在AI技术从感知智能迈向行动智能的今天，传统自动化运维（AIOps）正向Agentic Ops（智能体驱动运维） 演进。博睿数据凭借其前瞻性的技术布局，推出以 " 小睿助理" 为核心的Agentic Ops解决方案，不仅实现了从"数据可观测"到"行动可执行"的跨越，更定义了人机协同的运维模式。
一、什么是Agentic AI与Agentic Ops？
Agentic AI（智能体人工智能）
Agentic AI 指的是具有自主感知、决策与行动能力的AI系统。与传统的被动响应式AI不同，智能体（Agent）能够：
- 理解复杂目标：接收高级任务，自主拆解为可执行的子步骤。
- 使用工具与环境互动：调用API、查询数据库、操作系统界面等。
- 持续学习与迭代：根据反馈调整策略，具备一定的推理与规划能力。
简而言之，Agentic AI 不只是"回答问题"，更是"完成任务"。
Agentic Ops（智能体驱动运维）
Agentic Ops 是 Agentic AI 在运维领域的具体实践，其核心是构建具备领域专业能力的智能体，使其能够：
- 主动监控与预警：自主分析指标、日志、链路数据，识别异常模式。
- 自动化诊断与修复：执行根因分析，触发预案，甚至实施自动化补救。
- 协同人与系统：作为"虚拟工程师"与团队协作，接管重复性任务，提升整体运维自主化水平。
Agentic Ops 标志着运维从"辅助决策"进入"自主行动"时代。
二、博睿数据"小睿助理"：Agentic Ops的先行典范
"小睿助理"不是传统意义上的聊天机器人或规则脚本，而是一个具备运维领域专业能力的智能体（Agent）。它融合了大语言模型的推理能力、RAG的知识增强机制以及可执行的行动框架，实现了从"被动应答"到"主动服务"的转变。
1. 智能体核心能力：自主理解、规划与执行
- 意图识别与任务拆解 ：
用户输入"帮我查一下Nginx最近5分钟的QPS，如果超过阈值就发告警"，小睿助理可自动拆解为：- 生成PromQL查询语句
- 执行查询并判断是否超阈值
- 如超阈值，调用告警接口发送通知
- 工具调用与行动链 ：
集成ONE平台API、Prometheus查询接口、告警中心等工具，形成"感知-决策-执行"闭环。
2. 知识增强与持续学习：RAG + 领域微调
- 动态知识检索：基于向量数据库（Milvus）实时检索产品文档、指标库、历史案例，保证响应与最新知识同步。
- Few-Shot与示例学习：在PromQL生成等场景中，通过检索相似示例引导模型输出符合规范的查询语句。
- 持续反馈优化：支持对智能体输出的人工纠正与评分，形成强化学习闭环，逐步提升准确性。
3. 场景化智能体模块：不止于问答
- PromQL智能体：将自然语言转换为准确查询，支持多指标关联、函数推荐与语法纠正。
- 导航与感知智能体：理解用户在ONE平台中的当前位置与意图，提供场景化功能引导与操作建议。
- 诊断与推荐智能体：基于历史故障库与运维知识图谱，提供根因分析与处理建议。
4. 企业级架构与安全可控
- 模块化与可扩展：支持智能体按场景插拔，灵活适配不同企业的运维流程。
- 权限与审计机制：智能体操作受角色权限控制，所有行动日志可追溯，符合企业安全合规要求。
- 混合云与本地化部署：支持公有云、私有云及本地化部署，适应不同客户的数据与架构需求。
三、博睿数据Agentic Ops的价值体现
| 维度 | 传统AIOps | 博睿数据Agentic Ops |
|---|---|---|
| 交互模式 | 被动响应、仪表盘查看 | 主动对话、任务驱动 |
| 决策机制 | 规则/模型推荐，需人工执行 | 智能体自主规划与执行 |
| 知识利用 | 静态文档、固定知识库 | 动态检索、持续学习 |
| 人机协同 | 人主导，系统辅助 | 智能体作为协同成员 |
| 演进能力 | 依赖人工迭代 | 具备反馈学习与自适应能力 |
四、为什么选择博睿数据？
- 技术领先性：国内较早将Agentic AI体系先行于运维场景的厂商，具备从LLM集成、RAG优化到智能体框架的全栈能力。
- 场景理解深厚：基于多年在APM、可观测性领域的积累，智能体设计贴合运维实际痛点。
- 持续进化生态：与主流大模型、向量数据库、运维工具链集成，构建开放共赢的智能运维生态。
结语：迈向"自主运维"的未来
博睿数据通过"小睿助理"，不仅展示了智能运维的产品形态，更推动行业从"自动化"走向"智能化"、从"辅助系统"走向"协同智能体"。在Agentic Ops的新范式下，运维团队将更专注于架构设计、策略优化与创新探索，而将日常监控、诊断、执行等任务交由懂业务、能行动、持续学习的智能体伙伴。