待验证50% 置信事实精确时间
MLOps关注模型训练、版本管理和推理服务的可观测性，核心对象是无状态或轻状态的推理端点；AgentOps关注有状态、长时间运行、且会主动改变外部环境的智能体进程。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证智能体框架（Agent Harness）不替代核心模型的推理能力，而是在模型之外构建运行时管理壳，负责工具调用、状态管理、错误恢复等横切关注点74% 相似待验证在机器学习语境下，HITL曾主要指人工标注数据参与模型训练的闭环，而在Agent工作流中被重新定义为运行时干预72% 相似待验证Dify、Coze和OpenAI的Agent架构基于ReAct（Reasoning + Acting）框架，模型在每一步先推理再行动再观察71% 相似待验证上下文工程是构建模型周围的整个运行时环境，决定Agent在每一步能看到什么状态70% 相似待验证拥有专属智能通常指通过开源模型微调、蒸馏或自建训练流程，打造针对特定业务场景优化的模型70% 相似
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