AIGC 的发展正加速影响着生产力的变革和竞争力的重构，企业智能运维在大模型时代背景下面临着怎样的机遇和挑战？生成式 AI 为代表的新兴人工智能将改变大多企业应用在可拓展性、多功能性和适应性方面的运作方式，如何用好 AI 创造价值、提升企业生产力、防范关键风险，是企业数字化智能化急需克服的挑战。本议题从智能运维面临的挑战和痛点出发，介绍在企业运维领域应用 AIGC 的实践案例，提出以 LLM 为中心，基于多 Agent 协同的运维方案，并提出在大模型时代下，对下一代智能运维的思考。

演讲大纲：

1. 大模型给企业运维带来新机遇
   • 传统智能运维方案的痛点
   • 大模型给 AIOps 带来新机遇
2. 基于 LLM 和 Multi-Agent 相结合的运维方案
   • Metric 基础模型
   • Log 基础模型
   • Trace 基础模型
   • Multi-Agent 协同框架
   • Multi-Agent 给智能运维带来的变化
3. 大模型时代下智能运维演进趋势展望

听众受益：

• 了解如何结合 LLM 和 Agent 在智能运维领域进行应用
• 了解 Multi-Agent 协同框架
• 了解智能运维在新时代下的发展趋势

方案痛点：

• 方案对大模型的依赖，以及在运维领域如何有效抑制大模型幻觉，提升问题处理的准确率
• 如何将传统运维沉淀海量的知识快速激活，结合大模型相关能力有效解决运维问题