LLM能否破解AIOps落地困局

快速阅读: 据多方确认，阿里云与云杉网络正推动LLM Agent在智能运维领域的落地，依托操作系统底座与eBPF技术提升协同效率；尽管受限于大模型“幻觉”问题，但通过安全护栏与生态共建，加速实现“零运维”愿景。

在大模型技术加速渗透运维领域的背景下，LLM Agent被寄予打破协同壁垒的厚望，但也面临“泡沫”质疑。业界普遍认为，当前AI能力与实际落地之间存在明显预期偏差。

阿里云智能集团运维总监、龙蜥社区系统运维联盟主席冯富秋指出，大模型在意图识别和文本分析方面优势显著，但深度推理能力仍显不足，容易产生“幻觉”——即输出看似合理却可能错误的结论。

云杉网络总裁向阳表示，LLM for AIOps是一场革命性变革。以银行系统发版为例，传统模式需多个部门及厂商驻场，如今人力投入已大幅减少，但仍无法实现完全无人值守，其发展状态类似于尚未脱离人工干预的自动驾驶。由于LLM具有柔性答案特性，必须通过Guardrail等机制约束其行为，并在实践中持续优化。

针对传统AIOps长期受制于数据质量与智能水平的问题，“OS + LLM Agent”新范式提供了破局路径。冯富秋解释，规则引擎难以处理复杂系统日志，小模型又缺乏高质量训练数据；而生成式大模型依托内在知识库，可在较少人工干预下实现更强泛化能力。向阳补充，操作系统通过eBPF等技术提供零侵扰、全量观测视角，为大模型注入结构化“燃料”，尤其适用于金融等高合规要求场景。

为保障LLM Agent这一“桥梁”的可靠性，双方从基础设施与应用两个层面构建安全护栏。阿里云强化操作系统稳定性，并研发AI观测能力以诊断Agent异常；云杉网络则聚焦GPU、网络等底层资源的可靠性，同时通过证据链回溯与人机协同机制提升决策可信度。

面向未来，冯富秋强调生态共建至关重要：阿里云将开放操作系统核心能力，联合伙伴发布解决方案，并计划推出脱敏运维工单测试集，填补行业基准空白。向阳则呼吁开发者积极融入开源社区，降低eBPF使用门槛，推动Multi-Agent在不同场景中形成闭环。

专家一致认为，LLM Agent终将成为服务器操作系统的标配，助力实现“零运维”愿景。但现阶段需理性看待其能力边界——既非万能银弹，亦非虚幻泡沫。行业应迈出实践第一步，夯实数据基础，通过持续反馈让智能体越用越强。

智能运维的演进源于技术落地过程中预期与现实的碰撞。LLM for AIOps虽非万能“银弹”，但凭借语义理解与跨部门协同能力，有效突破了传统AIOps的瓶颈。尽管因“幻觉”问题仍面临质疑，但在操作系统底座支撑、eBPF技术精准赋能及持续迭代下，该技术正逐步走向成熟。

此次变革的核心在于“协同”。阿里云与云杉网络推动生态协同，操作系统底座与LLM Agent实现技术协同，大模型与传统规则、小模型形成分工协同，人机之间也逐步建立高效决策协同机制。随着技术壁垒不断消融、数据与智能闭环持续构建、行业标准日益完善，LLM Agent有望从争议焦点转变为运维标配，推动“端着咖啡做运维”的愿景成为现实。

在AI重塑产业格局与国产化替代加速的背景下，《AI进化论：智算时代OS的破局之路》聚焦服务器操作系统在智算时代的融合演进。栏目围绕原生智能、原生安全、软硬协同等议题，邀请学术界与产业界代表，以阿里云服务器操作系统为例，系统解析其架构、演进路径与应用价值，为行业发展提供参考。

(以上内容均由Ai生成)

引用自：InfoQ网站