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AgentOps：AI Agent 与 Multi-Agent 系统生产运维实战
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
当越来越多企业开始部署 AI Agent，真正的挑战已经不再是如何写 Prompt，而是如何让 AI Agent 在生产环境稳定、安全、高效地持续运行。
很多团队都经历过这样的情况：
· Demo 演示效果惊艳，上线后却问题不断；
· AI Agent 能完成任务，但成本越来越高；
· 多个 Agent 协同工作，却很难定位到底是谁出了问题；
· 用户投诉结果错误，而系统监控却显示一切正常。
为什么呢，因为 开发 Agent 和 运营 Agent 完全是两门不同的技术。这正是近年来 AI 行业最热门的新方向——AgentOps（Agent Operations）。
为什么你一定要学习 AgentOps？
随着 OpenAI Agents SDK、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Claude、Gemini 等框架迅速发展，越来越多企业开始构建：
✅ AI 助手
✅ Coding Agent
✅ Research Agent
✅ 企业知识库 Agent
✅ Multi-Agent 自动化工作流
但是，当 Agent 真正进入生产环境之后，新的问题才刚刚开始：
· 如何监控 Agent 的整个决策过程？
· 如何追踪每一次 Tool Call？
· 如何知道 AI 为什么做出这个决定？
· 如何控制 Token 消耗和运行成本？
· 如何避免无限循环（Infinite Loop）？
· 如何建立企业级 Guardrails？
· 如何部署多智能体系统？
· 如何保证 Agent 的可靠性和安全性？
这些，都属于 AgentOps 的范畴。未来，AgentOps 将像 DevOps、MLOps 一样，成为 AI 企业的核心能力。
本次讲座你将学习
第一部分：为什么 Agent Demo 很容易，生产环境却如此困难？
深入分析：
· AI Agent 为什么无法像传统软件一样调试？
· 为什么同样的问题，每次答案都可能不同？
· 为什么传统监控工具无法监控 Agent？
第二部分：什么是 AgentOps？
理解完整的 Agent 生命周期：
· Build
· Instrument
· Evaluate
· Deploy
· Monitor
· Guard
· Improve
建立完整的 AgentOps 思维框架。
第三部分：如何构建可观测（Observability）的 AI Agent？
学习企业级监控技术：
· OpenTelemetry
· Trace
· Span
· Session Replay
· Tool Trace
· LLM Call Monitoring
· Multi-Agent Trace
真正做到：
不仅看到最终答案，更看到 AI 的整个思考路径。
第四部分：如何评估 AI Agent？
很多团队没有 Evaluation。
实际上，没有 Evaluation，就没有 AI 工程。
本次课程将介绍：
· Offline Evaluation
· Online Evaluation
· Regression Testing
· LLM-as-a-Judge
· 自动化质量评估体系
让 Agent 每一次升级都有数据支撑。
谁适合参加？
✔ AI Engineer
✔ LLM Application Engineer
✔ Agent Developer
✔ LangGraph 开发者
✔ OpenAI Agents SDK 开发者
✔ AI 架构师
✔ MLOps 工程师
✔ DevOps 工程师
✔ 技术经理
✔ CTO
✔ 希望进入 AI Agent 领域的软件工程师
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
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