在《自主式AI部署实用指南》中，我谈到了软件开发生命周期的转变，包括实验与构建、评估与测试、适配、过渡到部署环境、持续测试、版本管理和重复。此外，AI模型的平均生命周期不到18个月，因此制定智能体版本管理策略势在必行。

传统的软件版本管理策略以静态代码库和可预测的发布周期为基础，但在应用于智能体系统时却显得力不从心，这些智能体可以从经验中学习，更新内部模型，甚至根据动态目标重新配置工具链，它们的行为不仅受代码影响，还受记忆、上下文和交互历史的影响。因此，对智能体进行版本管理不再仅仅是跟踪代码变更，而是要捕捉行为、意图和能力的演变。对于企业而言，AI实施策略不再是可选项，而是必需品，而该策略最关键的部分是采用全面的方法来管理智能体版本和回滚功能，这些系统充当安全网，当新部署导致意外问题时，企业可以迅速恢复到稳定版本。

本文探讨了智能体版本管理这一新兴领域：如何定义、管理和控制智能体的生命周期。我们将研究智能体系统带来的独特挑战，并制定与企业需求相契合的实用版本管理策略和流程。无论你是为客户支持、运营还是创新构建智能体，了解如何有效地对它们进行版本管理，都是确保信任、可追溯性和持续改进的关键。

智能体版本管理的独特之处

首先，我们需要了解智能体版本管理的独特之处。传统软件(和机器学习系统)的版本管理主要是确定性的，它以静态代码库和可预测的发布周期为基础。相比之下，自主式AI引入了新的复杂性，这些智能体不仅执行指令，还能根据动态环境进行推理、适应和演变，这一转变要求我们重新思考如何定义和管理版本。我们需要考虑并规划以下几点：

智能体行为

智能体智能体的行为受所用模型及其版本、提示和系统上下文以及通过模型上下文协议(MCP)调用的工具可用性的影响。这引入了可变性，当开发人员不断调整提示以获得最佳响应时，可能需要新版本。在对智能体进行版本管理时，必须并排比较多个版本，确保与测量的基线进行比较。

有状态和上下文行为

自主式智能体通常会在交互过程中保持记忆，从而能够构建上下文、了解用户偏好并随时间优化策略，这种状态意味着版本管理不仅要考虑代码和模型变更，还要考虑记忆快照和上下文嵌入。新版本的行为可能不同，不是因为代码变更，而是因为经验积累。必须记住，AI系统是非确定性的，即使使用相同的提示，输出也可能不同。

自主性和自我修改

与静态模型不同，智能体系统可能通过反思、规划或工具选择来修改自己的行为，这引入了智能体独立于原始设计进行演变的可能性。版本管理不仅要捕捉智能体的初始设计，还要捕捉其通过交互演变的结果。我们还需要通过MCP端点捕捉工具调用的版本变更，以及模型函数调用能力所调用的函数。

工具和API依赖

智能体智能体通常依赖外部工具、API或插件来完成任务。这些依赖关系可能独立于智能体本身发生变化，从而在兼容性、可观察性和回滚方面带来版本管理挑战。即使智能体的核心逻辑保持不变，API的微小更新也可能显著改变智能体的行为。

多智能体协调

在许多企业场景中，智能体并非独立运行。多智能体系统在一个智能体网络中协作、委托和协调任务。在这种情况下，版本管理必须考虑智能体间的依赖关系和通信，确保一个智能体的更新不会破坏整个智能体组的行为。我们需要考虑解决方案中的所有智能体是作为一个整体更新还是单独更新。我们还需要考虑企业中哪个团队拥有这些智能体，如果它们在企业内部共享，那么共享智能体的新版本是否会干扰调用这些智能体的其他系统?

行为漂移和涌现

由于智能体系统是非确定性和适应性的，其行为可能会随时间漂移。这使得仅从代码或配置的角度来定义“版本”变得困难。相反，版本管理必须包括行为基线、测试轨迹和性能指标，以反映智能体在日常活动中的行为。你需要包括用于评估、性能和与基线比较的自动化测试，以识别任何漂移。

既然我们已经了解了智能体版本管理与传统版本管理的不同之处，那么我们可以探讨可以实施的策略。

智能体版本管理策略

对自主式智能体进行版本管理，不仅仅是给发布版本打上版本号标签，这需要一种周到的方法来管理行为演变、记忆和编排逻辑。以下是企业可以采用的一些策略，以确保智能体版本管理的安全性、可追溯性和可扩展性。

• 不可变智能体。在部署时冻结智能体，以便进行审计和回滚。这种策略要求你将每个部署的智能体视为不可变的，一旦发布，就不能更改，这保证了行为可追溯和可重现，适用于需要可重现性和可审计性的监管或合规环境。

• 智能体语义化版本管理。将主版本/次版本/修订号逻辑应用于行为和架构变更，这提供了一个一致的框架，用于传达任何变更的范围和影响，它还使智能体的使用者能够在将智能体纳入其解决方案时了解任何变更的范围和影响，这提供了跟踪智能体与工具及其版本的兼容性的能力，以及将每个版本与风险级别、测试覆盖范围和已知限制相关联的能力。这些元数据应存储在智能体注册表中，并与部署管道相关联。

• 分叉和分支。为实验、A/B测试或特定领域适配创建智能体分叉，这支持智能体变体的实验和平行开发，而不会干扰生产智能体。分叉策略还提供了将智能体使用情况拆分为不同客户细分或业务部门的额外好处，例如V1.1企业版和V1.1零售版。

• 影子智能体。这种策略要求你将新智能体版本与生产智能体一起以影子模式部署，以便在不影响任何结果的情况下观察新智能体版本的行为，这通过在实时环境中验证变更并在并行运行新版本以进行A/B测试和安全验证来降低风险。

• 回滚协议。如果新版本引入回归或合规性问题，请创建恢复到已知良好状态的过程，这旨在为业务关键型解决方案的连续性实现优雅降级和恢复。

实施这些策略需要工具来实现和自动化，这些工具需要超越传统的部署管道。工具还必须支持生命周期各个阶段的可追溯性、可观察性和治理。以下工具侧重于三个领域：智能体注册表、智能体的CI/CD(持续集成/持续部署)和可观察性。

工具基础设施

实施智能体注册表，这是一个集中式注册表，充当所有智能体、其用途、版本、限制等的真实来源。注册表还有助于实现可追溯性并促进团队间的协作。有几种智能体注册表可供选择，以下是为想要现成解决方案或自定义实现的人提供的两个选项。

• Azure AI Foundry。这为构建和管理自主式AI系统提供了一个框架，并包括许多工具，包括支持动态发现、版本控制和策略强制执行的智能体注册表，以及与MCP端点和接口的集成，以及治理集成。

• 使用基于FastAPI的智能体注册表服务器构建自己的实现。此实现使用FastAPI，允许团队利用智能体到智能体(A2A)发现和协作构建自定义智能体注册表。此过程利用描述智能体能力的A2A智能体卡。

整合工具以创建和自动化智能体的CI/CD管道。这些管道必须适应智能体系统，并需要对智能体行为进行自动化测试，验证工具链兼容性和API依赖关系，提供受控推出机制(如影子智能体或金丝雀部署)，并且必须与已实施的可观察性和回滚流程集成。以下是提供这些功能的三种工具。

• Azure DevOps Pipelines。Azure DevOps管道支持智能体池和构建编排，以实现可扩展的部署。托管标识集成以及将管道配置和设置视为基础设施即代码(IaC)的能力，支持Terraform、Bicep和ARM模板，允许你将代码检入代码存储库。

• GitHub Actions。GitHub Actions对于包含对容器化部署(使用Docker)和与Kubernetes集成以实现可扩展智能体托管的原生支持的智能体工作流程非常有用，它还提供作为CI/CD流程一部分的提示、模型配置和依赖项的版本控制。

• Jenkins。Jenkins也是一个灵活的平台，提供自定义管道脚本编写以及与遗留系统的集成，并使用基于插件的可扩展性来实现特定于AI的工作流程。

在所有地方部署可观察性和遥测功能。跨版本监控智能体行为对于检测漂移、回归和任何新出现的风险至关重要。系统应监控智能体决策、工具使用、性能指标的实时遥测数据，并将版本与行为基线进行比较，同时提供警报和异常检测。

• Azure Monitor和AI Foundry Observability。Azure Monitor提供核心遥测后端，而AI Foundry为生成式AI和智能体工作负载提供场景优化仪表板，还支持OpenTelemetry，这些服务的组合实现了跨智能体运行的统一跟踪、成本跟踪和安全评估。

• Langfuse。Langfuse是一种基于大语言模型的智能体专用可观察性工具，可跟踪性能、成本、用户交互和决策轨迹，它与LangChain & LangGraph、Flowise和Open智能体等框架集成。

