에이전틱 AI 솔루션을 구축하는 과정에서는 예측할 수 없는 결정, 예상치 못한 비용 증가, 비결정적 오류의 디버깅 등 다양한 운영적 도전 과제가 발생한다. 에이전틱 AI 애플리케이션은 단순히 미리 정해진 작업 흐름을 실행하는 것이 아니라, 스스로 사고하고 적응하며 자율적인 결정을 내린다. 이러한 특성 때문에 DevOps 관행도 이에 맞게 조정되어야 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 AgentOps이다. AgentOps는 AI 에이전트를 생산 환경에서 배포하고 관리하며 지속적으로 개선하기 위한 운영적 규율을 제공한다.

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