文章核心观点 - 大模型与操作系统结合的新范式“OS + LLM Agent”正在为传统AIOps难以突破的数据与智能瓶颈提供新的解决方案，它既非解决所有问题的“银弹”，也非纯粹的“泡沫”，而是一场需要正确预期和持续协同的行业革命 [1][16][17] 行业痛点与争议 - 大模型在运维场景中面临“幻觉”问题，即其推理和深度分析能力不足，可能给出看似正确实则错误的答案，这是预期与落地的主要偏差点 [2] - 传统AIOps方案存在两大痛点：数据层面依赖插桩和日志，数据清洗过程痛苦且耗时可达半年以上；智能层面基于规则或小神经网络的方案难以处理大量Corner case，泛化能力不足 [4][5] - 大模型的语义理解和文本分析能力远超传统NLP，能极大提升前线问题的归因分析效率，但其给出的柔性答案存在正确率问题，需通过护栏机制约束 [2][3] 技术破局与实践路径 - 提升可靠性、降低幻觉的核心思路是“三步法”：为模型提供操作系统深层次数据作为“工具”；制定结构化的执行纲要；通过案例回收进行监督或强化训练以实现持续迭代 [9] - 利用操作系统的eBPF技术可实现零侵扰的结构化数据采集，无需修改应用代码或重启，尤其适合金融等关键行业，为LLM Agent提供高质量“燃料” [6][7] - 平衡数据丰富性与性能损耗的关键在于：为数据打统一标签以消除“方言”；层次化递进获取数据，平时开启低开销观测，故障时通过eBPF热加载快速补充实时数据 [10][11] - 保障LLM Agent作为“桥梁”的可靠性需从两个层面入手：操作系统层面保障AI Agent运行环境稳定并提供可观测性；AI基础设施层面保障GPU、网络等算力资源的可靠性 [7][8] - 应对企业内网安全合规挑战的主要措施包括：采用机密计算等双向可信方案保障数据安全；采取人机协同模式，关键操作需人工审批，并提供完整证据链供审计回溯 [12][13] 未来规划与生态共建 - 阿里云的核心诉求是让模型改善工单处理效率和客户体验，其与云杉网络的协同模式为：阿里云提供操作系统底座及观测探针，云杉网络基于此构建上层应用和全链路容器生态 [6] - 未来生态建设将侧重：阿里云以MCP方式开放操作系统核心能力；通过龙蜥运维联盟发布联合解决方案；计划推出脱敏的运维工单标准测试集以建立行业基准 [14] - 云杉网络计划通过DeepFlow开源社区降低eBPF技术门槛，并开放MCP Server等能力，让开发者能获取生产环境数据，同时积极融入大生态，按场景化实现Multi-Agent能力 [14] - 专家认为LLM Agent未来将成为服务器操作系统的“标配”，是实现“零运维”目标的关键，让系统能自主发现、分析问题，运维人员只需做决策授权 [15] - 云杉网络的愿景是让DeepFlow运行在每台操作系统上，目标三年内覆盖国内每年新增服务器的1%，并展望未来每台服务器可能标配本地GPU算力 [15] - 落地LLM for AIOps最关键的是“开始行动”，需选择“OS + LLM Agent”的正确方向，走顺数据采集和规整的第一步，避免重蹈上一代AIOps因数据清洗痛苦而失败的覆辙 [16]