SREAgent — L4 级别数字运维专家团队

大模型时代，SREAgent 实现 L4 级别的自动运维服务

运维能力正沿着"人工主导 → AI 自主执行"的路径演进。SREAgent 以 AI Native 架构承载 L3 运维智能化，并持续向 L4 全自主 Agent 迈进。

L1、L2 主要进行信息采集 → L3 根因分析 + 修复建议 + 有限执行 → L4 自愈系统

思智网络 SREAgent — 垂直运维领域的 AI Agent

以「运维领域深度 × AI 智能化程度」两个维度衡量，SREAgent 同时具备深厚的运维领域认知与 AI 自主能力，位于第一象限。

• 传统运维工具

  稳定可靠、可适配独特老旧系统，但重度依赖个人经验，阈值告警模式缺乏智能关联与预测能力

• 可观测平台厂商

  成熟商业套件、功能维度广、规则能力强，但运维经验沉淀为"黑盒"，企业难以定制

• 通用 Agent

  以自然语言问答为主、使用门槛低，但缺乏运维领域深度认知，无法调用实际运维工具，止步于表层建议

• 思智网络 SREAgent

  实现从感知到根因决策的闭环，专家经验系统化注入，具备主动预防能力，无缝集成现有架构、保障数据隐私

SREAgent 提供「4 + 2」的基本功能

引入数字员工，将专家经验产品化，实现运维的智能化变革。

4 项基础功能

2 项扩展能力

SREAgent AI Native 运维管理平台产品架构

自下而上分为 IT 基础设施、本体论、Tools、Agent 与功能五层，横向由知识库与大模型支撑，并通过执行沙箱与 Skills 保障安全与可扩展。

• 功能层

  告警处理 · 自动巡检 · 变更管理 · Chatbox 专家

• Agent 层

  根因定位、巡检与变更、成本管理优化、大数据优化、Coding 等多 Agent 协同

• Tools 层

  基础设施工具、数据分析工具、大数据工具、云与成本工具、业务 Skill 工具、知识历史工具

• 本体论层

  配置数据、链路数据、监控指标、日志、告警、拓扑，统一数据采集加工（API 对接）

• 支撑与底座

  知识库、大模型（外部依赖）；执行沙箱（命令通道 / 代码生成）、Skills（内置 / 扩展）；底座对接监控系统、日志系统、运维平台、CMDB、代码库、TRACE 及 IAAS / PAAS / SAAS 系统

基于本体论的运维业务依赖关系 — 让机器理解「谁依赖谁」

以「操作系统—容器—中间件—应用—业务服务」的统一语义模型，从本质上描述运维实体及其之间的承载、依赖、调用等拓扑关系。

安全性控制 — 从只读查询到命令控制的多重安全保障

三重防护让 Agent 对生产环境零风险：能力边界可控、执行过程隔离、数据访问合规。

SREAgent 价值体现

数据 + 经验 + Agent 能力，推动运维向「1 分钟发现、5 分钟定位、10 分钟恢复」标准靠拢。