将人工智能投入生产如今已不仅仅是部署模型和跟踪准确率。MLOps 使传统机器学习变得可管理，而 LLMOps 则增加了对提示词、检索、评估、延迟和成本的关注。AgentOps 为能够自主决策、调用工具并执行多步任务的系统增添了另一层能力。这些转变改变了团队需要监控和控制的内容。在本文中，我们将比较 MLOps、LLMOps 和 AgentOps，并阐述随着人工智能系统从决策走向行动，可观测性如何演进。[……]