AgenticOps
什么是AgenticOps？
AgenticOps是一个方法论，更是一个生态平台工作模式和协议。 Agentic部分为从Prompt（提示词）用户需求提出；到Code阶段去通过copilot或Coding agent智能编程；进入Build阶段做Agent（智能体）构造；继续进入Test阶段对Agent代码做智能化测试（UT Agent等）；然后在Release 阶段发布Agent；通过Deploy把Agent部署到私有、公有和混合环境；接下来通过Operate阶段不断收集用户行为数据和研发代码数据；在Retrain阶段持续训练新的模型衍生物（企业的核心资产）；最终回归Prompt阶段启用新的模型。
关于AgenticOps
AgenticOps 包含了8个标准化阶段：Prompt（提示）、Code（编码）、Build（构建）、Test（测试）、Release（发布）、Deploy（部署）、Operate（运营）、Retrain（迭代与优化）。这八个阶段构成了一个循环系统。
- Prompt（提示）：用户通过文本输入表达业务需求或意图，系统识别并解析这些非结构化输入。
- Code（编码）：基于解析后的需求，智能编程工具或编码智能体自动生成代码。
- Build（构建）：将生成的代码集成为可执行的智能体（Agent）。
- Test（测试）：对Agent代码做智能化测试（UT Agent等），包括生成测试用例和评估智能体的行为及性能。
- Release（发布）： 完成智能体的打包和发布。此阶段确保所有组件完整，并进行最终的部署前检查。
- Deploy（部署）：将准备好的智能体部署到目标运行环境，支持私有云、公有云和混合云部署。
- Operate（运营）：持续监控智能体的运行状态，收集用户交互数据、系统日志和性能指标。
- Retrain（迭代与优化）：利用运营阶段收集的数据，更新和优化AI模型。这些改进后的模型将反作用于Prompt阶段，驱动新一轮的开发与优化循环。