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黄金-趣丸科技在运维 AI Agent 的探索与实践
有色金属
2024-05-13
2024 第22届 GOPS 全球运维大会暨 XOps 技术创新峰会 · 深圳站
葛大师
趣丸科技在运维AI Agent上的探索与实践
大模型与Agent概述
大语言模型(LLM)
:基于海量数据进行预训练的超大型深度学习模型,其核心为“Transformer”网络,类似人脑的关联区。
提示工程
:指导生成式AI生成所需输出的过程。
AI Agent
:能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体,具备感知环境、改变环境、学习适应的能力,本质为“规划+记忆+工具”的结合。
五层基石理论
:包括调用大模型API(Models)、提示词模版(Prompt Templates)、链式调用(Chains)、自主执行链式调用及访问外部工具的Agent(Agent)、以及多个Agent共享记忆、分工协作(Multi-Agent)。
智能运维Agent的探索与实践
智能运维探索历程
:
2022/06 AIOps打造高效运维
:引入基于AI的服务机器人,通过聊天方式执行运维操作,实时处理运维反馈。
2022/09 ChatOps创新
:在根因定位、资源交付、故障总结等场景落地,推出“知了”多Agent协作数字人,实现运维通用人工智能。
2023/03 大模型革命
:利用可观测能力产生的海量数据,通过AI能力解决微服务复杂性。
“知了”
:
面向运维领域的通用人工智能体。
达到T2-2职级的运维领域数字人。
基于多Agent协作框架的大模型应用。
多Agent实现模式
:
由Agent自行控制协作。
由权威Agent控制协作。
路由Agent决定使用哪个Agent。
用户决定使用哪个Agent。
主持Agent协调多个Agent工作。
智能运维实践架构
:
SessionStateController(SSC)
:控制用户会话状态,管理长短期记忆,控制会话流程与生命周期。
Host Agent
:决策Agent,判断会话走向,输出决策。
Agent Action
:选择Agent回答问题,反馈问题。
CMD Action
:命令行动,无需Domain Agent参与。
Domain Agents
:回答用户问题,控制领域Agent生命周期。
智能运维实践方法
:
给模型询问的机会,使输出更丰富、符合事实。
让模型自我矫正,提高准确性。
采用Auto Few Shot > Few Shot > Zero Shot策略,提升通用性和鲁棒性。
智能运维Agent的应用场景
辅助提单
。
故障跟进与报告生成
。
未来展望
自主纠错
。
走向个人助理
:大模型从对话历史学习用户背景,实现更个性化、善解人意的对话。
高效运维社区DevOps时代
。
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