2025年3月7日，由中国信通院稳定性保障实验室主办、基调听云协办的“智能观测进化论”系列沙龙第二期圆满召开。本期沙龙邀请众多业界大咖齐聚一堂，就AI Agent和大模型在可观测领域的应用潜力与实践路径展开深入探讨，分享了前沿学术研究进展和最佳实践经验，吸引了上千名业内人士的热情参与。下面，就让我们一起来回顾会议精彩内容！

01智观全局，智能体技术在运维和可观测领域的实践探讨

中国信通院云大所云计算部工程师刘坤担任沙龙主持人，他首先介绍了系列沙龙的召开背景，大模型、智能体等技术在加速可观测性技术向更加智能的形态演进，然后分享了QwQ-32B模型和现象级产品Manus的发布，引出了本场沙龙的圆桌讨论话题，激发了与会者对于沙龙内容的期待与思考。

字节跳动服务端可观测平台算法负责人 董善东 发表了《Agentic AI 在可观测领域的应用潜力与实践路径探讨》主题演讲。他首先分享了Agentic AI对于可观测、SRE带来的潜力思考，构建SRE Agent数字分身， 实现对多个场景的串联、 协作， 助力SRE解决“日常琐事”，然后介绍了Agentic AI的概念、特点和MCP通信协议，分析了业界使用Agents在可观测和SRE方向的应用，提出了multi-agents到Agentic AI的关键点是反思和学习，描绘了SRE场景下的 Agentic AI 大图，最后进行总结展望。

咪咕视讯科技有限公司技术总监 朱孙伟 发表了《智能体技术赋能可观测平台场景分析》主题演讲。他首先分享了结合RAG+大语言模型快速构建专业运维辅助决策体系，并结合历史数据实现专业问题解答和决策辅助的应用路线，然后介绍了基于自然语义理解，大模型辅助实现异常数据的智能化清洗、分析、提取训练数据集和测试数据集的实践经验，以及通过图像识别、自然语义理解等技术构建新一代交互方式，最后展望了AGI模式下“数据感知-智能决策-行动执行”的智能体完整能力。

移动云运维架构师 李蔚发表了《基于大模型AI技术的高阶智能运维发展与规划》主题演讲。他首先介绍了DS等模型运维应用与边界，对DeepSeek等大模型在运维领域的应用案例进行分析，盘点出当前大模型技术的能力边界，然后分享了基于大模型的智能运维影响因素，最后介绍了移动云在智能运维领域的发展与规划，包括运维业务架构、智能运维研发协作和大模型技术加持下的故障自动驾驶设计。

02圆桌对话，面向实践痛点碰撞观点

在圆桌环节，基调听云AI负责人韦远奎与各位与会嘉宾现场一起连线对话，同频探讨 AI 大模型和可观测性技术的发展脉络与趋势，嘉宾们针对大模型对于运维的将本增效、人类专家与AI系统的有效协作、AI Agent决策的可解释性、通用Agent对于领域Agent的影响等议题，进行了热烈的探讨与交流。

【观点总结】

1）运维大模型的基建不像原来基于规则和数据的基建那么完善，在做基建的过程中，本身就要耗这种大量的成本。

2）大模型在运维领域有其适合发挥能力的优势项目，也有超过其能力边界的一些劣势项目，现阶段多在优势项目去发力，才能提高效率。

3）大模型在运维领域的落地效果与模型本身的准确率息息相关，如果模型准确率没有突破，在实践过程中会产生很多新问题。

4）随着技术的发展进步，大模型的能力会越来越强，企业会逐渐完善内部基建，智能化一定是未来的趋势，因此需要从现在开始就进行实践探索。

【观点总结】

1）控制AI的随机性，如使用知识库、模型微调等方法。

2）对关键运维操作分级分类，涉及高风险和影响面大的关键动作节点，人类要介入审核。

3）三是进行多轮校验，对于模型生成的决策要设置多轮审核机制。

4）目前的人机协同范式，还应遵循模型做生成工作，人类完成审核工作。

5）要增加模型的可解释性，让人更能够理解他是怎么样决策的。

6）加强模型反思，通过反思让模型对自己的输出结果进行评估和改进。

【观点总结】

1、将CoT输出，显示大模型的推理步骤。

2、对大模型决策路径的关键环节做结构化处理。

3、使用可观测性技术对大模型和Agent进行观测，特别是包含大模型的完整调用链路。

4、使用流程编排对大模型的思维链做限制，以人脑的思维链辅助大模型的自主决策过程。

5、使用RPA机制和小模型辅助大模型得出相应结论。

【观点总结】

1、垂直领域的数据是私有的，这是通用Agent所不具备的，领域Agent对特定领域的问题的效果优于通用Agent。

2、从专业性的深度、合规和安全方面考虑，Agent要嵌入公司内部的专业工作流，领域Agent更具备优势。

3、通用Agent对于算力的消耗大于领域Agent，考虑成本和效率，现阶段企业仍然会选择领域Agent。

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