在数字化浪潮席卷全球的当下，企业 IT 架构愈发复杂，运维工作正面临着前所未有的挑战。从海量监控数据中快速定位故障根源，到熟练编写复杂的查询语句，再到在繁杂的平台功能中找到所需入口，每一项任务都消耗着运维人员的大量精力。而随着Agentic AI 与Agentic Ops技术的兴起，智能运维迎来了革新，博睿数据推出的小睿助理，更是凭借前沿技术架构，成为了运维人员的贴心技术伙伴，引领智能运维迈向全新高度。
一、解密智能运维核心：Agentic AI 与 Agentic Ops
（一）什么是 Agentic AI
Agentic AI 即智能体驱动的人工智能，代表着一类能够自主感知、决策、执行并持续学习的人工智能系统，是区别于传统被动响应式 AI 的全新范式。
其核心特征十分鲜明：一是自主目标导向 ，能够精准理解复杂目标，并将其自主拆解为一系列可执行的任务；二是多工具协同 ，可以灵活调用 API、脚本、数据库等多种外部工具，高效完成既定目标；三是记忆与反思 ，具备短期和长期记忆能力，能够从历史交互数据中学习经验，不断优化自身决策和执行流程；四是主动协作，多个智能体之间可以进行分工协作，形成一个高效运转的智能体网络，共同应对复杂任务挑战。
相较于传统 AI 只能在预设规则下完成单一指令，Agentic AI 更像是一个具备自主思考能力的 "智能团队"，能够在开放、动态的环境中，自主规划行动路径，解决没有标准答案的复杂问题。
（二）什么是 Agentic Ops
Agentic Ops，即智能体驱动运维，是Agentic AI 在 IT 运维领域的具体落地实践，标志着运维模式从 "自动化" 向 "自主化" 的关键跨越。
在传统的自动化运维模式中，系统只能按照预设的规则执行固定操作，缺乏应对突发状况的灵活性。而 Agentic Ops 则赋予了运维系统强大的自主能力：它能够动态理解运维场景 ，实时整合分析监控数据、日志信息、链路追踪等多元数据；可以自主诊断与决策 ，无需人工干预就能精准识别问题根因，并选择最优解决方案；还具备预测性干预 能力，基于模式识别技术，提前预判潜在故障风险并主动采取预防措施；同时，它支持自然语言交互，运维人员通过日常对话就能与系统进行高效协作，大幅降低了操作门槛。
（三）Agentic AI 与 Agentic Ops 的紧密关系
Agentic AI 是 Agentic Ops 的技术核心与底层支撑，为运维场景提供了强大的智能体能力引擎。正是依托 Agentic AI 的自主感知、决策、协作等特性，Agentic Ops 才得以突破传统运维的局限，实现从被动响应到主动预防、从人工操作到自主运维的转变。
而 Agentic Ops 则是 Agentic AI 在运维领域价值实现的重要载体。通过将 Agentic AI 技术与运维场景深度融合，Agentic Ops 让抽象的人工智能能力转化为实实在在的运维效率提升和成本节约，推动智能运维技术从理论走向实践，为企业数字化转型保驾护航。
二、博睿数据小睿助理：Agentic Ops 理念下的智能运维标杆
作为博睿数据 Bonree ONE 平台的核心智能模块，小睿助理深度融合大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，是 Agentic Ops 理念在运维领域的典型落地成果。它并非简单的问答机器人，而是真正懂运维的智能伙伴，能够精准解决运维人员日常工作中的各类痛点问题。
（一）核心功能：一站式解决运维难题
- 意图识别：精准 "读懂" 用户需求
面对运维人员的自然语言提问，小睿助理会借助大语言模型，对用户意图进行精准分类。例如，当用户询问 "如何查询 Pod 的内存使用率"，系统会识别出这是 PromQL 生成需求；当用户问 "拓扑图在哪里"，则会被归类为智能导航需求。这一过程如同医院的导诊台，确保用户的每一个需求都能被精准分流至对应功能模块，避免无效交互。
- PQL 生成：快速编写专业监控查询语句
编写 PromQL 语句是运维工作中的高频任务，也是技术难点。小睿助理的 PQL 生成功能，能够帮助运维人员轻松攻克这一难题。其工作流程清晰高效：
