Интенсивный курс «AI-агенты» от Google. День 5: AgentOps и вывод агентов в продакшн
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.
Читайте также
Расходы на ИИ станут главным вопросом Уолл-стрит перед важным отчётом Meta за второй квартал
Сколько стоит контроль над ИИ-агентом? Считаем экономику- Как распознать речь из видео и аудио: короткая инструкция по транскрибации для новичков
- Как мы построили IAM для Telegram на Telethon и автоматизировали управление сотней корпоративных чатов
Microsoft запустила собственные ИИ-модели вместо решений OpenAI и снизила затраты на 89%
- AgentOps и проблема «последней мили»: AgentOps исходит из того, что до 80% усилий при выводе AI-агента в продакшн уходит не на "интеллект" модели, а на инфраструктуру, безопасность и оценку. Это меняет планирование: основной риск и бюджет лежат в операционном контуре, а не в прототипировании.
[AgentOps: общие принципы]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться