暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會中國

·上海2025年10月17日-18日

ps-XO025GOPS承辦單位：

華佑科技指導(dǎo)單位：

0

品

品

P第27屆上

海

站Shanghai

2015-2025主辦單位開放運(yùn)維聯(lián)盟OOPSA

Open

OPSAliancE高效運(yùn)維社區(qū)GralOPSCcmmuntyBizDevopsGOPS

2025ShanghaiCloud

Mate:自進(jìn)化的排障Agent平臺

姓名：林兆祥◎時(shí)

間：2025/10/17ANNIVERSARY2015-2025超級人工智能：未來5-

15年內(nèi)有望實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵突破·

DeepMind

首席執(zhí)行官哈薩比斯則預(yù)測AGI

(通用人工智能)將在5-10年內(nèi)出現(xiàn)；馬斯克預(yù)測AG

可能在2026年之前實(shí)現(xiàn)，預(yù)測ASI在2029年或2030年左右出現(xiàn)智能運(yùn)維：距離ASI最近的賽道·

全數(shù)字閉環(huán)優(yōu)勢：運(yùn)維場景天然存在于數(shù)字世界，無需突破物理信息鴻溝(如傳感器誤差、

機(jī)械控制等難題),直接規(guī)避了自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域面臨的物理世界不確定性?！?/p>

完備的數(shù)字化知識體系：運(yùn)維知識體系已完全數(shù)字化，源于可追溯的源代碼自我迭代：實(shí)現(xiàn)超級智能的最后一站·

關(guān)鍵跨越：從輔助決策到自我優(yōu)化的能力躍遷·Cloud

Mate:騰訊云在智能運(yùn)維領(lǐng)域的前沿實(shí)踐，通過自我迭代能力探索通往超級智能

運(yùn)維的可行路徑GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站未來已來GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025Cloud

Mate:自進(jìn)化的

排障Agent

平臺進(jìn)化基礎(chǔ)：關(guān)鍵模塊

設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)加速進(jìn)化：構(gòu)建超能

力AgentGOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站◎1◎2◎3目錄GOPS2025ShanghaiANNIVERSARY2015-2025ANNIVERSARY2015-2025GOPS

2025

ShanghaiShanghai

2015-2025CloudMate:自進(jìn)化的排障Agent

平臺01Cloud

Mate通過自進(jìn)化能力，實(shí)現(xiàn)了從人工排障到智能排障的跨越智能運(yùn)維行業(yè)決定了自我迭代是邁向超級智能運(yùn)維的關(guān)鍵路徑GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025

·

上海站GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025專注于復(fù)雜運(yùn)維場景下的故障定位和根因分析，提升排障效率為每個(gè)業(yè)務(wù)場景構(gòu)建高確定性、高準(zhǔn)確性的專屬知識庫，摒棄通用搜索模式，確保Agent決策的準(zhǔn)確性與效率通過自動(dòng)化“評估-探索-總結(jié)-檢驗(yàn)”閉環(huán)，利用大模型驅(qū)動(dòng)知識庫自主迭代；破解人工構(gòu)建成本高的瓶頸控制臺知識庫構(gòu)建助手路由分發(fā)場景知識庫業(yè)務(wù)知識庫知識庫Cloud規(guī)劃執(zhí)行觀察AgentMate

整體架構(gòu)接入層生態(tài)層CloudMate核心能力執(zhí)行層傳統(tǒng)AgentAPI生態(tài)

自進(jìn)化權(quán)限管控工具庫

日志工具

指標(biāo)工具

DB

工具M(jìn)CPCloudMate:自進(jìn)化的排障Agent

平臺企業(yè)微信MCP構(gòu)建助手測評系統(tǒng)A2A知識庫

自進(jìn)化沙箱系統(tǒng)GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站核心能力Shanghai

2015-202548H+

[含團(tuán)隊(duì)協(xié)作]依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，易受主觀判斷影響，

覆蓋范圍有限且不穩(wěn)定手

動(dòng)切換多平臺、抓取多源日志多團(tuán)隊(duì)依次轉(zhuǎn)派0.5h

1h

1h

1h

48h+

1h內(nèi)部團(tuán)隊(duì)聯(lián)合排查客服

履約團(tuán)隊(duì)：

訂單團(tuán)隊(duì)：

消息隊(duì)列：

網(wǎng)絡(luò)：

偶然發(fā)現(xiàn)

問題定位反饋異常

無支付消息確認(rèn)已支付成無丟失、無重復(fù)排查無故障

非預(yù)期消費(fèi)者≤60s

<60

s

<30?

