课程大纲

DAY 1：战略视野与管理重构

模块一：战略动因——AI技术如何重构技术体系（上午）

DevOps向AI Ops演进的逻辑与瓶颈：多线程协作、事件响应、告警疲劳等问题

大模型的生成理解能力：接口映射、知识注入、语义压缩

智能体的系统性能力：目标规划、状态保持、多轮执行链

六大核心能力升级路径：感知 → 理解 → 决策 → 执行 → 协作 → 治理

案例：某大型银行引入多智能体协作，脚本自动执行率提升至85%

模块二：AI智能体在关键流程的应用与建模（上午）

智能体的关键组成与能力模型：工具调用、记忆存取、状态规划

多智能体系统协作范式：用于代码审查、故障诊断、策略优化

应用案例：自动Code Review、测试生成、智能告警处理、安全扫描

案例解读：MetaGPT与AIOps平台的融合实践

模块三：技术管理者视角下的AI转型策略（下午）

技术流程全链条的智能化痛点分析

AI驱动的战略性技术能力重构：需求管理、架构辅助、流程监控

技术自动化成熟度评估模型

案例分享：AI工具如何在研发/部署/安全运营中实现指标提升（如MTTR、告警量下降）

分组讨论：分享团队面临的挑战与AI介入的切入点

DAY 2：技术落地与治理升级

模块四：AI赋能研发流程重构（上午）

代码生成与Copilot类工具的高级实践：多语言/多框架/质量保障

技术债务分析与代码理解：辅助分析遗留系统、生成依赖图

AI辅助Code Review与缺陷检测：自动识别Bug、性能问题、安全风险

测试用例与测试数据自动生成：异常覆盖、边界场景、数据拟合

自动化测试脚本维护与重构建议

工具演示：AI辅助开发工具、科技行业中的真实应用案例

管理机制：质量控制与AI生成代码的人工复核策略

模块五：AI在运维与基础设施的深度应用（上午）

智能监控与告警降噪：多源日志聚合、语义异常识别

根因分析与预测性维护：结合拓扑结构与时间序列建模

故障响应与脚本自动执行：诊断报告自动生成与修复建议

资源弹性与IaC生成：自动推荐部署策略与云资源优化

平台集成案例：AIOps系统与Prometheus、Jenkins、GitOps融合

风险评估与配置推荐：变更操作的影响预估与回滚机制

效能指标体系：告警响应率、平均修复时间（MTTR）等

模块六：从AI试点到系统治理（下午）

落地路径设计：如何从小场景试点逐步扩大部署范围

平台搭建策略：插件式、内嵌式、自研式模型对比

数据中台建设：日志 → 事件 → 图谱 → 知识库协同机制

人机协同与岗位重塑：AI副驾驶 → 半自动流程 → 自主智能体

新兴角色定义：Prompt Engineer、Agent Architect等

成本与ROI建模：效益测量指标、效率与质量的可量化指标框架

金融行业特有挑战：合规、审计、安全等要求的应对方案

案例分析：模型可解释性、数据脱敏与合规审计机制实践

模块七：总结与未来趋势（下午）

核心框架回顾与能力路径总结

AI在工程、DevSecOps、AIOps、智能安全领域的发展趋势

从系统工具到组织形态的演进预判

Q&A与行动计划：制定适配自身团队的AI落地路径图