/>

最近

大模型已经从追求参数量到了追求生产力的阶段，在智能运维领域，Agentic

AIOps

也已经成为未来运维建设的必选题。

基于此，本文特推荐给计划在

2026

总监、运维负责人，以及所有致力于推动这一转型的决策者与实践者；

本方案旨在提供一个从战略规划、组织转型、流程体系建设和工具体系建设的全面、可落地、可执行的

Agentic

组织在未来三年内，系统性地从传统运维模式跃迁至以

Agent

为核心的自主运维新范式。

01

背景分析：传统AIOps的局限性与技术演进

在深入探讨如何建设Agentic

AIOps之前，我们必须清醒地认识到，为什么这场变革势在必行。

传统的AIOps，尽管在过去几年中为我们解决了部分问题，但其内在的局限性在AI大模型技术浪潮的冲击下已暴露无遗。

1.1

传统AIOps难以逾越的“三座大山”

传统的AIOps平台，其核心能力主要构建在一系列独立的、基于特定算法的模型之上。

这种架构导致了三个难以克服的根本性限制：

1. “数据饥饿”与“模型孤岛”：传统算法（如聚类、分类、时间序列预测）高度依赖大量高质量、经过人工标注的训练数据。

   然而，在复杂的IT环境中，获取这样的数据成本极高。

   同时，针对不同场景（如日志异常检测、指标预测、根因分析）训练出的模型各自为战，形成了“模型孤岛”，无法进行有效的关联分析和综合推理。

2. “上下文缺失”的机械式分析：传统算法擅长处理结构化数据和识别已知模式，但严重缺乏对运维场景上下文的理解。

   它无法理解一个告警背后的业务影响，也无法读懂一本运维SOP文档中的非结构化知识。

   这种“只见树木，不见森林”的分析方式，导致其输出的结论往往是机械的、片面的，离真正的“智能”相去甚远。

3. “辅助决策”的天花板：由于上述限制，传统AIOps的定位始终停留在“辅助决策”层面。

   它能做的，是尽可能地将信息聚合、降噪后呈现给运维人员，最终的判断、决策和执行仍需人工完成。

   这决定了它只能优化效率，而无法从根本上改变运维的生产模式。

1.2

技术演进驱动力：三大基石构建新范式

随着AI大模型技术的飞速成熟，我们迎来了重塑IT运维的“iPhone时刻”。

三大技术基石的商用化，为Agentic

AIOps的落地铺平了道路：

• 成熟的LLM（大语言模型）：以Qwen（千问）、DeepSeek等为代表的LLM，具备了强大的自然语言理解、逻辑推理和代码生成能力，为构建能够“理解”运维场景的AI大脑提供了可能。

• 普及的Agent开发框架：LangChain、LlamaIndex等框架的出现，极大地降低了构建能够调用工具、执行任务的AI

  Agent的门槛。

• 繁荣的Skill/Tool生态：通过API将各种运维工具（如监控查询、执行脚本、创建工单）封装为Agent可以调用的“技能”（Skill），使得Agent能够像人类一样与现有运维系统交互。

