技术分享

今天为大家带来更轻量化、易理解的实战干货 —— 分享我们基于 AI 开展故障分析的多个实际案例，希望对大家构建AIOps有所启发。

1、前情回顾 回顾一下前面的几篇文章。 《给【AI+软件工程】泼一瓢冷水》这篇文章论证了一个观点：任何可被称为工程类的复杂领域，让 AI 包揽所有工作，结果将是一场灾难。 《都说 AI 能给研发开外挂

AI 编程带来的 “即时爽感” 容易让人上瘾，可你是否想过，当项目进入升级迭代或故障维护阶段，当初依赖 AI 写的代码，会不会变成让你焦头烂额的 “烫手山芋”？

本来可能 5 分钟用 10 行代码就能写好，却贪图了 Claude 一分钟生成的快感，结果浪费了半小时……如此高效（搞笑）！

大语言模型和 AI 智能体的区别在于 AI 智能体可以独立思考并做出行动，具有更高的自主性和智能性。它不再仅仅依赖于预设的规则和算法，而是能够通过学习不断优化自己的行为，以适应不同的环境和任务。