从自动化到智能体

运维正在被重新定义

一线技术大咖齐聚

拆解企业级SRE Agent落地真实路径

不讲概念，只讲实践

不谈趋势，只谈现在正在发生的变化

我们一起看清三件事：

→ AI Agent如何进入生产系统

→ 运维体系如何被重构

→ 企业如何真正落地智能运维

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长期从事SRE体系建设和稳定性工程实践，多年运维自动化与平台化建设经验。目前兼任SRE精英联盟秘书，参与SRE社群建设、行业实践整理与技术交流。

SRE生产力的新变化：从自动化工具到LLM Agent协同，SRE从流程执行走向策略设计和结果治理。

LLM Agent如何进入运维工作流：连接告警、日志、变更、发布、工单和知识库，形成分析、编排、执行、反馈闭环。

典型落地场景：发布风险评估、异常定位、智能盯盘、复盘沉淀，以及代码和配置检查等提效实践。

价值度量方法：用工时节省、采纳率、工单闭环、MTTR、SLA/SLO等指标判断Agent是否真正创造价值。

落地治理：围绕权限、安全、审计、成本和人工确认机制，让Agent在可控边界内规模化使用。

一体化运维产品资深专家，熟悉CMDB、可观测、自动化、ITSM、Agenticops等领域。深耕企业运维架构建设，主导金融、能源、通信、制造等领域大型项目落地。

ITSM流程AI节点。

自动化运维的AI加持。

故障分析与诊断。

落地实践建议。

基调听云华南区技术团队负责人，有近20年研发与运维经验，熟悉金融、能源、运营商、政府、制造行业，目前专注可观测领域的技术研究与推广。

企业智能体落地难题：执行黑盒不可查、调用成本不可控、智能体行为异常难定位。

AI可观测演进：从传统APM到智能体全生命周期观测技术迭代。

智能体可观测方案：思维链追踪、工具调用链路、Token指标分析、LLM会话采集与分析。

落地实践：自动聚合探索异常数据，智能根因定位。

Apache APISIX PMC主席，CEO@API7.ai

回顾： API 网关的十年。

变化： LLM流量为什么不一样。

定义: 什么是AI网关。

核心能力：AI网关的几大支柱。

架构与实践。

旧范式的真相：ITSM为什么变成了“填表系统”

流程图、字段和审批节点，并非 IT服务管理的本质，而是机器无法理解人意图时的妥协。

入口之变：从“查服务目录”到“说清需求”。

人不再从选择目录、填写表单开始，而是直接描述问题、交付需求和约束条件。

生成不等于运行：智能交给AI，确定性交给代码。

AI将自然语言转化为流程、表单与动作定义；系统执行由代码保障，稳定可靠。

 不是黑盒：让AI产物可读、可审、可追踪。

生成的流程可审查、可修改、可追溯，每一条动作都可被理解和管理。

 新分工：人、AI与系统，各归其位。

人负责目标与边界、审查结果；AI负责理解与生成；系统负责执行与记录。