/>

02

战略规划：Agentic

AIOps的建设目标与核心原则

在开启建设之前，我们必须明确Agentic

AIOps要将我们带向何方，以及在建设过程中必须坚守的核心原则。

2.1

建设目标：实现从被动响应到主动预防与自主恢复的战略转型

Agentic

AIOps的建设目标是分层次的，它将引领IT部门完成一场从战略到战术的全面升级：

• 战略层目标：从“被动响应”到“主动预防”。

  将运维工作的重心从事后故障处理，前移至事前的风险识别、容量预测和变更风险评估，最终实现大部分故障的“防患于未然”。

• 战术层目标：从“辅助决策”到“自主行动”。

  将运维人员从重复性的告警处理、故障诊断和修复工作中解放出来，

  让AI

  ，自主完成大部分运维任务，人类专家则聚焦于更复杂的架构优化和业务创新。

• 业务层目标：从“IT成本中心”到“业务价值中心”。

  通过保障数字产品的稳定可靠、提升用户体验（ITIL5的核心理念之一），并为业务决策提供数据洞察，使IT部门成为驱动业务增长的核心引擎。

2.2

建设原则：确保项目成功的六项核心原则

1. 数据先行，地基优先：Agentic

   AIOps的智能源于高质量、全维度的数据。

   在引入大模型之前，必须优先建设统一的可观测性平台或CMDB，夯实“数据地基”。

2. 场景驱动，急用先行：避免追求大而全的平台，应从业务痛点最强、自动化价值最高的场景（如高频告警处理、标准变更执行）切入，小步快跑，快速验证价值。

3. 混合架构，人机协同：Agentic

   AIOps并非要完全替代人类，而是构建一种新型的人机协同关系。

   AI负责处理80%的标准化、重复性任务，人类专家负责处理20%的复杂、创新性任务，并对AI的决策进行监督和优化。

4. 开放兼容，拥抱生态：平台应具备良好的开放性，能够兼容企业现有的监控、自动化、ITSM等各类工具，并通过API或MCP将其纳管为Agent可调用的“技能”，保护现有投资。

5. 持续学习，闭环优化：Agentic

   AIOps的核心是构建一个能够自我优化的“飞轮”。

   每一次人工干预、每一次故障处理，都应被结构化地沉淀到知识库中，成为Agent下一次决策的养料。

6. 安全可控，可解释性：对于所有自动化变更和修复操作，必须建立严格的审批、审计和回滚机制。

   同时，Agent的每一个决策步骤都应是可追溯、可解释的，确保其行为始终在可控范围内。

03

架构设计：Agentic

AIOps的统一技术架构

基于上述目标与原则，我们设计了一套面向未来的Agentic

AIOps统一技术架构。

该架构不仅覆盖了IT部门内部的运维需求，更将ITSM、智能客服等对外服务能力纳入其中，形成了一个内外一体、能力协同的智能运维中枢。

3.1

架构设计理念：五层一体的协同驱动模型

我设计的这套智能运维平台，采用了

六位一体的协同驱动模型，每一层都有明确的分工和核心模块，共同构成了从感知、规划、决策、执行到对外服务的完整闭环：

1. 感知层

   (Sensing

   />作为所有上层智能分析的基础，它全面、实时地采集IT环境中的各类数据，核心模块包括：Metrics监控（指标采集）：采集基础设施和应用的性能指标，如CPU、内存、响应时间等。

   Logging日志（聚合分析）：统一收集、存储和分析系统日志，用于故障排查和审计。

   Tracing链路（追踪）：追踪分布式系统中的请求链路，定位性能瓶颈和故障点。

   eBPF（内核级监控）：通过内核探针实现无侵入的深度监控，捕捉系统级行为。

   业务拨测（SLO管理）：主动模拟用户行为，验证业务可用性和服务水平目标（SLO）。

   基础设施：覆盖机房环境、云计算、IT硬件、数据库、中间件、容器/K8s、网络设备、应用系统等全栈资源。

2. 规划层

   (Planning

   />负责存储和管理IT环境的“静态地图”和“动态地图”，为Agent提供决策所需的上下文，核心模块包括：CMDB（资产管理）：存储所有IT资产的配置信息，是运维的核心数据源。

