亚马逊AWS官方博客
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Amazon Q Developer CLI + 飞书——打造对话式的 AI Agent 智能运维平台
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原文中文，约11900字，阅读约需29分钟。
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内容提要
在云原生架构中，组织采用微服务模式并管理多个AWS账号，传统运维效率低下。AWS通过生成式AI解决方案（如Amazon Bedrock、Q Developer）提升运维效率。本文探讨如何结合这些工具与IM平台（如飞书）构建智能运维平台，实现自动化任务处理，提升响应速度和协作效率。
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关键要点
- 在云原生架构中，组织采用微服务模式并管理多个AWS账号，传统运维效率低下。
- AWS通过生成式AI解决方案（如Amazon Bedrock、Q Developer）提升运维效率。
- 结合Amazon Q Developer CLI和IM平台（如飞书）构建智能运维平台，实现自动化任务处理。
- 通过飞书或Slack开放平台创建Bot应用，用户可通过@机器人发起会话。
- Lambda函数作为协调器，通过Bedrock识别用户意图并过滤无效请求。
- Amazon Bedrock提供市面上一流的大语言模型，用于意图识别和知识库查询。
- EC2实例中运行Q CLI代理服务，用于数据采集和分析。
- 配置多账号的AWS CLI Profile以管理不同AWS账号。
- Amazon Bedrock Knowledge Bases Retrieval MCP Server用于判断服务状态并自动化修复问题。
- AWS Support MCP Server根据工单模板自动填充信息并提交工单，提升效率。
- 创建Lambda用于集成飞书聊天机器人，实现与用户的对话功能。
- 配置飞书开放平台与AWS API Gateway的集成，设置权限和事件回调。
- 订阅Q Developer Pro并安装Q CLI以支持多用户共用平台。
- Q CLI代理服务器用于接收用户问题并查询AWS服务状态。
- Q CLI与MCP Server集成实现扩展能力，自动提交Support工单和分析服务状态。
- 通过AT机器人发起会话，提升用户体验并避免群内干扰。
- 本文展示了如何构建对话式AI Agent运维平台，实现传统运维流程的智能化升级。
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