<30?<30s5+模塊日志&監(jiān)控

確認(rèn)消息丟失

發(fā)現(xiàn)異常消費(fèi)者Cloud

Mate:

3分鐘定位異常，全程無需人工干預(yù)

GOPS

2025

ANNIVERSARY3分鐘+系統(tǒng)全面排查、客觀分析，結(jié)

果穩(wěn)

定可復(fù)現(xiàn)工具鏈自

動(dòng)執(zhí)

行并行調(diào)用工具[

秒級/次

]人工排障電商訂單偶發(fā)支付異常CM排障問題確認(rèn)全鏈路消息上下游CMDB

溯源輸出結(jié)論與數(shù)據(jù)聚合日志追蹤深入分析定位操作者耗時(shí)排查方式操作聯(lián)動(dòng)耗時(shí)排查

方式操作聯(lián)動(dòng)GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站人工排障

CM排障Shanghai

2015-2025進(jìn)化基礎(chǔ)：關(guān)鍵模塊

設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)02排障Agent

的靈魂：場景知識庫評估體系：定義進(jìn)化的方向變異體系：“評估-優(yōu)化”自動(dòng)閉環(huán)回歸測試：重放歷史案例GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站Shanghai

2015-2025GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025通過為每個(gè)Agent構(gòu)建高質(zhì)量的專屬場

景知識庫，克服RAG模式引入的知識不確定性問題，為Agent

提供高確定性的決策依據(jù)專家知識：業(yè)務(wù)架構(gòu)拓?fù)?、故障模式庫、領(lǐng)域?qū)＜以\斷邏輯(如IP超限需優(yōu)

先檢查配置項(xiàng))排障流程：標(biāo)準(zhǔn)化排查步驟、關(guān)鍵日志特征(如錯(cuò)誤碼正則)、地域化路徑(如華北API特殊限制)知識庫

Agent專屬場景知識庫專屬場景知識庫業(yè)務(wù)知識庫iwiki騰訊文檔.場景知識庫：定義Agent

排障能力的上限規(guī)劃執(zhí)行觀察綁定RAG核心架構(gòu)GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025

·上海站GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025驗(yàn)證測試難度大故障樣本少：嚴(yán)重故障發(fā)生頻率低，難以獲取足夠測試案例驗(yàn)證

知識庫覆蓋性。場景多樣性：同一現(xiàn)象可能有多個(gè)誘因，需多維度測試確保魯棒性更新風(fēng)險(xiǎn)高：知識庫更新時(shí)，難以評估是否影響已測試的舊場景。上海站跨模塊隔離：

復(fù)雜故障常涉

及多個(gè)業(yè)務(wù)模塊，各模塊知識由不同團(tuán)隊(duì)持有，需跨部

門協(xié)作。版本易滯后：業(yè)務(wù)迭代快，

知識庫需同步更新，但專家

資源有限，易出現(xiàn)知識滯后

或沖突。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025領(lǐng)域門檻高：

垂直場景的運(yùn)

維知識，

僅由少數(shù)專家掌握，

非通用技能知識隱性化：專家經(jīng)驗(yàn)多為

隱性知識(如“異常日志模

式判斷”),需反復(fù)溝通才

能沉淀為知識庫內(nèi)容場景知識庫構(gòu)建的三大核心挑戰(zhàn)知識沉淀難度高

溝通協(xié)調(diào)成本高GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025打造“生成-評估-優(yōu)化”閉環(huán)：利用大模型自動(dòng)生成新備選方案；再利用大模型基于更優(yōu)的備選方案更新知識庫

。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站確保歷史案例不受負(fù)面影響：引入回歸測試案例庫；引入

沙箱機(jī)制，確保過期案例可以被回歸測試進(jìn)化的方向如何變異

穩(wěn)定的進(jìn)化知識庫迭代進(jìn)化：核心問題與解決方案定義“優(yōu)”與“劣”:設(shè)計(jì)評估體系，通過客觀性、量化的指標(biāo)定義agent

的質(zhì)量Shanghai

2015-2025主觀指標(biāo)通過大模型根據(jù)提示工程、評分模

版

打

分

：·

意圖理解準(zhǔn)確性·

方法與邏輯準(zhǔn)確性·

步驟效率·

結(jié)論質(zhì)量與準(zhǔn)確性客觀指標(biāo)測試運(yùn)行埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)：·

平均對話輪次：輪·平均總耗時(shí)：秒·工具調(diào)用次數(shù)：次·

工具調(diào)用成功率：%從模糊到可度量Agent的“表現(xiàn)好壞”是一個(gè)模

糊、主觀性強(qiáng)的概念；評估的關(guān)鍵在于把抽象的“好/壞”拆解為具

體

的、

可

度

量

的

指

標(biāo)

。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站評估體系：設(shè)計(jì)客觀、量化的指標(biāo)Agent在理解用戶意圖、遵循正確的排查邏輯和保持步疆效率方面表現(xiàn)出色。它能夠快速啟動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)的AP

排查流

程，并采用高效的自頂向下方法，準(zhǔn)確地將問題范圍從AP

網(wǎng)關(guān)縮小到具體的后端服務(wù)。Aget

的主要弱點(diǎn)在于對日志證據(jù)的解讀不夠深入，導(dǎo)致最終結(jié)論不夠精確。雖然它找到了請求失敗的業(yè)務(wù)原因(IP超限),但錯(cuò)誤地將耗時(shí)歸因于“校驗(yàn)”,而未能識別出真正的耗時(shí)元兇是失敗后觸發(fā)的“回滾”操作。這表明Agent在從日志細(xì)節(jié)推導(dǎo)復(fù)雜因果關(guān)系方面還有特提升。童看詳姻評估理由客觀評估指標(biāo)平均總耗時(shí)

90.63s平均對話輪次

3.6工具調(diào)用總次數(shù)

13測試用例成功率測試用例總數(shù)100.0%□重新運(yùn)行主乘評估方法與邏輯準(zhǔn)確性4.4

/5結(jié)論質(zhì)量與準(zhǔn)確率3.4

/5總評分83.2評估總結(jié)意圖理解準(zhǔn)確性5.0

/5步驟效率4.6/5工具調(diào)用成功率GOPS2025

ShanghaiN/A5ANNIVERSARY2015-2025表現(xiàn)

優(yōu)點(diǎn)改進(jìn)

建議主

觀

評

估

指

標(biāo)已自動(dòng)完成02.并行探索針對所有失敗案例，通過“多輪探索+大

模型篩選”流程，為每個(gè)失敗案例尋找并生成“最優(yōu)解”。03.自動(dòng)總結(jié)系統(tǒng)自動(dòng)對比最優(yōu)解的路徑和其他輪次進(jìn)行比對，提煉為結(jié)構(gòu)化的經(jīng)驗(yàn)知識，并自動(dòng)創(chuàng)建知識庫的更新請求。變異能力：打造“評估-優(yōu)化”自閉環(huán)，驅(qū)動(dòng)能力持續(xù)升級01.

案例評估系統(tǒng)自動(dòng)對包含該知識庫的場景的基準(zhǔn)案例評估，并標(biāo)記所有失敗案例(低分案例)04.自動(dòng)檢驗(yàn)在知識庫更新后，系統(tǒng)立即重新運(yùn)行被標(biāo)記為失敗的案例，驗(yàn)證是否通過評估。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025

·上海站GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025回測能力：

避免新的改進(jìn)對歷史案例造成負(fù)面影響歷史數(shù)據(jù)過期歷史案例中依賴的外部工具或系統(tǒng)狀態(tài)可能已經(jīng)發(fā)生了變化(例如：某個(gè)MCP

工具/API已經(jīng)更新、日志已過期)沙箱模擬回放Agent

會在一個(gè)隔離的“沙箱”環(huán)境中運(yùn)行。所有工具調(diào)用都會被攔截，系統(tǒng)會根據(jù)以往的對話記錄，返回歷史調(diào)用的真實(shí)結(jié)果。GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站更深層次挑戰(zhàn)解決方案沙箱歷史案例1歷史工具調(diào)用結(jié)果歷史數(shù)據(jù)模擬前序步驟MCP