   业务拓扑（自动发现）：自动生成业务系统的依赖关系图，动态反映服务间的调用关系。

   资产关系图谱：构建资产、服务、人员之间的关联关系，支持根因分析和影响评估。

   变更审计：记录所有变更操作，确保合规性和可追溯性。

3. 行动层

   (Action

   />负责执行具体的运维操作，将大脑的决策转化为实际行动，核心模块包括：智能告警平台（聚合/降噪/路由）：对海量告警进行智能聚合、降噪和智能路由，避免告警风暴。

   自动化引擎（工作流编排）：通过可视化拖拽或代码方式编排运维流程，实现自动化操作。

   自动化脚本库：沉淀可复用的自动化脚本，支持快速执行常见运维任务。

   Skill/Tool市场：提供标准化的工具和技能包，供Agent调用，扩展平台能力。

4. 大脑层

   (Brain

   />负责思考、推理和决策，是实现“自主智能”的关键，核心模块包括：LLM集成（Qwen/DeepSeek）：接入大语言模型，提供自然语言理解和生成能力。

   Agent编排引擎（多Agent协同）：协调多个专业Agent（如故障排查Agent、变更Agent）协同完成复杂任务。

   RAG检索增强：结合记忆层的知识，为大模型提供实时、准确的上下文，提升回答质量。

   Prompt工程：优化提示词设计，引导大模型输出符合运维场景的精准结果。

   CoT思维链：通过多步推理，让大模型像人类一样思考，提升复杂问题的解决能力。

5. 记忆层

   (Memory

   />负责沉淀和管理运维过程中的知识、经验和案例，驱动平台持续学习和进化，核心模块包括：知识图谱：结构化存储运维知识，如故障模式、解决方案、最佳实践等。

   向量数据库：存储向量化的知识和案例，支持高效的语义检索和相似性匹配。

   时序数据库：存储时间序列数据，如监控指标、告警历史，支持趋势分析和预测。

   图数据库：存储资产和服务的关系图谱，支持深度关联分析。

   文档数据库（历史案例）：存储故障案例、变更记录等非结构化数据，支持经验复用。

6. 对外服务层

   (External

   平台的“对外窗口”

作为整个智能运维平台的

对外交互界面

，它将平台的能力以标准化、可交互的方式开放给终端用户和业务系统，实现人机协同和自动化闭环，核心模块包括：

• 智能客服（AI

  Chatbot）：作为用户的“智能助手”，通过自然语言交互快速响应用户咨询、故障排查和操作请求，降低人工客服压力，提升响应效率。

• ITSM系统（工单/变更/问题管理）：作为运维流程的“中枢枢纽”，承接来自智能客服和用户门户的工单，驱动变更、问题和事件管理的全流程自动化，确保运维操作合规、可追溯。

• 用户自助服务门户：作为用户的“自助操作台”，提供可视化服务目录、自助申请和状态查询功能，让用户自主完成常见运维操作，减少对人工的依赖，提升服务体验。

这套六层架构的核心逻辑是：

从感知层获取数据，通过规划层构建上下文，由大脑层做出智能决策，再由行动层执行操作，同时通过记忆层沉淀知识，最终通过对外服务层触达用户

，形成一个持续学习、自主进化的智能运维闭环。

3.2

统一技术架构图

核心模块设计：构建内外协同的完整能力

在这五层架构之上，我们规划了以下核心功能模块，以构建一个能力完备的智能运维平台：

对外服务模块

(External

Chatbot)：面向最终用户，提供7x24小时的IT问题咨询、服务请求提交和进度查询，自动创建ITSM工单。

对内运维模块

(Internal

Operations)

• 统一可观测性平台：作为感知层的核心，整合Metrics、Logging、Tracing、eBPF等多种数据源，提供全栈、全链路的统一监控视图。

• CMDB与资产管理：作为规划层的核心，构建覆盖物理、虚拟、云、容器、应用的统一配置管理数据库，并自动发现和维护资产间的关系。

• 智能告警平台：实现告警的智能聚合、降噪、富化和根因定位，将运维人员从“告警风暴”中解放出来。

• 自动化引擎：作为行动层的核心，提供工作流编排、自动化脚本库和原子能力市场，执行从诊断到修复的各类自动化任务。

AI能力与数据平台

(AI

(大脑层)：包括LLM集成、Agent开发与编排、RAG检索增强、Prompt工程等，负责驱动整个平台的智能决策。

04

实施前置条件：组织、流程与知识体系的准备

技术平台的效能发挥，高度依赖于先进的管理体系支撑。

Agentic

AIOps不仅仅是一次技术升级，更是一场深刻的管理变革。

如果在引入强大的AI工具的同时，我们的组织架构、工作流程和知识管理方式依然停留在原地，那么工具的效能将大打折扣，甚至引发新的混乱。

因此，在工具落地之前，必须先行完成以下三大体系的准备工作。

4.1

组织准备：从“功能型团队”到“赋能型团队”

