作者 | Robert Krzaczyński 譯者 | 明知山 策劃 | 丁曉昀

微軟研究院推出 AIOpsLab 開源框架，旨在推進(jìn)云運(yùn)維中 AI 智能體的開發(fā)和評(píng)估。該工具提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化且可擴(kuò)展的平臺(tái)，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的云環(huán)境中所面臨的故障診斷、事件緩解和系統(tǒng)可靠性等方面的挑戰(zhàn)。

隨著微服務(wù)和無服務(wù)器架構(gòu)在企業(yè) IT 中成為標(biāo)準(zhǔn)，其復(fù)雜性帶來了新的運(yùn)維挑戰(zhàn)。停機(jī)可能會(huì)影響關(guān)鍵業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，這凸顯了維護(hù)系統(tǒng)可用性工具的重要性。許多現(xiàn)有的解決方案依賴專有服務(wù)或臨時(shí)的手段，可能缺乏靈活性和一致性。AIOpsLab 提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的框架來評(píng)估和增強(qiáng)不同云環(huán)境中的 AIOps 智能體，有效解決了這些問題。

AIOpsLab 引入了幾個(gè)關(guān)鍵組件來實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。該框架的核心是 Agent-Cloud Interface（ACI），它通過一個(gè)協(xié)調(diào)器將 AI 智能體與應(yīng)用服務(wù)分離。這個(gè)協(xié)調(diào)器負(fù)責(zé)定義任務(wù)、驗(yàn)證操作，并與 API 交互執(zhí)行問題解決策略。任務(wù)還通過動(dòng)態(tài)工作負(fù)載和故障生成器得到進(jìn)一步增強(qiáng)，能夠模擬資源耗盡、級(jí)聯(lián)故障等真實(shí)運(yùn)維場(chǎng)景。

來源：微軟博客

這一接口概念引發(fā)了社區(qū)的廣泛關(guān)注。雀巢解決方案架構(gòu)師 Marco Casula分享了他的看法：

這是一個(gè)有趣的想法。我們也提倡使用一個(gè)協(xié)調(diào)層來處理用戶和機(jī)器人之間的狀態(tài)。同樣，我十分贊同為所有智能體預(yù)定義接口的想法，這使得管理基礎(chǔ)設(shè)施版本變得容易得多（我們稱之為 GenAI 虛擬智能體規(guī)范）。我會(huì)進(jìn)一步深入研究。我很想知道他們是如何處理領(lǐng)域外（out-of-domain）、主題外（out-of-topic）和所需操作等問題的。

AIOpsLab 支持包括事件檢測(cè)、根本原因分析和緩解在內(nèi)的一系列運(yùn)維任務(wù)，既是一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試工具，也是一個(gè)訓(xùn)練環(huán)境。研究人員可以利用它在可復(fù)現(xiàn)的條件下評(píng)估 AIOps 智能體的性能，同時(shí)利用其模塊化設(shè)計(jì)將框架擴(kuò)展到新的應(yīng)用場(chǎng)景中。

AIOpsLab 還整合了 React、Autogen 和 TaskWeaver 等流行的智能體框架，讓廣泛的開發(fā)者社區(qū)更易于訪問。其故障注入功能能夠詳細(xì)測(cè)試系統(tǒng)間的依賴關(guān)系，提高云服務(wù)的彈性。

此外，AIOpsLab 遵循微軟的安全標(biāo)準(zhǔn)和負(fù)責(zé)任的 AI 原則。未來計(jì)劃與生成式 AI 團(tuán)隊(duì)合作，將 AIOpsLab 納入評(píng)估前沿模型的基準(zhǔn)體系。

AIOpsLab 已在 GitHub 上開源，基于 MIT 許可。

查看英文原文：

https://www.infoq.com/news/2025/01/microsoft-reasearch-aiopslab/

聲明：本文為 InfoQ 翻譯，未經(jīng)許可禁止轉(zhuǎn)載。

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