智能运维助手是阿里云基于人工智能技术打造的运维领域的智能助手，旨在为企业提供智能的运行时可观测、数据洞察、智能诊断、智能自愈等智能观测和运维能力，实时守护企业应用和服务。
智能运维助手深度集成阿里云可观测平台的多源数据采集、存储、分析能力与 UModel 可观测数据模型，采用大语言模型（LLM）与多智能体（Multi-Agent）协同架构。旨在解决传统运维工具使用门槛高、数据孤岛严重等痛点，为企业提供从自然语言交互到自动化巡检的全流程运维辅助能力，实现运维知识的沉淀与自动化执行。
核心功能
智能运维助手提供智能会话与数字员工两大核心能力模块：
智能会话
智能会话是用户与 AI 自然语言对话的统一入口，用户无需掌握复杂的数据查询方法，通过自然语言对话即可快速了解线上运行时状况、指标分析解读、事件诊断、指挥智能体完成运维任务等。
对话能力：支持高保真多轮对话，具备上下文感知与意图追踪能力，能准确识别用户在连续对话中隐含或演变的需求，实现“一次提问、多次追问、全程连贯”的自然交互体验。
任务执行：全面覆盖数据探索（Data Exploration）、异常检测（Anomaly Detection）、故障诊断（Fault Diagnosis）及根因分析（Root Cause Analysis）等典型智能分析场景，能够根据业务语境动态调用分析方法与工具链，确保任务执行既精准又高效。
结果呈现：输出形式为融合可视化图表、逻辑推导链路与结构化文本的综合分析报告。不仅展示“是什么”（What），更阐明“为什么”（Why）与“怎么办”（How），通过图表辅助理解、推理过程透明化、结论条理化，显著提升决策效率与可信度。
数字员工（自定义运维智能体）
数字员工是智能运维助手提供的自定义智能体能力，用户可以为智能体配置特定权限、知识库、行为规则等。不同于传统问答机器人，数字员工支持用户根据业务场景进行灵活定制：
多实例并行协作：支持创建多个功能独立的数字员工，每个实例拥有独立的上下文记忆与任务队列，可并行处理不同维度的运维任务。
角色定义：支持自定义名称、职责描述及行为约束指令集，使其贴合特定业务角色。
精细化权限管理：支持配置数字员工的操作权限范围，满足企业级安全合规要求。
私有知识库挂载：支持关联企业内部运维文档与知识库，实现特有运维经验的沉淀与复用。
独立会话管理：提供完整的历史对话记录查询、当前会话上下文管理，确保运维过程可追溯。
核心优势
智能运维助手采用“统一数据平台+UModel+传统算法 + 生成式 AI”的混合处理架构，有效克服了大模型在数值计算精度和逻辑幻觉上的局限性。
坚实的数据底座
基于阿里云可观测平台的多源数据采集、存储、分析能力，实现实体关系数据、日志、指标、链路、事件等数据的大规模实时分析。UModel 上下文感知
利用 UModel 图模型构建实时拓扑与指标关联，为 AI 提供准确的实时运维世界上下文（Context），解决数据孤岛问题。算法与大模型融合
预处理：利用时间序列异常检测、日志聚类、多维下钻等传统算法进行特征提取，确保数据准确性。
推理决策：大模型基于算法提取的特征和 UModel 拓扑关系，进行高阶逻辑推理，生成故障根因分析与处置建议。
典型应用场景
自然语言数据探索：降低数据查询门槛，将自然语言转换为底层查询语句，无需掌握 SPL/SQL 即可查询指标与日志。
智能辅助问答：结合企业私有知识库，回答关于内部运维规范、操作流程等问题，提升运维效率。
全链路异常诊断：自动分析多维指标、日志、链路及事件数据，结合 UModel 拓扑关系和历史故障模式，实现异常自动发现。
自动化根因分析：在故障发生时，自动关联异常指标、变更事件与依赖拓扑，定位故障根因并给出处置建议，缩短故障恢复时间。