Ten eerste, geef conclusies die kunnen worden gebruikt voor de besluitvorming
De grenzen van de drie worden begrepen door het onderwerp. DevOps zorgt ervoor dat toepassingen en de omgeving op een stabiele manier kunnen worden gebouwd, gepubliceerd en hersteld; LLMP OPT controlemodellen, tips, data, beoordeling en redeneringskosten; en AgentOps is gericht op missiesystemen die toegang kunnen krijgen tot kennis en zakelijke tools, het beheren van identiteit, plannen, bewegingen, status, goedkeuring, hertesten en handmatige overnames.
Welke voorwaarden moeten worden vastgesteld voordat een oordeel wordt uitgesproken?
Dezelfde vraag kan verschillende antwoorden hebben in verschillende bedrijfs-, data- en projectfasen. Er wordt voorgesteld de volgende voorwaarden te controleren en de gemeenschappelijke bevindingen op het web in hun eigen projecten op te nemen.
Voorgestelde volgorde van de voorschotten
Eerst zullen we duidelijk zijn over het doel en de grens.
Lijst van codes, modellen, kennis, gereedschappen en kunstmatige knooppunten in de huidige productieketen.
Validatie Zeer belangrijke afhankelijkheid
De bestaande surveillance- en verspreidingscapaciteiten worden in kaart gebracht aan de verantwoordelijkheden van DevOps, LLMPOPs en AgentOps.
Ontwikkeling van de te beoordelen resultaten
De belangrijkste hiaten die niet kunnen worden waargenomen, omkeerbaar en omkeerbaar zijn, worden eerst ingevuld.
Zorg ervoor dat u de volgende stap met de echte resultaten te beslissen.
Harmoniseren van evenementen, releases en bedrijfsresultaten om versnippering van de drie reeksen processen te voorkomen.
Hoe begrijp je dat in de praktijk?
Server indicatoren kunnen perfect normaal zijn in het geval van een onjuiste inzet door de client Agent. DevOps kan bevestigen dat interfaces en diensten beschikbaar zijn, LLMPES moet het model en de kennisversie controleren, en AgentOps moet de toolparameters, gebruikersprivileges, handmatige overnames en definitieve werkbladen controleren. Slechts drie soorten bewijs kan het team beoordelen of kennis verouderd is, modeluitvoer, gereedschapsregels of proces verantwoordelijkheden.
De makkelijkste put om op te stappen.
De aankoop van een LLMPOS platform wordt beschouwd als automatisch de kwaliteit van AI te verbeteren
Alleen verzoeken om een recordmodel, niet zakelijke instrumenten en eindtoestand
Alle AI fouten worden toegeschreven aan modellen, het negeren van software en procesproblemen
Hoe moeten we uiteindelijk ontvangen en bevestigen?
De focus van de acceptatie en inspectie is niet of een term wordt gebruikt, maar eerder de code kan worden vrijgegeven voor herstel, modelkennis kan worden aangepast, en Agent actie kan worden gecontroleerd om over te nemen. Een storing oefening moet toelaten voor de toepassing log, model call, kennis ophalen, instrument implementatie en business record herstelproces en valideren van de schorsing en regressie vermogen.
Bij de voorbereiding op communicatie met leveranciers of interne teams, wordt aanbevolen om huidige processen, representatieve monsters, bestaande systemen, planningstijd en budgetniveaus worden gebracht. Eerst, de onbekende items zijn duidelijk gemarkeerd, en dan wordt besloten om gebruik te maken van diagnostiek, PoC, vaste-range projecten of lopende onderzoek en ontwikkeling, die meestal betrouwbaarder is dan een directe vraag naar een prijs en duur zonder grenzen.