AgenticOps Engineering：AI 智能体时代的下一个关键工程学科

软件工程的发展史，就是一部持续演进的史诗。我们从手动的系统管理（System Administration）迈向了自动化驱动的 DevOps；从简单的数据存储演进到复杂的 数据工程（Data Engineering）；随着大型语言模型（LLM）的崛起，我们又学会了通过 上下文工程（Context Engineering） 来管理信息的流动。每一次范式转移，都是对新技术浪潮的直接回应，并由此催生了新的角色、工具与最佳实践。

现在，我们正站在下一次伟大变革的悬崖边：自主 AI 智能体（Autonomous AI Agent） 时代。

这些智能体不再是简单的聊天机器人或 API 调用。它们是复杂的、以目标为导向的系统，能够进行推理、规划并执行多步骤的复杂任务。当企业准备部署的不再是一个，而是成百上千个这样的智能体“舰队”时，一个关键问题浮出水面：我们该如何管理它们？

传统的 DevOps 流水线为代码而生，MLOps 为模型而设计。然而，这两者都不足以应对 AI 智能体那种动态、高度依赖上下文且时常难以预测的特性。整个行业迫切需要一门新的学科，它既要融合 DevOps 的可靠性，又要驾驭现代 AI 系统的智能。

这门学科，就是 AgenticOps Engineering。

什么是 AgenticOps Engineering？