[文献调研] Agent for AIOps
智能体(Agent)技术正在重塑智能运维的实践范式。不同于传统的被动式告警响应,基于 LLM 的 Agent 能够主动感知环境、自主推理决策并调用工具执行运维操作。本文调研了 Agent 在 AIOps 场景中的应用研究,分析了当前主流的 Agent 架构设计、工具调用机制以及在故障诊断、容量规划等任务中的实践案例。
智能体(Agent)技术正在重塑智能运维的实践范式。不同于传统的被动式告警响应,基于 LLM 的 Agent 能够主动感知环境、自主推理决策并调用工具执行运维操作。本文调研了 Agent 在 AIOps 场景中的应用研究,分析了当前主流的 Agent 架构设计、工具调用机制以及在故障诊断、容量规划等任务中的实践案例。
时序数据广泛存在于运维监控、金融分析、气象预测等场景中,其建模一直是机器学习领域的重要课题。近年来,大语言模型在时序预测与时空分析方面展现出令人瞩目的潜力。本文调研了时序数据处理与时空大模型的最新研究进展,涵盖了基于 Transformer 架构的时序预测方法、时空数据的多模态融合策略,以及预训练大模型在时序任务中的迁移能力。
随着大语言模型(LLM)的快速发展,智能运维(AIOps)领域迎来了新的变革契机。传统的 AIOps 方法依赖于规则引擎和统计模型,在面对复杂多变的运维场景时往往力不从心。本文调研了大模型在 AIOps 中的应用现状与前沿进展,探讨了 LLM 如何赋能日志分析、告警聚合、根因定位等核心运维任务,并对未来研究方向进行了展望。