MLOps已死，AgenticOps当立：构建新一代AI智能体的全新工程范式

多年以来，将AI投入生产运营的黄金标准一直是MLOps。它为我们带来了纪律，帮助我们将机器学习模型从Jupyter Notebooks迁移到生产流水线，并专注于可复现性、版本控制和监控。MLOps是关键的桥梁，它让我们成功地规模化了AI的“模型中心”时代。它曾出色地完成了自己的使命。

然而，那个时代正迎来终结。

强大基础模型的出现，开启了一个更宏伟、更具野心的新领域：自主AI智能体（Autonomous AI Agents）的开发。它们不再仅仅是预测模型，而是能够感知、推理、规划并采取行动的目标导向型系统。它们会使用工具、访问API，并在一个动态的循环中与世界互动。

面对这一新现实，MLOps在根本上已力不从心。旧的游戏规则正在被打破，我们需要一套全新的工程纪律。

欢迎来到AgenticOps的时代。

MLOps的“断点”：为何它在智能体时代捉襟见肘？

MLOps的设计初衷是管理单一的核心资产：模型。但一个AI智能体是一个复杂的复合系统。试图用一个以模型为中心的框架来管理它，会产生致命的缺口：

• 从单一制品到资产星系： MLOps管理的是模型和数据的版本。但一个智能体的真正“源代码”，是