Пятый день интенсивного курса Google по AI-агентам посвящён операционной дисциплине AgentOps — тому, как переводить прототипы агентов в надёжный продакшен. Авторы подчёркивают, что до 80% усилий уходит не на интеллект, а на инфраструктуру, безопасность, оценку и управление затратами.

Документ описывает три опорных столпа: автоматизированную оценку как «шлюз качества», многоступенчатый CI/CD-конвейер (pre-merge, staging, production) и комплексную наблюдаемость (логи, трассировки, метрики). На их базе строится цикл «Наблюдение → Действие → Развитие», который позволяет выпускать улучшения за часы, а не недели.

Google предлагает практическую реализацию на базе Cloud Platform: Agent Starter Pack, Vertex AI Evaluation, Secure AI Agents/SAIF, а также протоколы MCP и Agent2Agent для интероперабельности и реестры инструментов и агентов. Отдельный акцент сделан на ролях команд (Cloud Platform, Data/MLOps, AI/Prompt/DevOps-инженеры) и стратегиях безопасной выкатки: canary, blue-green, A/B-тесты и feature flags.