概念
别名：大模型运维
大型语言模型生产环境运营管理方法论
已跟踪 3 条高相关材料
最近变化
2026-07-07 · LangSmith平台支持跨100+国家的AI代理实时追踪
为什么值得关注
LLMOps 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
.@SchneiderElec runs 60+ AI agents in production across 100+ countries, all traced through self-host...
LangChain(@LangChainAI) · 8.5 分
施耐德电气通过自托管LangSmith平台管理全球60+ AI代理，覆盖100+国家，其AI助手服务16万员工，验证了LLMOps在大规模AI部署中的可行性。
The Practitioner’s Guide to AgentOps
Machine Learning Mastery · 8.5 分
AgentOps 是自主 AI 代理的运营框架，提供可观测性、成本控制和失败调试工具，填补了传统 LLM 监控的空白。
The Roadmap for Mastering LLMOps in 2026
Machine Learning Mastery · 8.5 分
LLMOps 是构建生产级大语言模型系统的工程实践，涵盖可观测性、评估、成本控制和代理编排，其核心在于将 LLM 系统视为可版本化、可监控、可迭代的软件系统。
已收录 3 条与 LLMOps 相关的内容，按评分排序。
施耐德电气通过自托管LangSmith平台管理全球60+ AI代理，覆盖100+国家，其AI助手服务16万员工，验证了LLMOps在大规模AI部署中的可行性。
入选理由：LangSmith平台支持跨100+国家的AI代理实时追踪
AgentOps 是自主 AI 代理的运营框架，提供可观测性、成本控制和失败调试工具，填补了传统 LLM 监控的空白。
入选理由：AgentOps 提供了对自主 AI 代理的完整可观测性，包括会话追踪和失败检测。
LLMOps is the engineering practice for building production-grade large language model systems, covering observability, evaluation, cost control, and agent orchestration by treating LLM systems as versioned, monitored, and iteratively improvable software.
入选理由：LLMOps 强调对提示词（prompt）进行版本控制，而非模型权重，因为提示词变更频繁且直接影响输出质量。
