探索大模型和 Multi-Agent 在运维领域的实践
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原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了基于确定性运维的实践经验，以LLM为中心，基于多Agent协同的运维方案，探讨了智能运维面临的挑战和痛点。方案包括LLM、多模态数据异常检测基础模型和知识图谱的关键技术。通过多Agent协同工作，实现了运维故障自动诊断和任务模型编排，提升了运维效率。该方案具有创新性、通用性和实用性，适用于各类场景故障快速恢复需求。
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关键要点
- 本文介绍了基于确定性运维的实践经验，提出以LLM为中心的多Agent协同运维方案。
- 智能运维面临三大挑战：快速获取运维知识、快速高效的异常检测能力、快速根因定位能力。
- 方案强调三大关键技术：具备运维领域知识的LLM、多模态数据异常检测基础模型、基于知识图谱的根因定位。
- 通过多Agent协同工作，实现运维故障自动诊断和任务模型编排，提升运维效率。
- 方案具有创新性、通用性和实用性，适用于各类场景故障快速恢复需求。
- 多Agent协同框架借鉴企业组织管理方法，提高复杂运维任务处理效率。
- 构建的多模态异常检测基础模型支持Trace、Metric、Log数据处理，具备开箱即用的能力。
- 故障诊断报告提供可解释的故障爆炸半径，为快速恢复提供依据。
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