Agentic

AIOps的引入将重塑IT团队的角色和技能需求。

组织需要从传统的、按功能划分的孤岛式团队（如网络团队、系统团队、数据库团队），转向一个以“平台赋能”和“场景作战”为核心的新型组织模式。

• 成立AI运维核心团队：这是推动变革的“发动机”。

  团队中需要引入全新的角色，如负责设计和优化Agent与人交互逻辑的

  Prompt工程师

  。

• 传统运维人员技能转型：大部分传统运维人员需要从重复性的“操作者”，转型为掌握新技能的“管理者”和“分析师”。

  他们需要学习如何使用运维Copilot、如何理解AI的决策逻辑、如何将自己的专家经验转化为AI可以学习的知识。

• 建立人机协同的工作模式：明确定义人与AI的职责边界。

  例如，AI负责7x24小时的监控、告警处理和标准化修复，而人类专家则负责处理AI无法解决的复杂问题、审核高风险变更，并对AI的整体表现进行监督和持续优化。

4.2

流程体系建设：从“人工驱动”到“AI增强”

Agentic

AIOps的落地需要对现有IT流程进行重构，使其能够适应AI驱动的自动化和智能化。

我们建议以ITIL

5框架为指导，重点优化以下流程：

• 事件管理流程：从“人工派单”升级为“AI智能路由”。

  AI

  Agent根据告警的上下文信息（如影响的业务、CMDB中的资产等级），自动将事件分派给最合适的处理人或处理团队。

• 变更管理流程：从“人工审批”升级为“AI辅助风险评估”。

  AI

  Agent在接收到变更请求后，能自动分析CMDB中的关联关系、历史变更数据和告警数据，预测该变更可能引发的风险，为审批者提供量化的决策依据。

• 问题管理流程：从“事后根因分析会”升级为“AI实时根因定位”。

  AI

  Agent在重大故障发生时，能实时分析多维数据，给出可能的根因假设和证据链，极大地缩短MTTR（平均修复时间）。

• 建立AI决策的审计与追溯机制：所有由AI自主执行的关键操作，都必须有清晰、不可篡改的日志记录，详细说明其决策的每一步、依据的数据和调用的工具，以备审计和追溯。

4.3

知识体系建设：从“经验在脑”到“知识为电”

知识是驱动Agentic

AIOps持续进化的“电力”。

如果知识沉淀在员工的大脑或零散的文档中，AI的智能将无从谈起。

因此，必须建立一个系统性的知识管理体系。

• 运维知识库的梳理与结构化：将现有的SOP文档、技术手册、解决方案等非结构化文档，通过AI技术进行解析，提取关键实体和关系，构建结构化的知识图谱。

• 历史案例的标注与向量化：将过去几年积累的典型故障案例（告警、日志、变更记录、解决方案）进行标准化标注，并转化为向量存储，作为AI进行RAG（检索增强生成）的核心素材库。

• 专家经验的沉淀与Prompt模板化：定期组织专家访谈，将资深运维专家的故障排查思路、决策逻辑，转化为一系列高质量的Prompt模板和思维链（CoT）范例，供AI

  Agent学习和模仿。

• 建立持续学习的闭环机制：将每一次新的故障处理过程——无论是AI自主完成还是人工干预——都作为一个新的“案例”反馈到知识库中，形成一个“实践-学习-优化-再实践”的自驱式进化飞轮。

05

功能规范：核心模块功能设计说明

本章详细定义了Agentic

AIOps平台各核心模块应具备的功能，旨在为平台设计、开发与选型提供明确的技术规范。

5.1

对外服务模块

5.1.1

/>

06

建设周期与分期规划

为确保Agentic

AIOps平台的成功落地,我们提出一个为期三年的三阶段实施路线图。

此规划的核心原则是“价值驱动、闭环迭代”,确保每个阶段都能交付一个可用的、能产生实际业务价值的最小化可行产品(MVP),并通过持续迭代不断扩展其能力和覆盖范围。

6.1

第一阶段(Year

1):夯实数据地基,构建AI增强的IT服务台

/>

核心目标:打通数据、统一标准,并在局部高价值场景中验证AI和自动化的可行性,同时提升IT服务支持效率和用户体验。

/>

关键成果

1):一个具备AI辅助能力的统一IT服务门户,以及完整的数据地基和初步的自动化能力。

建设内容:

