Em primeiro lugar, dar conclusões que podem ser utilizadas para a tomada de decisões
Os limites dos três são compreendidos pelo sujeito. DevOps garante que as aplicações e o ambiente podem ser construídos, publicados e restaurados de forma estável; LLMOps modelos de controle, dicas, dados, custos de avaliação e raciocínio; e AgentOps é orientado para sistemas de missão que podem acessar o conhecimento e ferramentas de negócios, gerenciando identidade, planos, movimentos, status, aprovação, reteste e tomadas manuais.
Que condições precisam ser identificadas antes de se fazer o julgamento?
A mesma questão pode ter respostas diferentes em diferentes fases de negócio, dados e projetos. Sugere-se que as seguintes condições sejam verificadas e que as descobertas comuns na web sejam incorporadas em seus próprios projetos.
Ordem de adiantamento sugerida
Primeiro, vamos ser claros sobre o alvo e a fronteira.
Lista códigos, modelos, conhecimento, ferramentas e nós artificiais na cadeia produtiva atual.
Dependência da Chave de Validação
As capacidades de vigilância e disseminação existentes são mapeadas para as responsabilidades de DevOps, LLMOps e AgentOps.
Desenvolvimento de resultados avaliáveis
As lacunas fundamentais que não podem ser observadas, reversíveis e reversíveis são preenchidas primeiro.
Certifique-se de decidir o próximo passo com os resultados reais.
Harmonizar eventos, lançamentos e resultados de negócios para evitar a fragmentação dos três conjuntos de processos.
Como é que entendes isso no negócio?
Os indicadores do servidor podem ser perfeitamente normais no caso de um compromisso errado do cliente Agent. DevOps pode confirmar que interfaces e serviços estão disponíveis, LLMOps precisa verificar o modelo ea versão de conhecimento, e AgentOps tem que verificar parâmetros de ferramenta, privilégios de usuário, tomadas de manual e planilhas finais. Apenas três tipos de evidência podem a equipe pode julgar se o conhecimento é obsoleto, saídas de modelo, regras de ferramenta, ou responsabilidades de processo.
O poço mais fácil de pisar.
A compra de uma plataforma LLMOps é considerada para melhorar automaticamente a qualidade do AI
Record model requests only, not business tools and end state
Todos os erros do AI são atribuídos a modelos, ignorando problemas de software e processo
Como devemos acabar recebendo e confirmando?
O foco da aceitação e inspeção não é se um termo é usado, mas sim o código pode ser liberado para recuperação, o conhecimento do modelo pode ser modificado, e a ação do agente pode ser auditada para assumir. Um exercício de falha deve permitir o log de aplicação, chamada de modelo, recuperação de conhecimento, implementação de ferramentas e processo de restauração de registro de negócios e validar a capacidade de suspensão e regressão.
Ao se preparar para comunicar com fornecedores ou equipes internas, recomenda-se que processos atuais, amostras representativas, sistemas existentes, tempo de planejamento e níveis de orçamento sejam trazidos. Primeiro, os itens desconhecidos são claramente marcados, e então a decisão é tomada de usar diagnósticos, PoC, projetos de alcance fixo ou pesquisa e desenvolvimento em curso, que é geralmente mais confiável do que uma demanda direta por um preço e duração sem fronteiras.