research · 2026

AgentOps

A control plane for reliable agent execution

让 Agent 的运行状态、证据、恢复和治理成为一等对象。

StackPython · event model · observability · recovery
Evaluationarchitecture and workflow work in progress
Public statuscurated case study

为什么需要控制面

当系统从一个 Agent 变成多个入口、多个 session、多个 provider 和多个 harness,真正难的问题不再是调用一次模型,而是知道系统现在在哪里、谁拥有控制权、正在等待什么,以及发生失败时能否恢复。

我的设计判断

我倾向于把 runtime state、control policy 和 execution lifecycle 分开。LLM 可以承担任务级的 control policy,但代码 runtime 必须负责状态保存、工具调用、权限检查、重试、超时和完成确认。把这几层混成一个“智能 Agent”会让故障定位变得困难。

证据与限制

当前材料主要是架构、事件定义和本地控制面设计,仍然属于研究和原型阶段。这里展示的是判断路径,不是成熟度背书。

下一步

把一次任务拆成可回放的事件序列,再用故障注入验证 checkpoint、人工接管和恢复是否真的成立。