1.数据地基建设:

• Q1-Q2:启动并基本完成

  的建设,实现核心业务系统的Metrics、Logging、Tracing数据的统一采集和监控。

• Q2-Q3:启动

  CMDB建设

  ,通过自动发现和人工补录相结合的方式,完成核心资产的纳管,并进行初步的数据质量治理。

• Q3-Q4:基于已有的SOP和告警数据,构建

  ,为后续AI能力提供知识支持。

2.智能客服与ITSM集成:

• Q2-Q3:上线智能客服机器人,集成到企业IM或Web门户,提供7x24小时的IT问题咨询和自助服务。

• Q3-Q4:打通智能客服与ITSM系统,实现服务请求的自动创建、状态查询,并在ITSM中引入AI辅助,实现工单的自动分类、预警和智能路由。

3.自动化试点:

• Q4:识别3-5个重复率最高、规则最明确的运维场景(如磁盘清理、服务重启),引入

  工作流自动化引擎

  ,实现无人干预的自动化处理,并建立自动化脚本库。

4.组织与流程配套:

• 定义新的服务请求处理流程,明确AI与人工的协作边界。

• 对一线服务台人员进行培训,使其适应新的人机协同工作模式。

验收里程碑:

• 核心系统监控覆盖率达到95%以上。

• CMDB中核心应用与基础设施的CI覆盖率达到80%,关系准确率达到90%。

• 约30%-50%的重复性咨询和简单服务请求被AI处理,用户满意度显著提升。

• 成功上线至少3个自动化运维场景,月均节省人工操作超过100小时。

业务价值:

• 提升用户满意度:用户获得即时、便捷的IT支持,常见问题得到秒级解答。

• 释放一线人力:一线人员可专注于更复杂的问题。

• 验证AI价值:在风险较低的服务支持场景,快速验证AI

  Agent的价值,为后续在核心生产运维场景的推广建立信心。

• 夯实数据基础:为后续AI能力的深化应用奠定坚实的数据地基。

6.2

第二阶段(Year

2):引入AI辅助,打造人机协同的智能监控与响应闭环

/>

核心目标:将AI能力从“服务支持”延伸至“生产运维”,从“告警风暴”和“人肉分析”中解放运维人员,建立从“监控-告警-诊断-响应”的人机协同作战闭环。

/>

关键成果

2):一个具备AI辅助诊断和半自动响应能力的智能运维中心。

建设内容:

1.识别高频场景与引入工作流引擎:

识别高频运维场景,引入工作流引擎实现自动化流程编排。

2.建立自动化脚本库:

建设共享脚本库,将高频的诊断、信息收集和恢复操作脚本化。

3.试点前门实施:

在1-2个关键业务系统中试点自动化流程。

4.效果评估与优化:

评估自动化效果并优化流程。

5.选择切入点与集成LLM能力:

选择合适的切入点,集成LLM能力,构建面向一线运维人员的

运维Copilot

,提供自然语言查询监控、辅助故障排查等功能。

6.智能告警与AI诊断:

建设

智能告警平台

Agent作为“运维副驾”,在接收到重大故障事件后,主动进行信息收集、关联分析,并向运维工程师提供包含根本原因、影响范围和修复建议的诊断报告。

7.知识库建设:

启动

运维知识库

的系统性建设,建立人机协同验证机制,让专家经验能够持续“喂养”AI。

8.人机协同验证:

在实际场景中验证人机协同效果。

9.自动化能力集成:

将自动化能力作为“技能”接入AI

Agent核心,实现“AI建议-人工一键确认-自动执行”的半自动操作。

验收里程碑:

• 生产环境告警总量压缩率(降噪率)达到70%以上。

• 运维Copilot覆盖超过10个日常运维场景,一线人员使用率超过50%。

• 试点业务的MTTR(平均修复时间)缩短40%以上。

业务价值:

• 缩短故障恢复时间

  (MTTR):AI辅助诊断将故障定位时间从小时级缩短至分钟级。

• 提升运维效率:运维工程师从重复的“告警分析-登录诊断”工作中解放出来,效率显著提升。

• 沉淀专家经验:将资深专家的排障逻辑固化到AI

  Agent的工作流和知识库中,降低对个人的依赖。

6.3

第三阶段(Year

3):迈向自主修复闭环,实现自主运行的数字业务

/>

核心目标:打通从“感知”到“行动”的全链路,在关键业务场景中实现“诊断-决策-修复”的全流程自动化,建立自主运行的运维闭环,并赋能业务运营。

/>

关键成果

3):在1-2个核心业务系统上实现高度自主运维。

建设内容:

1.建立自动化修复库:

建设标准化的

自动化修复脚本库(灵库)

,将常见的修复动作封装为Agent可调用的“技能”。

2.实施审批流程:

建立严格的“熔断”机制和变更审批流程,确保自主操作的安全性。

3.多Agent协同:

探索

多Agent协同机制

,让负责监控、分析、修复的多个Agent能够协同工作,自主完成复杂的故障处理任务。

引入多个专用Agent(如变更Agent、巡检Agent、容量Agent),与故障处理Agent协同工作,实现更复杂的场景自动化,如“智能变更”、“预测性维护”。

4.持续学习机制:

建立完善的

持续学习与效果评估优化机制

,让Agent能够在真实世界的反馈中不断进化。

将每一次人工干预和成功的自主修复都作为新的样本,反馈给AI模型进行持续学习和优化,实现平台的自我进化。

5.全面推广:

在确保安全可控的前提下,在第二阶段人机协同的基础上,选择模式固定、风险可控的故障场景(如应用重启、节点扩容、服务切换),授权AI

全面推广

至更多业务系统,并固化相应的审批与监管流程。

6.赋能业务运营:

将IT系统的健康度、容量水位等信息,通过API或数据接口提供给业务部门,为业务决策提供数据支持。

验收里程碑:

• 实现核心业务系统70%以上的常见故障自愈,无需人工干预。

• 整体MTTR在第二期基础上再缩短50%。

• Agentic

  AIOps平台成为IT部门的核心生产力平台,运维人员工作模式发生根本性转变。

业务价值:

• 保障业务连续性:常见故障实现秒级或分钟级的自愈,核心业务SLA得到极大保障。

• IT团队战略转型:运维团队从“救火队”彻底转型为平台的“运营者”和“开发者”,专注于创造更高价值。

• 技术驱动业务创新:IT部门成为业务创新的敏捷赋能者,而非瓶颈。

AIOps三年建设路线图（甘特图）

07

市场与厂商分析：行业方案参考与选型建议

在规划和建设Agentic

AIOps平台时，参考市场上成熟的商业解决方案，可以帮助我们少走弯路，快速对标业界最佳实践。

目前，国内外已有多家领先厂商在此领域布局。

7.1

国际厂商方案概览

• ServiceNow：在其ITOM（IT

  Operations

  Management）产品线中，大力推广“Agentic

  Platform，结合流程自动化引擎（Flow

  Designer）和AI能力，实现从告警到修复的端到端自动化。

• BigPanda：定位为“AIOps事件关联和自动化平台”，其核心优势在于强大的告警降噪和根因分析能力。

  近年来，它也在积极融入LLM技术，增强其平台的自动化决策和修复建议能力。

• Moogsoft：同样是AIOps领域的资深玩家，其平台强调通过AI驱动的实时洞察来减少告警噪音和加速故障排查。

  它也在探索如何利用生成式AI来改善用户交互和自动化工作流。

7.2

国内厂商方案深度参考

在深入研究国内市场后，我们发现，部分领先的本土厂商在产品理念和架构设计上，已经非常接近我们所定义的Agentic

AIOps模型，并且更贴合中国企业的运维习惯和信创环境要求。

其中，

乐维（Lerwee）的“运维智能体”