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- 用户问题向量化：将用户的自然语言问题输入嵌入模型，转化为向量表示；
- 指标检索：基于向量在 Milvus 向量库中进行相似度搜索，筛选出 Top20 相关指标信息；
- 智能重排序：利用 ReRanker 模型对候选指标再次评估排序，过滤语义不符结果，精选出 Top10 指标及示例；
- 生成专业语句：将精选指标作为 Few-Shot 示例，结合用户问题构建提示词，输入大语言模型，最终生成精准的 PromQL 查询语句。
例如，当用户提出 "查看过去 5 分钟 Nginx 的 QPS"，小睿助理能快速生成sum(rate(nginx_http_requests_total{job="nginx"}[5m])) by (instance)的专业语句，大幅提升运维监控效率。
- 智能导航：轻松找到平台功能入口
针对 Bonree ONE 平台功能繁杂、新手难以快速上手的问题，小睿助理构建了完善的页面知识库。它收集了平台每个页面的 URL、导航路径、功能介绍等信息，并将其转化为向量存入 Milvus 数据库。当用户询问某个功能的位置时，系统会检索相关知识库信息，在回答中详细列出导航路径和页面地址，帮助用户一键直达目标功能，告别在众多页面中 "迷路" 的烦恼。
- 环境感知：实时掌握当前页面信息
小睿助理具备强大的上下文感知能力，能够实时识别用户当前所处的平台页面，并清晰告知该页面的功能定位、操作权限等关键信息。这一功能让运维人员无需查阅手册，就能快速熟悉页面功能，大幅降低了平台学习成本。
- 智能问答：专业解答运维技术难题
基于丰富的运维领域知识、可观测领域知识以及 Bonree ONE 平台功能点知识库，小睿助理能够为运维人员提供专业、全面的问答服务。无论是 "什么是 Prometheus" 这类基础概念问题，还是复杂的故障排查思路咨询，小睿助理都能给出精准解答，成为运维人员身边的 "移动知识库"。
（二）技术原理：RAG 架构保障精准可靠
小睿助理的核心技术底座是大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术的融合，其工作流程分为离线索引构建和在线查询生成两个阶段，确保了回答的精准性和可靠性。
- 离线索引构建：为知识库建立检索 "索引"
该阶段主要完成对原始知识库文档的处理，包括文档加载与解析，提取 PDF、Word、HTML 等多种格式文档的纯文本内容；文本分割，将长文档切分为小文本块，适配大语言模型上下文窗口限制；文本向量化，通过嵌入模型将文本块转化为高维向量；存储至向量数据库，将文本块、向量及元数据存入 Milvus，形成可快速检索的知识库索引。
- 在线查询生成：实时响应用户需求
用户提出问题后，系统会先对问题进行向量化处理，再在向量数据库中通过余弦相似度等算法检索相似文本块；随后利用 ReRanker 模型对检索结果进行相关性排序，筛选出高相关内容；最后将相关内容作为上下文，与用户问题结合构建提示词，输入大语言模型生成最终回答。若检索结果与用户问题完全不相关，系统会明确告知用户知识库中无相关信息，有效避免了大语言模型的 "幻觉" 问题。
（三）实践价值：让运维工作更高效、更简单
小睿助理的设计哲学是 **"让复杂的技术变得简单，让简单的操作变得自然"**。它不是要取代运维人员，而是致力于成为运维人员的 "超级助理"。
当凌晨三点故障告警响起，运维人员无需再翻遍文档寻找 PromQL 语句，小睿助理能快速生成所需查询语句，助力快速定位问题；当新人入职，无需花费一周时间摸索平台功能，通过小睿助理的智能导航和环境感知功能，就能快速上手 Bonree ONE 平台。它将运维人员从重复性、记忆性的工作中解放出来，使其能够专注于更具创造性的核心工作，为企业运维效率提升和数字化转型注入强劲动力。
三、结语
在 Agentic AI 与 Agentic Ops 技术的驱动下，智能运维正迎来全新的发展机遇。博睿数据小睿助理凭借先进的技术架构和贴合运维场景的功能设计，成为了智能运维平台的优秀典范。未来，随着技术的不断演进，小睿助理将持续迭代升级，为更多企业提供高效、智能的运维解决方案，引领智能运维迈向更加自主、高效的新纪元。