AI智能研发提效

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用， AI智能化已成为推动行业迭代与创新的重要驱动力。自动化应用在多个领域发展尤为突出，包括提升生产质量、优化AI技术应用，以及云计算、大数据和分析技术的深度融合等方面。然而，在融合AI技术到应用开发的过程中，研发团队仍旧面临着诸如加快研发迭代周期、降低成本以及确保高质量输出等一系列挑战。

DevOPS与平台工程实践

在大模型、人工智能飞速发展的时代，研发效能被越来越多的企业重视。LLM 将会彻底改变技术领域的世界，LLM 可够让开发人员工作效率提高 10 倍，早期采用者在代码输出的质量和数量方面遥遥领先，软件工程的每个领域都是如此，平台工程也不例外。

云化时代下的LLM与AIOPS

云化时代下百模大战，智能体的架构中，许多整体构建成运维中大的智能体，一种解决复杂多任务的能力。它可以是数字化的运维助手、可以是私有运维文档的问答、脚本解读注释、运维数据注释等等。让单个运维工具进行自然语言交互增强。同时，基于智能体编排多个工具，完成更复杂的运维任务。 大模型落地到运维中，需要避免幻觉产生；针对不同模态的数据，有不同的运维算法；需要专业对待垂直领域内判断；加强私有部署质量与数量；加强存量知识融合、来处理多模态的实时数据；利用好存量的运维工具。 

借助强大的大模型涌现能力和推理技术，结合云时代的AIOps，共同在解决复杂架构下的异常问题方面展现出事半功倍的效果。