直达原文：嘉为蓝鲸WeOps智能化模块：专属于运维的智能助手正式面世！

前言

AI 在运维领域的热度一直不减：时序预测、异常检查、根因分析、工单分类、日志聚类等的算法与运维场景的结合，但是也很难有一些突破性的进展，并不能够让运维进入到智能运维阶段。随着大模型的横空出世，ChatGPT、LLama 等大模型的智能涌现能力，给了大家非常多的想象空间。大家在 Chat 和 Agent 这两个赛道不断地做尝试。Chat 系列上，Long Context、多阶段 RAG 等方式在被提出。Agent 方面，Function 和 Multi Agent 的特性被各路资深专家深入探索。

大模型的出现和各类技术算法的进一步发展，让大家不禁思考：“大模型+运维”又会产生什么神奇的反应？又有哪些可以落地的场景？

在此背景下，为了满足市场对于高效、经济且高可靠性的运维解决方案的迫切需求，以 OpsPilot2.0 为核心引擎的 WeOps 智能化运维模块应运而生，通过智能化手段，实现运维成本的有效控制与维护效果的高度确定性之间的完美平衡。

WeOps 智能运维模块

WeOps 智能化模块以自研的 OpsPilot2.0 作为 AI 引擎，使用 WeOps 一体化运维平台丰富的运维数据，提供在服务台、监控告警、日志等功能模块丰富的落地场景。

数据驱动：WeOps 平台提供坚实的运维数据

WeOps 一体化运维平台是为企业的 IT 运维部门提供覆盖资源管理、监控告警、健康扫描、运维工具、知识库、IT 服务台等多项功能为一体的运维工具，所以有丰富的数据来源，包括工单、监控、告警、知识、日志和资产信息等，为智能化模块提供了丰富的原始数据输入，并为下一步的智能操作提供数据支持。

AI 加持：OpsPilot 提供关键 AI 能力

OpsPilot 2.0 是 WeOps 智能化模块的核心能力，采用先进的机器学习、深度学习以及前沿的大模型能力来作为 AI 能力、以丰富的运维整合能力作为支撑，提供智能运维服务。

1、专业的机器人

为了适用不同的场景，如服务台知识库问答、运维专门问答等，可以设置不同的专业的机器人（即不同的 OpsPilot）。每个机器人可以设置不同的基础模型和 LLM 技能，用于承担不同场景下的意图识别、语言处理和 AI 技能。

2、丰富的 AIOps 模型

OpsPilot 为智能运维助理提供了 AI 执行的能力，OpsPilot 2.0 版本，已经提供了 Embed、ReRank、LLM 三种 AI 模型，此外 AIOps 相关算法能力逐步补充中，可供用户进行设计的 LLM 技能。

3、私域知识问答

OpsPilot 提供了知识管理的能力，能够使用文件型知识、手工录入的知识、从网页中获取的知识等，通过 RAG 的方式，让 OpsPilot 在进行知识检索和呈现时更加准确。

4、与用户接触的通道

最后，为了让 OpsPilot 能够和用户进行连接，OpsPilot 2.0 支持了企业微信、企业微信机器人、钉钉、Web、Gitlab 等连接通道。通过这些通道，用户能够与机器人建立连接，并且运维人员也可以通过人工介入的功能触达用户。

场景丰富：“AI+运维”实现更多落地场景

技能加持下的 OpsPilot，结合 WeOps 提供的坚实的运维平台和详实的原始数据，WeOps 智能化模块得以实现各种丰富的落地场景。

1、服务台智能助手

智能化模块应用于服务台上，通过智能助手接收和处理客户的请求，并快速在知识库搜索，提供解决方案，实现自动处理问题，大大提高服务台的响应速度和处理效率。

2、自动化智慧操作

智能化模块与自动化模块结合，能够让运维操作能够在聊天的过程中被完成，并能够自动按照最佳实践智能引导进行操作，这使得运维可以在第一时间做出响应，极大地提高了运维效率。

3、资产智能管理

WeOps 运维平台存储所有资产的实时数据，包括其位置、配置、状态等，智能化模块在这些数据的基础上，进行智能统计和管理等操作，从而提升资产管理的效率和效果。

4、告警智慧分析

智能化模块可以根据之前的告警数据和模式，进行学习并预测未来可能发生的故障，并及时发出预警，这样运维人员可以提前做好应对准备，避免危机。

5、监控智能检测

智能化模块与监控模块结合，能够自主发现监控数据中的异常，自动触发告警，这大大减少了人工查看和分析监控数据的工作量，提高了问题发现的效率。

6、日志智慧洞察

通过运用 AI 技术对大量的日志数据进行智能分析，可以发现隐藏的模式和趋势，帮助运维人员洞察问题的根源，提高问题定位的精确度和速度。

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