# 1. 代码化政策和自动化模型治理

这是关于什么的？ 将可执行的治理规则嵌入到业务和组织环境中，称为 政策即代码，这是一个正在兴起的趋势。组织正在追求将公平性、数据血统、版本控制、法规合规性及其他促进规则自动整合到AI和机器学习系统的持续集成和持续交付（CI/CD）流程中。

为什么它在2026年会成为关键？ 随着监管压力的增加，企业风险担忧的上升，以及模型部署规模的扩大使得手动治理变得不可行，比以往任何时候都更需要寻找自动化、可审计的策略执行MLOps实践。这些实践使团队能够在可证明的系统合规性和可追溯性下更快地交付AI系统。

# 2. AgentOps: 代理系统的人工智能运营

这是关于什么的？ 由大语言模型（LLMs）和其他代理架构驱动的AI代理最近在生产环境中获得了重要地位。因此，组织需要专门的运营框架，以适应这些系统的具体需求，使它们能够蓬勃发展。AgentOps 已经成为MLOps实践的新“演变”，定义为基于自主代理管理、部署和监控AI系统的学科。这一新颖趋势定义了自己的运营实践、工具和管道，以适应有状态的、多步骤的AI代理生命周期——从编排到持久状态管理、代理决策审计和安全控制。

为什么这在2026年会是关键？ 随着基于LLM的代理应用进入生产阶段，它们引入了新的运营复杂性——包括代理记忆和规划的可观测性、异常检测等——而标准的MLOps实践无法有效地处理这些问题。

# 3. 运营可解释性和可理解性

这是关于什么的？ 将 cutting-edge explainability techniques（前沿的可解释性技术） ——例如运行时解释器、自动解释报告和解释稳定性监控器——作为整个MLOps生命周期的一部分，是确保现代AI系统在大规模生产环境中部署后仍然可解释的关键途径。

为什么它在2026年会成为关键？ 对于能够透明地做出决策的系统的需求持续增长，这不仅是由审计员和监管机构推动的，也是由企业利益相关者推动的。这种转变正在推动MLOps团队将可解释的人工智能（XAI）变成一个核心的生产级能力，不仅用于检测有害的漂移，还用于保持对模型的信任，这些模型往往迅速演变。

# 4. 分布式 MLOps：边缘、微机器学习和联邦管道

这是关于什么的？ 另一个正在兴起的MLOps趋势与定义适合高度分布的部署的MLOps模式、工具和平台有关，例如设备上的TinyML、边缘架构和联邦训练。这包括设备感知的CI/CD、处理间歇性连接以及管理去中心化模型等方面的方面和复杂性。

为什么这在2026年会是关键？ 随着对低延迟、隐私或财务原因的加速需求，推动AI系统到边缘变得至关重要。因此，需要操作工具来理解联邦生命周期和设备特定约束，以安全可靠地扩展新兴的MLOps用例。

# 5. 绿色与可持续的MLOps

这是关于什么的？ 可持续性是当今几乎所有组织议程的核心。因此，将能源和碳指标、能源感知模型训练和模型推理策略以及效率驱动的关键绩效指标（KPIs）纳入MLOps生命周期中是至关重要的。在MLOps管道上做出的决策必须在系统准确性、成本和环境影响之间寻求有效的权衡。

为什么它在2026年会成为关键？ 需要持续重新训练以保持最新的大型模型意味着计算需求的增加，从而引发可持续性问题。因此，处于MLOps浪潮顶端的组织必须优先考虑可持续性，以降低成本，实现可持续发展目标（SDGs）等可持续发展目标，并遵守新出现的法规。关键是要将绿色指标作为运营的核心部分。

# 总结

组织治理、新兴的基于代理的系统、可解释性、分布式和边缘架构以及可持续性是塑造 MLOps 趋势最新方向的五个方面，预计它们将在 2026 年进入人们的视野。本文讨论了所有这些方面，概述了它们的内容以及为什么它们将在未来一年成为关键。

内容来源：kdnuggets