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AgentOps：使用 Amazon Bedrock AgentCore 大规模运营代理 AI
当您构建代理 AI 解决方案时，您会面临独特的运营挑战。代理会做出不可预测的决策，成本会意外上升，并且调试非确定性故障似乎是不可能的。代理人工智能应用程序不仅仅执行预定的工作流程。他们推理、适应并做出自主决策，并且 DevOps 实践需要进行调整。这就是 AgentOps 的用武之地，它是在生产中部署、管理和持续改进 AI 代理的操作规程。
来源:亚马逊云科技 _机器学习当您构建代理 AI 解决方案时，您会面临独特的运营挑战。代理会做出不可预测的决策，成本会意外上升，并且调试非确定性故障似乎是不可能的。代理人工智能应用程序不仅仅执行预定的工作流程。他们推理、适应并做出自主决策，并且 DevOps 实践需要进行调整。这就是 AgentOps 的用武之地，它是在生产中部署、管理和持续改进 AI 代理的操作规程。
我们博客系列的第一部分介绍了如何实施生成式 AI 工作负载。在这篇文章中，我们展示了如何通过使用 Amazon Bedrock AgentCore 实施 AgentOps 来加速代理 AI 工作负载的生产路径、检查代理和工具的质量以及推动代理 AI 在组织中的采用。我们讨论了现实世界实施的四个支柱的最佳实践：治理和安全、构建和运营、评估和可观察性。我们还展示了 AWS 服务、人员和流程如何组合成一个参考架构，您可以根据自己的组织进行调整。
请注意，这篇文章的重点是操作而不是代理设计。实施示例使用 Amazon Bedrock AgentCore 和支持 AWS 服务，但讨论的原则广泛适用。参考架构是一个起点：您组织的需求将决定您如何调整它。
AgentOps：四大支柱
这篇文章涵盖了每个 AgentOps 支柱的最佳实践和实际学习：