AgenticOps Engineering 权威指南：构建自主企业的未来

原创 已于 2025-08-20 13:07:33 修改 · 804 阅读 · 19 ·
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#人工智能

于 2025-08-20 11:54:40 首次发布

软件工程是一门由演进所定义的学科。从 系统管理 的手动监控，我们演进到了自动化、文化驱动的 DevOps 工程。从管理结构化数据，我们发展到了复杂的 数据工程 流水线。而最近，随着 AI 成为核心，我们开创了 上下文工程 来管理驱动智能系统的信息流。每一步演进，都是对新技术范式的必要回应。

现在，我们正站在迄今为止最深刻变革的门槛上：自主 AI 智能体 的时代。它们不仅是先进的算法，更是一种全新的数字实体，能够进行推理、规划并采取行动以实现复杂目标。随着企业从试验单个智能体转向部署整个智能体“舰队”，一种全新的、紧迫的需求应运而生：需要一门能够驾驭这种复杂性的新学科。

这门学科，就是 AgenticOps Engineering。它并非对已有实践的增量改进，而是一次根本性的进化。它融合了 DevOps 的自动化与可靠性，以及上下文工程的复杂信息管理能力，并将其拓展至一个全新的前沿领域：在企业级规模上，对 AI 智能体进行编排、治理和交付。

什么是 AgenticOps Engineering？一个正式定义

AgenticOps Engineering 是一门系统化的工程学科，致力于将 AI 智能体作为企业系统中的“一等公民”来进行构建、部署和运

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AIGC时代的必备技能：提示词工程（Prompt Engineering）全面指南
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Percona Toolkit (pt-query-digest): 更强大、更专业的慢查询日志分析工具，可以生成详细的报告，包括查询模板、执行次数、平均/最大/最小执行时间、锁等待时间、扫描行数等。这是分析慢查询的核心步骤。+--------------------------->| 5. 持续监控和迭代 |<-----| 4. 应用优化策略 |mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log：按总耗时排序，显示前10条慢查询。
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总得来说，此配置文件定义了一个本地代码助手，通过HTTP API连接到一个 Qwen2.5-Coder 模型，支持代码补全、编辑、聊天等功能，并集成了开发环境的多维度上下文（代码、终端、文档等）。apiBase: 模型API的终端地址（http://ip:port/v1），指向一个本地或远程服务。点击右上角绿色的勾，就能将代码写入文件，如果代码有错误，可以继续通过prompt交互来修改代码，然后，点击生成的代码右上角的 【Apply】按钮，就能将生成的代码填充到文件中。
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
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