当前，Agent 已成为企业执行复杂任务的核心载体。但在运维等深水区，开发者常面临“Demo 惊艳，落地乏力”的困境：面对海量异构的日志、指标与动态拓扑，Agent 极易产生幻觉，且性能与成本难以平衡。

本次分享将以云原生基础设施智能运维 Agent的研发过程为核心案例，深入探讨如何打破传统研发模式，构建以统一语义层UModel为底座、以数据飞轮为驱动的 Agent Engineering 新范式。我们将分享如何通过构建统一语义层UModel解决数据碎片化问题，以及如何通过在线运行时产生的实时数据，持续性的迭代提升Agent的质量，包括打造Agent的观测体系深入了解Agent的运行过程辅助debug，持续沉淀高质量数据集、通过高质量数据集持续做回归评估、模型训练，以及通过语义洞察能力、深入理解Agent的上下文演变过程，以及通过上下文context知识的沉淀，持续沉淀和用户的交互记忆，提升理解用户问题的准确率。

演讲提纲

1. AIOps Agent 落地微服务场景的深水区挑战
   • 复杂云原生架构下的故障模式：为何传统 RAG 无法处理动态拓扑与海量日志？
   • Agent 规模化落地的核心障碍：语义断裂、不可度量、成本失控。
2.  构建行业知识的本体：基于统一语义层UModel的世界模型
   • 解决LLM对数字世界的理解鸿沟：如何将异构运维数据抽象为统一语义表述。
   • 算子下推与大小模型协同：如何降低 90% 以上的 Token 消耗并提升响应时延。
   • 案例展示：Agent 如何在统一地图上实现有方向的根因分析。
3. 数据进化：从在线运行时数据到 Agent 可靠性飞轮
   • 构建全链路观测体系： 如何通过高质量、无侵入的探针采集 Agent 运行时数据，实现对 Agent 执行路径的深度 Debug。
   • 高质量数据集的持续沉淀： 从海量生产 Trace 中自动化提取、清洗出具有高置信度的数据集用于评估和RL。
   • 自动化回归与评估： 建立基于实时数据的回归评估机制，确保 Agent 的每一次版本迭代、Prompt 修改或模型升级都“有据可依”。
4. 记忆增强：基于 Context 知识沉淀的长程交互优化
   • 从短期机器挖掘长期价值： 如何将 Agent 的上下文知识转化为长期记忆，沉淀用户交互习惯与专业运维经验。
   • 提升理解准确率： 记忆系统如何辅助 Agent 更好地理解用户意图，解决语义理解的gap，减少重复问询，提升复杂问题的首轮解决率。
5.   总结：Agent Engineering 的未来范式
   • DevOps流程的变化：从Dev/Ops分离，到DevOps一体化。注重挖掘运行时数据的价值，持续性迭代Agent应用的质量。

这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

• Agent 评测难： 解决基于 LLM 的评估系统置信度不高、End-to-End 指标过粗无法指导优化的问题。
• 数据利用率低： 解决线上运行的大量 Trace/Log 无法有效转化为模型进化资产的痛点。
• 落地门槛高： 提供一套从碎片化数据到结构化 Agent 决策的标准化路径。

演讲亮点

• UModel 统一语义层，解决LLM语义世界和数字世界的理解鸿沟；
• 在线数据飞轮，基于 Runtime Trace 持续迭代Agent的质量。

听众收益

• 深水区实战： 深入分享 AIOps 这一最复杂 Agent 场景的真实踩坑经验。
• 工程化范式： 完整介绍一套可复用的 Agent Engineering 方法论，涵盖从语义观测、分层评测到数据回流的全链路。
• 技术前瞻： 探讨统一语义层解决Agent幻觉和不可靠的问题，通过数据飞轮持续迭代提升Agent的质量。