AIOps（AI for IT Operations）是将 AI 技术应用于 IT 运维领域的前沿实践。通过在 Dify 上构建可观测性 AIOps 平台，运维团队可以用自然语言查询系统状态、自动诊断故障、生成运维报告。
系统架构
我们构建的 AIOps 平台包含以下核心组件：
数据源层：Prometheus（指标）、ELK/Loki（日志）、Grafana（仪表盘）、PagerDuty（告警）。所有数据源通过 API 暴露给 Dify 的 Agent。
工具层（Dify 插件）：为每个数据源创建对应的工具——query_prometheus（查询指标）、search_logs（搜索日志）、get_dashboard（获取仪表盘截图）、list_alerts（列出活跃告警）。
Agent 层：在 Dify 中构建运维助手 Agent，配备上述所有工具，使用 ReAct 推理模式。
核心场景实现
场景一：故障诊断
用户：电商 API 响应时间突然飙升，帮我查一下原因。
Agent 推理过程：1) 调用 query_prometheus 查询 API 延迟和错误率指标 → 发现 /api/orders 端点延迟从 200ms 飙升到 5000ms；2) 调用 search_logs 搜索对应时间段的错误日志 → 发现大量数据库连接超时；3) 调用 query_prometheus 查询数据库连接池指标 → 确认连接池耗尽；4) 综合以上信息，给出诊断报告和建议。
场景二：日常巡检
Agent 每天定时运行：检查所有服务的健康状态 → 检查错误预算消耗 → 检查资源利用率 → 生成运维日报，发送到飞书/Slack。
关键经验
1. 工具描述至关重要：Agent 能否正确调用工具，90% 取决于工具描述的质量。描述需要包含：做什么、何时使用、参数含义、输出格式。
2. 增量信息传递：每次工具调用的结果都会追加到 Agent 的上下文中，需要控制返回数据的大小，避免上下文溢出。
3. 安全边界：Agent 绝不能有执行危险操作（如重启服务、删除数据）的权限。建议使用 RBAC 对工具进行权限分级。
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