О разделе

Раздел описывает операционную сторону семи слоёв LLM-стека. Здесь собраны практики эксплуатации — воспроизводимость (reproducibility), дрейф данных (drift), оценка качества (eval), наблюдаемость (observability) и управление (governance).

Статья	Слои	Дисциплина
MLOps и LLM-стек — слои 1–3	Источники, данные, модель	CRISP-ML, drift, retrieval theory, registry
AgentOps и LLM-стек — слои 4–7	Оркестрация, инференс, интеграция, продукт	BDI, eval theory, HITL, trust boundaries

Связанные разделы:

• 8.04 DevOps — CI/CD, IaC, Git, деплой;
• 8.04 AgentOps — multi-agent PR, AGENTS.md, tools;
• Безопасность при работе с ИИ — терминал, промпт-инъекции, утечки.

Skills в AgentOps

Skill (SKILL.md) — короткий markdown-runbook (пошаговая инструкция) для IDE-агента. Файл лежит в репозитории рядом с кодом и подключается, когда задача совпадает с триггером навыка ("создать PR", "починить CI", "прогнать eval").

Три слоя контекста агента (подробно — Контекст агента — AGENTS, skills, rules):

Слой	Роль в AgentOps
Rules	Запреты и формат — git safety, стиль, MDX
AGENTS.md	Манифест репозитория — сборка, границы, escalation
Skills	Процедуры — spec, plan, build, test, review, ship

Навык на слоях L4–L7 превращает абстрактный quality gate (обязательную проверку перед следующим шагом) в конкретные действия:

• L4, оркестрация — skill test задаёт golden eval перед merge промпта;
• L5, инференс — skill ship фиксирует budget cap и fallback между моделями;
• L6, интеграция — skill review требует audit log tool calls;
• L7, продукт — skill spec собирает acceptance criteria до кода.

Открытый набор lifecycle-навыков — addyosmani/agent-skills. Настройка в Cursor — каталог .cursor/skills/.

---

Рекомендуемый порядок

1. Семь слоёв LLM-стека
2. Агенты ИИ, RAG, MCP и агенты, Оркестрация AI-агентов
3. MLOps — слои 1–3
4. AgentOps — слои 4–7
5. Цепочка в DevOps
   • AgentOps — обзор
   • Мультиагентные команды и DevOps-pipeline
   • Контекст агента — AGENTS, skills, rules
   • Инструменты AgentOps
6. Итоги и чек-лист

AOAgentOps и LLM-стек — слои 4–7

Теория и практика AgentOps на слоях 4–7: BDI, observability, eval, trust boundaries, control loops и связь с DevOps.

AOMLOps и LLM-стек — слои 1–3

Эксплуатация данных и моделей на слоях 1–3 LLM-стека: теория MLOps, CRISP-ML, drift, retrieval, fine-tuning, registry и связь с AgentOps.

AOAgentOps и MLOps — итоги

Краткие итоги раздела "AgentOps и MLOps" — слои LLM-стека, данные, модель, оркестрация агентов, инференс и продукт.

AOAgentOps и MLOps — чек-лист

Вопросы для самопроверки по разделу "AgentOps и MLOps" — слои стека, MLOps, AgentOps, eval и governance.

AOAgentOps и MLOps — о разделе

Эксплуатация LLM-стека — MLOps на слоях 1–3 (данные, модель) и AgentOps на слоях 4–7 (оркестрация, инференс, интеграция, продукт).

---

См. также

• Развёртывание ИИ-моделей
• Контекст агента — AGENTS, skills, rules
• Cursor
• Agent Skills (GitHub)
• OpenAI / API — готовые промпты и вызовы
• Prompt engineering — библиотека промптов
• Вайб-кодинг
• Векторные базы данных

---

В подборках

Статья входит в тематические подборки и блок "С чего начать?" на главной. Соседние шаги того же маршрута:

ИИ для разработчика — Вайб-кодинг, MLOps и LLM-стек — слои 1–3, Вайб-кодинг и нейроконтент — о разделе, Трансформеры и NLP — о разделе, Разработка ИИ — о разделе, Разработка и отладка — о разделе.

---