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Agent System Operations: Categorization, Challenges, and Future Directions
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AI
DOI：10.1109/tse.2026.3732207.png)
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摘要
En 中文
随着大型语言模型（LLMs）的推理能力持续提升，基于LLMs的智能体系统在灵活性和可解释性方面优于传统系统，因而备受关注。然而，尽管智能体系统在研究和工业应用中广受关注，但这些系统如同其传统对应系统一样，常遭遇异常情况。这些异常导致系统不稳定和不安全，阻碍其进一步发展。因此，迫切需要一种全面且系统的方法来运维智能体系统。遗憾的是，当前关于智能体系统运维的研究十分有限。为填补这一空白，我们对智能体系统运维进行了综述，旨在为该领域建立清晰的框架、定义挑战并促进进一步发展。具体而言，本文首先系统性地定义了智能体系统中的异常，将其分为智能体内部异常和智能体间异常。随后，我们介绍了一种新颖且全面的智能体系统运维框架，命名为智能体系统运维（AgentOps）。我们对其四个关键阶段——监控、异常检测、根本原因定位和解决——提供了详细的定义和说明。
Keyword:
Agent System Operations
Anomaly Detection
Root Cause Localization
Resolution
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