在数字化转型不断深入的今天，企业的IT系统日益复杂，监控与运维的压力也与日俱增。传统的运维模式往往依赖人工经验、分散的工具和冗长的文档，不仅响应慢、效率低，更在故障发生时容易陷入“找功能、查语法、翻文档”的被动局面。如何让运维系统更智能、更主动、更贴近人的思维方式，已成为企业IT负责人和技术决策者必须面对的核心课题。
在此背景下，Agentic Ops（智能体驱动运维）应运而生，它代表了一种以AI智能体为中心、具备意图理解、自主执行与持续学习能力的运维新范式。作为全球可观测性领域的先行者，博睿数据推出的小睿助理，正是这一范式下的代表性实践。
一、核心概念厘清：何为Agentic AI？何为Agentic Ops？
Agentic AI（智能体人工智能）
指具备自主性、目标导向性和持续交互能力的AI系统。它不仅能理解指令，更能将复杂目标拆解为具体步骤，动态调用工具或API执行任务，并在执行中学习与调整。Gartner将其特征归纳为：
- 自主规划：可将高级目标拆解为可执行任务序列。
- 工具调用：能主动使用外部工具（如查询数据库、执行命令、调用API）。
- 记忆与学习：具备短期会话记忆与长期经验积累能力。
- 协作性：可与其他智能体或人类协同工作。
Agentic Ops（智能体驱动运维）
是Agentic AI在IT运维领域的具体应用形态。它指的是由AI智能体作为核心执行单元，自主或半自主地完成监控、诊断、修复、优化等运维任务的系统性方法。其核心在于将运维知识、操作流程与智能体的自主决策能力深度融合，实现从“人驱动系统”到“系统辅助人”乃至“系统自主服务”的演进。
两者关系
- Agentic AI是技术范式，提供底层能力支撑。
- Agentic Ops是领域实践，是Agentic AI在运维场景的落地体现。
- 简言之，Agentic Ops是运维领域的Agentic AI应用集。
二、从AIOps到Agentic Ops：不仅是演进，更是范式转移
Gartner在《2025年IT运营关键技术趋势》中明确指出，IT运营正在经历从“AI-Augmented（AI增强）”到“AI-Agentic（AI智能体驱动）”的转变。为了清晰理解这一演进，我们通过下表对比两者的核心区别：
维度 | AIOps（人工智能运维） | Agentic Ops（智能体驱动运维） |
核心焦点 | 分析与洞察：通过算法进行异常检测、根因分析、趋势预测。 | 行动与执行：在分析基础上，自主规划并执行具体运维操作。 |
交互模式 | 多为“人问机答”，输出报告、图表或告警，由人工决策并操作。 | “人机协同”或“机主执”，智能体接受目标后，可自主调用工具完成任务。 |
知识应用 | 依赖预训练模型和规则，知识更新慢，场景泛化能力有限。 | 结合RAG、向量知识库与工具调用，能实时吸收新知识，动态适应新场景。 |
自动化层级 | 分析层自动化，仍存在“最后一公里”的操作断点。 | 端到端自动化，涵盖从感知、分析到决策、执行的完整闭环。 |
典型输出 | “CPU使用率异常升高，可能与某服务有关。” | “已检测到CPU异常，自动执行扩容2个实例，并已发起链路跟踪分析。” |
简而言之，AIOps是“发现问题的大脑”，而Agentic Ops是“既能发现又能解决问题的智能实体”。博睿数据的小睿助理，正是这一范式转移的先行者，它将AIOps的分析能力与智能体的行动能力无缝融合。
三、为何企业需要Agentic Ops？
在多层架构、微服务、云原生环境下，运维人员常常面临：
- 信息过载：监控指标、日志、链路数据海量增长，人工难以全面把握；
- 工具割裂：多个平台、控制台之间切换频繁，操作路径复杂；
- 知识断层：新员工上手慢，资深经验难以沉淀和复用；
- 响应滞后：故障排查依赖人工查询与组装，恢复时间不可控。
传统脚本化、规则化的自动化已无法应对高度动态、语义复杂的运维场景。企业需要的，是一个能理解自然语言、具备上下文感知、并可主动协助完成专业任务的智能体。
四、小睿助理：博睿数据Agentic Ops的核心载体
小睿助理是基于大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术构建的运维智能体，它被深度集成在博睿数据Bonree ONE平台中，具备以下功能：
✅ 功能一：深度融合业务场景，实现“意图即操作”
小睿助理支持多类运维意图的精准识别与分流：
- PromQL智能生成：将自然语言转化为专业的监控查询语句；
- 智能导航：快速定位平台功能，缩短学习与操作路径；
- 环境感知：识别用户所在页面，提供上下文相关帮助；
- 知识问答：基于运维知识库，解答技术概念与最佳实践。
这意味着，用户无需记忆查询语法、无需熟悉平台布局，用自然语言提问即可获得可直接使用的操作指令或答案。
✅ 功能二：RAG增强架构，确保回答准确与可控
小睿助理并非单纯依赖LLM的生成能力，而是采用检索增强生成（RAG）架构：
- 知识向量化：将运维文档、指标说明、页面介绍等专业知识嵌入向量数据库；
- 实时检索增强：每次查询均从向量库中召回相关上下文，确保回答基于最新、最准确的企业内部知识；
- 重排序机制：通过ReRanker模型对检索结果进行二次筛选，提升信息相关性。
这一机制大幅降低了LLM的“幻觉”风险，使智能体的输出更加可靠、可解释、可追溯。
✅ 功能三：面向运维的专业化提示工程与Few-Shot学习
在PromQL生成等专业场景中，小睿助理采用Few-Shot示例引导LLM生成符合规范的查询语句。系统会先检索出与用户问题最相关的历史指标及其查询示例，将这些结构化信息作为提示词的一部分输入模型，显著提升生成结果的准确性与可用性。
✅ 功能四：一体化可观测平台赋能，实现从感知到行动的闭环
小睿助理并非孤立存在，而是与Bonree ONE平台的监控、日志、链路、用户体验等模块无缝集成。用户可以在查看拓扑图时直接询问性能指标，在分析日志时快速构建查询，在收到告警时立即获取排查建议——实现“问即所得、点即所达”的场景化闭环体验。
✅ 功能五：降低运维门槛，加速人才赋能
对于新员工，小睿助理相当于一位随时在线的“导师”，大幅缩短培训周期；对于资深工程师，它则是高效“协作者”，承担重复性查询、文档检索、路径导航等基础工作，释放人力专注于根因分析与架构优化。
五、给企业技术决策者的启示与建议
Gartner预测，到2027年，部署AI智能体的企业其在关键业务运营中的决策速度将提升25%。对于寻求运维数字化转型的企业决策者，博睿数据的Agentic Ops实践提供了清晰的路径参考：
- 优先选择“平台内嵌智能体”而非“孤立工具”：小睿助理与Bonree ONE平台共生的模式，确保了智能体拥有丰富的“操作手脚”（数据、工具、API），能实现真正的闭环价值，避免智能体成为无源之水。
- 关注“知识管理”与“可靠性”两大基石：企业应评估解决方案是否具备类似RAG的增强架构和严谨的评估机制，这是智能体能否在严肃运维场景中担当重任的关键。
- 从“辅助场景”切入，迈向“协同决策”：可优先在知识问答、查询生成、智能导航等低风险、高频率场景落地，快速见效并建立信任，逐步向更复杂的诊断、自动化修复场景演进。
结语：未来已来，运维即对话
博睿数据通过小睿助理所展现的Agentic Ops能力，清晰地描绘了下一代可观测性的图景：运维系统将从一个需要被管理的复杂工具集合，转变为一个能够理解、规划并主动服务的智能体伙伴。
这不仅是技术的升级，更是运维文化的变革。它将技术人员从重复、琐碎的操作中解放出来，专注于架构优化与创新；它让系统稳定性不再完全依赖于个人的应急能力，而是内化为平台智能。在智能化浪潮席卷各行各业的今天，选择拥抱Agentic Ops，便是选择了一个更高效、更韧性、更以人为本的运维未来。
参考文献与洞察来源：
- Gartner, “Top Technology Trends in IT for 2024: AI-Augmented to AI-Agentic”
- Gartner, “Predicts 2024: AI and Automation in IT Operations”
- Gartner, “The Future of IT Operations: From Reactive to Proactive to Autonomous”
