全的输出，支持多种模型，并处理评估、工具审批和可从故障中恢复的长期工作流。这使得它特别适合那些希望获得结构化输出，并且在工具、模式和工作流开始大量出现后，希望减少运行时意外的团队。
2. Bifrost
Bifrost是网关层的一个强大选择，尤其当您处理多个模型或提供商时。它提供了一个单一的应用程序编程接口（API）来路由20多个提供商，并处理故障转移、负载均衡、缓存以及围绕使用和访问的基本控制。这有助于保持您的应用程序代码的整洁，而不是充满了特定于提供商的逻辑。它还包括可观测性，并与OpenTelemetry集成，使跟踪生产中的情况更容易。Bifrost的基准测试声称，在持续5000个每秒请求（RPS）的情况下，它仅增加11微秒的网关开销——这是令人印象深刻的——但您应该在标准化之前，在您自己的工作负载下验证这一点。
3. Traceloop / OpenLLMetry
OpenLLMetry非常适合已经在使用OpenTelemetry并希望将LLM可观测性接入同一系统，而不是使用单独的AI仪表板的团队。它以与现有日志和指标一致的格式捕获提示、完成、令牌使用和追踪等信息。这使得与应用程序的其余部分一起调试和监控模型行为更加容易。由于它是开源的并遵循标准约定，它还为团队提供了更大的灵活性，而不会将他们锁定在单一的可观测性工具中。
4. Promptfoo
如果您想将测试引入您的工作流，Promptfoo是一个强有力的选择。它是一个开源工具，用于运行评估和通过可重复的测试用例对您的应用程序进行红队测试。您可以将其集成到持续集成和持续部署（CI/CD）中，以便在部署任何内容之前自动进行检查，而不是依赖手动测试。这有助于将提示更改转化为可衡量且易于审查的内容。它在获得更多关注的同时仍保持开源的事实，表明了评估和安全检查在实际生产设置中的重要性。
5. Invariant Guardrails
Invariant Guardrails非常有用，因为它在您的应用程序和模型或工具之间增加了运行时规则。当代理开始调用API、写入文件或与真实系统交互时，这一点至关重要。它有助于在不持续更改应用程序代码的情况下强制执行规则，使项目在增长时保持可管理的状态。
6. Letta
Letta是为需要长期记忆的代理设计的。它以类似git的结构跟踪过去的交互、上下文和决策，因此更改会被跟踪和版本化，而不是存储为松散的二进制大对象。这使得检查、调试和回滚变得容易，并且它非常适合长期运行的代理，因为在这些代理中，可靠地跟踪状态与模型本身同等重要。
7. OpenPipe
OpenPipe帮助团队从实际使用中学习并持续改进模型。您可以在一个地方记录请求、过滤和导出数据、构建数据集、运行评估和微调模型。它还支持在API模型和微调版本之间进行最小更改的切换，有助于从生产流量创建可靠的反馈循环。
8. Argilla
Argilla非常适合人类反馈和数据策展。它帮助团队以结构化的方式收集、组织和审查反馈，而不是依赖分散的电子表格。这对于标注、偏好收集和错误分析等任务非常有用，特别是如果您计划微调模型或使用人类反馈强化学习（RLHF）。虽然它不像堆栈中的其他部分那样引人注目，但拥有一个清晰的反馈工作流通常会在您的系统改进速度上产生巨大影响。
9. KitOps
KitOps解决了现实世界中的一个常见问题。模型、数据集、提示、配置（configs）和代码经常分散在不同的地方，这使得跟踪实际使用的版本变得困难。KitOps将所有这些打包成一个单一的版本化产物，以便所有内容都保持在一起。这使得部署更加清晰，并有助于回滚、可重现性和跨团队无混淆地共享工作。
10. Composio
当您的代理需要与真实的外部应用程序交互而不仅仅是内部工具时，Composio是一个不错的选择。它处理跨数百个应用程序的身份验证、权限和执行等事宜，因此您不必从头开始构建这些集成。它还提供结构化的模式和日志，使工具使用更容易管理和调试。这一点尤其有用，因为代理正在进入实际工作流程，其中可靠性和可扩展性开始变得比简单的演示更重要。
总结
总而言之，LLMOps不再仅仅是使用模型；它关乎构建真正能在生产环境中运行的完整系统。上述工具涵盖了从测试、监控到记忆管理和实际集成的各个方面。现在真正的问题不是使用哪个模型，而是你将如何连接、评估和改进围绕它的所有方面。
Kanwal Mehreen是一位机器学习工程师和技术作家，对数据科学以及AI与医学的交叉领域充满热情。她合著了电子书《Maximizing Productivity with ChatGPT》。作为2022年Google Generation Scholar（APAC地区），她倡导多元化和学术卓越。她还被评为Teradata Diversity in Tech Scholar、Mitacs Globalink Research Scholar和Harvard WeCode Scholar。Kanwal是变革的坚定倡导者，她创立了FEMCodes，旨在赋能STEM领域的女性。
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