調(diào)用MCP

服務(wù)result->context歷史案例自動(dòng)重新評估歷史案例1

歷史案例2沙箱-模擬與回放Shanghai

2015-2025評估模塊后續(xù)步驟識別有缺陷的案例

自動(dòng)探索更多解決路徑-多次回放定位優(yōu)質(zhì)路徑Step05回歸歷史案例(

沙

箱

)

,

確保優(yōu)化不對其他案例造成負(fù)面影響知識的進(jìn)化-整體流程

Shanghai

2015-2025Step03Step04Step01Step

02大模型總結(jié)，優(yōu)化現(xiàn)有知識庫自動(dòng)化檢驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)的有效性GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025

·

上海站臺意圖理解準(zhǔn)確性

方法與邏輯準(zhǔn)確性總評分

5.0/5

3.5/567.5分

步驟效率

結(jié)論質(zhì)量與準(zhǔn)確率8/5評

估總

結(jié)分析深度不

停留在現(xiàn)象層面Agent的表現(xiàn)非常出色。其核心優(yōu)勢在于強(qiáng)大的邏輯推理能力和對問題的深度挖掘。它不僅能正確執(zhí)行工具，還

能深刻理解工具返回結(jié)果的含義，從日志中的一個(gè)錯(cuò)誤碼·

(-101,no

node)

出發(fā)，成功推導(dǎo)出背后復(fù)雜的并發(fā)

競態(tài)條件問題。整個(gè)分析過程清晰、高效，結(jié)論準(zhǔn)確且有充分的證據(jù)支持，展現(xiàn)了專家級的問題定位水平。本次對話中Agent

的表瑰近乎完美，沒有明顯的弱點(diǎn)。如果一定要提出改進(jìn)點(diǎn)，那就是標(biāo)準(zhǔn)答案中還提到了另一

個(gè)佐證并發(fā)問題的錯(cuò)誤“code-111,not

empty”,而Agent

的分析僅基于“code-101,no

node”就得出了結(jié)論。

雖然這不影響最終結(jié)論的正確性，但如果能發(fā)現(xiàn)并結(jié)合這個(gè)互補(bǔ)的錯(cuò)誤信息，證據(jù)鏈會更加無可辯駁。表現(xiàn)優(yōu)點(diǎn)改進(jìn)建議足的意圖理解能為和執(zhí)行效萃罪常出色，能夠迅速抓住用蘆問題的核心要素，并采取最置接有效的步驟進(jìn)行排查。它能準(zhǔn)確地從日志中提取關(guān)鍵錯(cuò)誤信息，并給出清晰的、有證據(jù)支持的初步分析，整個(gè)過程流暢

高效。Agent

的核心短板在于分析深度不足|。

…雖然它能準(zhǔn)確定位到表面的技術(shù)錯(cuò)誤(操作了不存在的節(jié)點(diǎn)),但未能

通過對日志細(xì)節(jié)的深度挖據(jù)…如并發(fā)線程、其他關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤),推導(dǎo)出導(dǎo)致該錯(cuò)誤的根本原因(競態(tài)條件)。這

使得它的結(jié)論停留在“現(xiàn)象描述”層面，而未能達(dá)到“根因診斷”的專家水平探索與進(jìn)化

專家級定位水平GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站進(jìn)化效果展示：從表層結(jié)論到專家水平方法與邏輯準(zhǔn)確性4.9/5結(jié)論質(zhì)量與準(zhǔn)確率..48/5近乎完美未達(dá)到專家水平意圖理解準(zhǔn)確性5.0/5步驟效率4.8/5非常出色總評分97.5分表

現(xiàn)

優(yōu)

點(diǎn)

改

進(jìn)

建

議GOPS2025

Shanghai查看詳細(xì)評估理由ANNIVERSARY

2015-2025評估總結(jié)加速進(jìn)化：構(gòu)建超能力agent深度思考模式：擴(kuò)展agent

的智力邊界深度探索模式：擴(kuò)展agent

的知識邊界03GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站Shanghai

2015-2025GOPS2025ShanghaiANNIVERSARY2015-2025復(fù)雜場景注意力缺失·自主規(guī)劃不穩(wěn)定：多輪調(diào)用后丟

