我们是否缺少一个面向AI智能体的运维层？

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摘要

本文探讨了AI智能体在生产环境中运维工具的缺失，重点关注错误处理、状态重放、安全性和审批流程等挑战。

在阅读了一系列关于Agent DevOps和小团队讨论后，我不断看到相同的模式。问题不再仅仅是“这个代理能否一次性完成任务”。当代理开始接触真实系统时，更困难的部分就开始了。如果它在执行中途卡住，你是应该重试、恢复、停止，还是交给人工处理？如果它已经调用了工具、修改了数据、发送了消息或部署了某些东西，你怎么知道哪些部分可以安全地重放？谁负责管理凭据和审批步骤？代理应该看到完整的策略规则，还是只收到简单的拒绝/原因回复？有用的运行历史应该显示什么——提示词、工具调用、状态、审批、外部副作用、回滚路径？感觉“agent runtime”和“agent operations”正在变成两个不同的问题。很好奇这里的人们是如何处理这个问题的。你们是在内部构建基础设施，拼接现有工具，还是暂时不让代理接触生产级操作？
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