Operacionalizar Agentes de IA exige organização em três eixos fundamentais: execução dos agentes (workers que consomem LLMs e RAG), persistência (bases vetoriais, logs e memória de longo prazo) e orquestração com observabilidade.
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O Conceito de AgentOps: Uma Nova Abordagem Para a Observabilidade de Agentes de IA Baseados em LLMs
Com o avanço contínuo dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e a expansão das aplicações baseadas nesses modelos, surge uma necessidade crescente de garantir confiabilidade e rastreabilidade em sistemas de agentes autônomos. É nesse contexto que surge o conceito de AgentOps, uma abordagem integrada que se inspira em práticas como DevOps e MLOps, mas com foco específico no ciclo de vida completo de agentes baseados em LLMs.