与任何活动一样，我们会衡量当前所处的位置，并制定进一步发展的计划，上面列出的工具将帮助你实现这一目标。在评估你当前的位置和未来的发展方向时，利用成熟度模型可能会有所帮助。

给CIO的10条建议

随着自主式智能体成为企业运营不可或缺的一部分，CIO必须率先建立强大的版本管理实践，在创新与治理之间取得平衡。以下是一套战略建议，可指导CIO制定智能体版本管理政策和活动：

1. 将智能体版本管理视为一流学科

将智能体版本管理提升到与软件发布管理和模型生命周期治理同等重要的地位。

为智能体版本管理制定专门的政策和框架，涵盖开发、部署和退役。

对所有内容进行版本管理，包括训练代码、测试用例、配置和依赖项

2. 定义清晰的版本管理边界

明确构成新版本的条件：行为或功能变化、记忆、工具链或环境。

通过实施针对每个智能体系统定制的语义化版本管理标准，避免版本管理模糊不清。

3. 投资智能体注册表和元数据管理

实施集中式注册表以跟踪智能体版本、血统、依赖关系和治理元数据。

确保每个版本和每个智能体都包含审计跟踪、批准记录和风险分类。

4. 通过分叉和影子模式实现安全实验

通过分支和分叉策略支持智能体变体的并行开发。

使用影子智能体在不影响结果的情况下验证生产环境中的新行为。

定期执行单元测试以进行有针对性的改进，并定期执行集成测试以维护端到端完整性。

5. 构建支持回滚的基础设施

维护包含行为逻辑、内存状态和工具配置的回滚快照。

自动化回滚协议，以确保在出现回归或合规违规情况时具有韧性。

建立回滚触发器和规则，其中包括基于业务和技术关键绩效指标的回滚阈值。

6. 使版本管理与风险和合规性保持一致

按风险级别对智能体版本进行分类，并应用版本感知保护措施。

确保高风险智能体在部署前经过严格测试和人工监督。

7. 监控跨版本的行为漂移和性能

部署可观察性管道以检测漂移、回归和意外行为。

使用遥测技术比较跨版本的智能体性能，并量化部署情况，以便通过收集的指标实现自动化审批。

确保通过在日志中包含智能体版本来防止日志污染，从而了解哪个版本产生了哪个响应。

8. 为任何监管审查做好准备

使版本管理实践与新兴的AI法规(如欧盟AI法案、行业特定标准)保持一致。

维护文档和行为基线以证明合规性和准备就绪。

9. 促进跨职能协作

让工程、合规、产品和法律团队的利益相关者参与版本管理治理。

促进对智能体能力、风险和生命周期责任的共同理解。

拥抱韧性，庆祝部署、未遂事件和持续学习。

10. 过渡到部署环境

通过多层环境策略进行部署，该策略包括由以下部分组成的环形部署模型：

内环用于测试新版本的部署和行为。

中间环包括受信任的用户，他们使用真实数据和流程来测试解决方案，以确保解决方案在交给全体用户之前行为正确。

外环包括持续监控、持续测试并与基线功能进行比较的全面推出。

最后，如果你需要快速恢复，请将先前的部署保持一段时间。或者，如果在移除先前部署后需要重新部署，请保持自动回滚触发器处于活动状态。

智能体版本管理是必需品，而非可有可无

自主式智能体代表了企业技术的变革性转变，随着自主式智能体变得越来越自主、适应性强并嵌入企业工作流程中，版本管理成为负责任创新的核心。与传统软件或静态模型不同，智能体系统通过交互、记忆和编排演变，使其生命周期管理变得异常复杂且至关重要。

有效的版本管理不仅仅是跟踪变更，还关乎确保连续性、问责制和信任。从定义智能体身份和行为快照到实施回滚协议和治理保护措施，企业必须采用多维策略来反映这些系统的动态特性。版本管理和回滚在你的环境中是必需品，而非可选项。

对于CIO和技术领导者来说，前进的道路很明确：将智能体版本管理视为一流学科，投资支持它的策略，并使实践与业务目标保持一致。通过这样做，企业可以释放自主式AI的全部潜力，并有信心每个版本不仅更好，而且更安全。

企业网D1net(www.d1net.com)：

国内头部to B IT门户，旗下运营国内最大的甲方CIO专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。旗下运营19个IT行业公众号(微信搜索D1net即可关注)。

版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。