失步驟，不能一直專注整體流程·上下文注意力：上下文過長導(dǎo)致

注意力丟失，不聚焦當(dāng)前任務(wù)·幻覺問題：

在復(fù)雜問題處理過程

中，產(chǎn)生幻覺深度思考模式：擴(kuò)展Agent

智力邊界Shanghai

2015-2025排障思維注入引入排障思維專家Agent:·

識別當(dāng)前階段，總結(jié)當(dāng)前階段

應(yīng)該關(guān)注的要點(diǎn)；·將要點(diǎn)作為【專家指導(dǎo)意見】

注入到業(yè)務(wù)agentGOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站識別當(dāng)前階段提煉注意事項(xiàng)注入注意事項(xiàng)排障思維Agent行動(dòng)觀察..業(yè)務(wù)執(zhí)行Agent模型能力瓶頸解決方案問題識別任務(wù)規(guī)劃結(jié)果分析反思監(jiān)督規(guī)劃關(guān)注點(diǎn)1:x

關(guān)注點(diǎn)2:xx

禁忌點(diǎn)1:xx

禁忌點(diǎn)2:xx思維注入共享

Context深度思考模式：注入排障思維●當(dāng)前你的職責(zé)是：反思監(jiān)督·

具體操作：回顧子任務(wù)[步驟1.2:查詢IO

Hang記錄]的執(zhí)行結(jié)果，并根據(jù)你之前制定的排查計(jì)劃，決策下一步的行動(dòng)。●輸出信息：。輸出反思結(jié)論，內(nèi)容應(yīng)包括：1

.當(dāng)前子任務(wù)(步驟1.2)是否解決；2.整體問題是否解決；3.下一步將要執(zhí)行的子任務(wù)是哪一個(gè)。●注意事項(xiàng)：

……。你已經(jīng)完成了計(jì)劃中的子任務(wù)1

.2。。根據(jù)你的計(jì)劃和[專家經(jīng)驗(yàn)】,在沒有IO

Hang記錄的情況下，下一步應(yīng)執(zhí)行[步驟1.3:查詢云盤操作流水記錄],以尋找故障時(shí)間點(diǎn)附近(特別是掛載操作),從市確定故障時(shí)的母機(jī)IPk。這是確定故障上下文的另一條天鍵路徑。思考完成●

反思結(jié)論：1.當(dāng)前子任務(wù)解決狀態(tài)：子任務(wù)[步驟1.2:查詢IOHang記錄]已完成。結(jié)論是在指定時(shí)間段內(nèi)，系統(tǒng)沒有記錄到該云盤的IO

Hang告警。2.整體問題解決狀態(tài)：整體問題尚未解決。目前我排除了顯式的IOHang告警，但仍需繼續(xù)調(diào)查其他可能的異常。3.下一步計(jì)劃：接下來，我將執(zhí)行計(jì)劃中的[步驟1.3:查詢該云盤在故障時(shí)間點(diǎn)前的操作流水記錄]。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，在沒有1OHang記錄的情況下，查詢操作流水(特別是掛載記錄)是確定故障發(fā)生時(shí)云盤所在母機(jī)IP的另一條關(guān)鍵路徑。識別當(dāng)前階段提示注意事項(xiàng)業(yè)務(wù)Agent

思考業(yè)

務(wù)Agent

輸

出思維注入

排障思維專家agent

提煉當(dāng)前階段應(yīng)該關(guān)注的要點(diǎn)，注入到業(yè)務(wù)agent

的context

里面深度思考模式-案例排障思維注入GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站深度推理完成入[專家指導(dǎo)GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025全量知識庫+RAG優(yōu)勢：知識容量大，支持海量知識庫，對開放性問題有

優(yōu)勢，結(jié)果具備無限可能缺點(diǎn)：確定性弱，過濾出來

的知識未經(jīng)過測試，對結(jié)果

缺乏明確預(yù)期場景知識庫優(yōu)勢：

確定性強(qiáng)，經(jīng)過嚴(yán)格測試，結(jié)果輸出有明確預(yù)期，效率較高缺

點(diǎn)

：知識容量小，知識

的邊界決定了agent

能力

的天花板融合模式問題：如何在擴(kuò)大知識庫容量的同時(shí)，降低不確定性?探索模式：

擴(kuò)展Agent

的知識邊界GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025

·上海站GOPS

2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025探索模式+專家確認(rèn)排障場景中，實(shí)現(xiàn)基于場景知識庫+RAG

