关于 Agent 开发的一些疑惑求大佬解答

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作者:misoomang   
职位:一枚运维开发的菜鸡
背景:运维部门正在使用个人飞书对接 openclaw 通过 grafana mcp + skills 的方式进行监控大盘巡检工作,也通过 AI 编写的 tools 封装成 tools 结合 skills 进行资源的巡检
现状思考:目前的方式都是使用通用 agent 接入 skills 的方式去做相关的需求,目前内部也有类似蓝鲸标准运维的能力做相关的编排工作
疑惑:那现在的 agent 开发以相关编排工作的意义具体存在什么地方
附上目前正在学习 agent 开发相关的资料:
https://hello-agents.datawhale.cc/#/
https://adp.xindoo.xyz/chapters/Chapter%201_%20Prompt%20Chaining/

agent, 运维, 编排

jerseyhero   
你学会了,就能更好的对 openclaw 等通用 agent 进行业务的定制化二开吧,就像你懂汽车维修,那你在修理使用汽车或者改装汽车的时候,更知道该做啥,不该做啥。个人拙见
kristofer   
聚焦具体业务,根据业务定制 Agent 。犹如瑞士军刀和单体工具。
murmur   
人工控制编排是将 AI 作为能力或者超级函数调用,本质上你知道你要干嘛,你的顺序是什么,出了问题是某个节点的问题更好处,越是严谨的场景越要人工编排
现在的 skill 是放弃了人工编排过程,直接整个规划都给 AI ,让 AI 去决定干什么,调用什么工具,不确定性太大,优点是 AI 能想到人想不到的事,缺点是 AI 能编出人编不出来的离谱东西
NoobNoob030   
你可以直接用 grafana ,也可以自己实现日志架构,都能满足业务,自己实现的更贴合业务,通用框架的少折腾
onedge   
还没系统性学习,目前咱们是 aws ,slack bot 接 gemini ,对 cloudwatch 日志进行分析
nomansky   
没看懂是啥场景。AI 自动排查 alert noise 还行,巡检的话没必要浪费 AI Token 吧。脚本或者写个程序不行吗?
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