是一个值得重点参考的范例。

我们之所以选择乐维作为深度参考，并非要直接采用其产品，而是在于其技术架构与我们设计的蓝图高度吻合，可以为我们的自研或选型提供清晰的对标：

• 完整的五层架构：乐维的架构明确划分了

  感知层、规划层、行动层、大脑层、记忆层

  ，这与我们设计的五层一体架构理念完全一致，证明了该架构的业界通用性和先进性。

• 感知层：其“Perseus采集管家”实现了对IT/IoT环境的全栈监控，对应我们对“统一可观测性”的要求。

• 规划层：其CMDB产品强调“建模全域资产，解构复杂场景”，与我们“构建IT环境静态与动态地图”的目标一致。

• 行动层：其自动化和ITSM产品构成了执行引擎，能够编排工作流、管理脚本库，并规范化运维操作。

• 大脑层：明确提出集成LLM（如DeepSeek、Qwen）和RAG技术，实现系统分析与决策，这正是Agentic

  AIOps的核心。

• 记忆层：通过构建知识图谱、历史案例库，并整合多种数据库（时序、图、向量、文档），为大脑层提供持续学习的“养料”。

• 内外兼修的产品生态：乐维的产品体系同时覆盖了对内的监控、CMDB、自动化，以及对外的ITSM，形成了一个能力协同的完整平台，这与我们“内外一体”的设计思想不谋而合。

• 符合本土习惯：其产品在信创环境的适配、对国内主流软硬件的支持，以及丰富的本土客户案例，都表明其解决方案经过了中国复杂IT环境的检验。

基于以上分析，如果在2026年需要选择一个商业合作伙伴来加速Agentic

乐维（Lerwee）。

项目地址：https://forum.lwops.cn/download#all

乐维是目前国内市场上，产品架构和技术理念最接近我们所规划的Agentic

AIOps蓝图的厂商。

选择与乐维合作，无论是直接采购其产品，还是借鉴其架构进行自研，都能最大限度地确保我们的项目走在正确的道路上，避免在技术选型和架构设计上走弯路，从而聚焦于业务场景的落地和组织能力的建设。

08

总结与展望

本方案系统性地规划了从传统运维模式向Agentic

AIOps模式演进的实施路径。

这不仅是一次技术工具的升级，更是一场关乎战略、组织、流程和文化的深刻变革。

8.1

核心要点回顾

• 变革的必然性：传统AIOps已达能力上限，以LLM和Agent技术为核心的新范式是必然趋势。

• 清晰的目标与原则：我们的目标是从“被动响应”走向“主动预防+自主行动”，并始终遵循“数据先行、场景驱动、人机协同”等六大原则。

• 完备的架构蓝图：我们设计的“五层一体”技术架构，为您构建了一个内外兼修、能力完备的智能运维中枢。

• 周详的准备工作：在工具落地前，必须先行完成组织、流程和知识体系的变革准备。

• 可行的实施路径：我们为您规划了“三年三步走”的建设路线图，确保项目能够“小步快跑、平稳落地”。

8.2

成功的关键因素

回顾整个方案，我们必须强调，Agentic

AIOps的成功落地，技术只占40%，另外60%取决于以下关键因素：

• 高层领导的决心：这必须是一项由CIO/CTO亲自推动的“一把手工程”，需要持续的战略投入和对变革中阵痛的包容。

• 高质量的数据：没有准确、全面的可观测性数据和CMDB，任何AI都将是“无米之炊”。

• 场景的精准选择：切忌贪大求全，从最痛、最重复、价值最高的场景切入，是建立信心、争取资源的关键。

• 组织文化的变革：打破部门墙，鼓励运维人员拥抱AI、学习新技能，建立信任、开放、持续学习的组织文化。

8.3

未来展望

Agentic

Agent协同工作、具备高度自主性的“数字员工”团队。

它们7x24小时不间断地守护着企业的数字产品，能够自主完成大部分的监控、诊断、决策和修复任务。

而我们人类运维专家，将最终从繁琐的日常操作中彻底解放，成为这些“数字员工”的管理者、训练师和架构师，聚焦于创造更大的业务价值。

此项转型虽然充满挑战，但其带来的价值将是深远的。

建议尽早启动规划与实施，以在未来的市场竞争中占据先机。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱

的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套

大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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/>智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE

Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。

目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。

学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能

‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**

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