的模式，引

入人類專家確認(rèn)，降低RAG

引入的不確定性01

Agent

生成多個(gè)后續(xù)可能探索方向排查完畢，未發(fā)現(xiàn)“消費(fèi)暫?！被颉傲髁客辉觥?。文檔中提到

的主要異常場景均已排除。接下來我應(yīng)該如何處理?推薦選項(xiàng)：

給出選項(xiàng)建議方案1.轉(zhuǎn)入細(xì)粒度原因分析(推薦):XXXX×方案2.結(jié)束排查：XXXXX邀請專家確認(rèn)方案3.返回最初的計(jì)劃：XXXXXXXX02人類專家選擇最優(yōu)方向，或者給出其他意見您可以選擇上述任一選項(xiàng)，或者提出您自己的想法和方案。03排障流程沉淀為案例庫，供AI進(jìn)化學(xué)習(xí)探索模式+專家確認(rèn)探索模式：引入專家確認(rèn)，降低排障場景的不確定性

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全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站探

索

模

式

+

Al嘗

試進(jìn)化場景中，實(shí)現(xiàn)基于場景知識庫+RAG的模式，

Al自由探索多種可能路徑，尋找最優(yōu)解01

Agent

生成多個(gè)后續(xù)可能探索方向02

Agent

對多個(gè)可能的方向進(jìn)行嘗試，尋

找最優(yōu)解排查完畢，未發(fā)現(xiàn)“消費(fèi)暫停”或“流量突增”。文檔中提到的主要異常場景均已排除。接下來我可以進(jìn)行以下嘗試?推

薦

選

項(xiàng)

：

給出可能選項(xiàng)方案1.轉(zhuǎn)入細(xì)粒度原因分析(推薦xxXXX方案2.結(jié)束排查：XXXXX

自行決定方向方案3.返回最初的計(jì)劃

X×XXX失敗繼續(xù)嘗試接下來，我將嘗試方案1,xxx方案1探索失敗，接下來，我將繼續(xù)嘗試方案3,xxxxxx

探索模式：AI自由探索，為Agent

進(jìn)化提供素材03

探索流程沉淀為案例庫，供AI進(jìn)化學(xué)習(xí)

AI自由探索，為進(jìn)化提供素材GOPS

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Mate:自進(jìn)化的

排障Agent

平臺進(jìn)化基礎(chǔ)：關(guān)鍵模塊

設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)加速進(jìn)化：構(gòu)建超能

力Agent◎1◎2GOPS

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上海站目錄◎3GOPS2025ShanghaiANNIVERSARY2015-2025ANNIVERSARY2015-2025GOPS

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Shanghai核心轉(zhuǎn)變：

從“依賴專家”到“自主賦能”運(yùn)維平臺實(shí)現(xiàn)根本性轉(zhuǎn)變，其核心能力不再依賴于靜態(tài)、易

過時(shí)的人類專家知識庫。智能Agent能夠通過自我迭代不斷

提煉運(yùn)維知識，實(shí)現(xiàn)知識的自主進(jìn)化。知識自動(dòng)生成：從源碼中提煉運(yùn)維邏輯運(yùn)維平臺能直接分析項(xiàng)目源代碼，理解應(yīng)用架構(gòu)、服務(wù)依賴和潛在脆弱點(diǎn)，自動(dòng)構(gòu)建和持續(xù)優(yōu)化運(yùn)維知識圖譜工作范式：源碼與數(shù)據(jù)即為完整知識源在這個(gè)范式下，無需人工輸入額外知識，“代碼+日志/監(jiān)

控?cái)?shù)據(jù)”構(gòu)成了運(yùn)維所需的完整信息源。超級智能運(yùn)維時(shí)代：完全由Al主導(dǎo)的智能運(yùn)維傳統(tǒng)的、靜態(tài)依賴人類專家編寫知識庫的模式正在被顛覆。未來的運(yùn)維平臺將是一個(gè)無人參與的、具備自

主

學(xué)

習(xí)能力的智能實(shí)體。展望未來：超級智能運(yùn)維時(shí)代的Cloud

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