AgentOps是一个操作框架,用于设计、部署和监控自主AI代理,确保其行为可解释、可测量并符合业务目标。它通过可观察性、评估、成本治理、安全性和持续改进五个核心支柱实现这些目标。与传统监控不同,AgentOps能够捕捉多步骤因果链,提供会话重放功能,帮助调试代理失败模式,并有效管理成本和安全性。
红帽在亚特兰大峰会上宣布RHAI 3.4的重大进展,推出“模型即服务”(MaaS),允许按需访问预训练的AI模型,并提供统一接口。新版本增强了分布式推理能力,支持自主代理的操作管理,确保安全性和性能评估。红帽致力于为企业提供高效的AI解决方案,推动智能系统的发展。
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