研究AIOps已有大半年，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。
搞了这么久的AIOps，我其实忽略了一个非常普遍的场景，那就是针对那种不能连外网只能私有部署（包括模型、智能体组件）的情况。今天一个同学来找我聊思路。
今天就这个话题，来聊聊这种纯内网环境下的AIOps到底该怎么做！
01 | 先明确：你到底在解决什么问题
大多数离线项目里的运维痛点，本质上就三类：
1）信息获取成本太高
运维同学不在现场，客户不会看日志，环境太封闭。排查一次问题，需要来回沟通很多轮。
我觉得AI最大的价值之一，其实就是“降低信息获取门槛”。比如：客户直接问：“为什么系统打不开？”
AI是可以自动能做这些操作的：
检查服务状态
检查 CPU/内存/磁盘
检查 nginx
检查数据库连接
分析最近日志
给出初步判断
其实大多数情况下，问题其实五分钟就能定位，只是以前缺一个“会看系统”的人。那如果让AI来充当这个角色，效率就会提升很多！
2）重复劳动太多
大量运维工作，本来就是标准化的。比如：
日志收集
健康检查
服务重启
巡检
配置核对
备份检查
证书检查
容量检查
以前这些事情靠人或者脚本，以后应该靠AI。AI 不一定比人聪明，但AI比人“不嫌烦”。
3）知识沉淀不下来
很多公司都有这个问题，当一个经验丰富的运维离职后，整个项目组直接懵。因为所有经验都在那个运维脑子里。
而AI运维助手，本质上是一个“知识沉淀器”。你把下面这些东西全部沉淀下来并灌输给AI：
故障案例
运维 SOP
巡检流程
shell 脚本
部署文档
常见报错
中间件经验
那么，后面新人也能快速上手，这才是长期价值。
02 | 离线环境里，最大的挑战不是模型
很多人包括我自己第一反应是：“离线环境没法调用在线大模型API，效果是不是就不行了？”
如果本地部署的模型参数量不大，那效果一定不好，但我们有方法让它变好。现在很多客户已经开始本地部署：
DeepSeek
Qwen
GLM
Llama
参数量通常在32B上下。其实，在运维场景里，已经够用，但需要额外配一个RAG。
运维问题有一个特点：那就是它高度垂直，不像通用聊天。运维问题很多是固定模式。比如：“服务启动失败”、“端口占用”、“数据库连接异常”、“磁盘空间不足”、“k8s pod crashloop”等等，这些问题，本来就有大量历史经验。
再加上知识库和脚本辅助，哪怕模型参数量不够大，也能解决我们的问题。
所以，在这里模型的问题不是问题，而是下面这两点：
1）客户允不允许你部署Agent（OpenClaw、Hermes等）
很多客户环境，安全要求极高，尤其政企、能源、金融、军工。他们会非常敏感，比如，“为什么这个东西能执行 shell？”、“为什么它能访问服务器？”、“为什么它能自动执行命令？”
有些客户甚至会直接禁止：
浏览器自动化
AI 自主执行
动态代码运行
Docker 特权模式
所以很多国外那种“超级 Agent”玩法到了国内项目现场，未必能落地。这时候就不能照搬。而是要：收敛能力边界。比如：
AI不直接执行命令，而是先生成建议，再人工确认，最后执行。或者只允许执行白名单脚本。这样客户更容易接受。
2）安全和审计
AI运维助手一旦真的有“执行能力”，那它本质上已经接近：“自动化运维系统”。这时候必须考虑下面这些安全相关的点：
权限隔离
命令审计
操作留痕
RBAC
敏感操作审批
数据脱敏
网络隔离
沙箱执行
如果不合格，客户根本不敢上线，尤其很多Agent框架默认权限很大。如果直接裸跑，非常危险。
很多团队最后吃亏就吃在技术Demo能跑，但安全过不了。
03 | 真正能落地的方案，应该长啥样？
我整理了4层架构：
第一层：本地大模型
这里其实不用特别激进，很多运维场景32B已经够用，重点不是参数。重点这些：
稳定
可控
能私有化
能长期维护
能不升级尽量不升级，客户要的是稳定，不出问题，客户现场最怕：“昨天还能用，今天升级崩了。”
第二层：知识库
这里很多人也容易做错，不要一上来就把所有文档都丢进去。那样是没意义的。真正有效的知识库，应该重点沉淀这些东西：
故障案例
FAQ
运维 SOP
中间件问题
排障流程
项目部署差异
环境依赖
常见日志
尤其是故障案例，这个价值极大。因为很多时候的故障都是“历史问题复现。”
第三层：工具能力层
这是核心。也是真正区分“聊天机器人”和“运维助手”的地方。这里建议把所有能力标准化。我们要做到一个工具只做一件事。例如：
获取CPU
获取内存
检查磁盘
重启服务
查询日志
获取pod状态
检查数据库
然后统一输入输出。为什么？因为后面你会发现，真正难维护的不是模型，而是脚本。脚本一旦没人管，后面就是灾难。
第四层：UI操作台
不要搞什么IM通信，那个只适合个人用户，而且客户的IM工具各式各样，不好适配，最好弄个web页面，不仅简单，还通用。建议页面里要包含这些：
AI 对话
巡检结果
告警中心
日志分析
执行记录
资产管理
工单系统
甚至后面还能接：
Prometheus
Grafana
Zabbix
ELK
Jenkins
Harbor
Kubernetes
最后其实会越来越像：“AI + 运维平台”，而不是单纯聊天。
04 | 不要一开始就搞“全自动”
让AI自己去分析并执行，这是很多运维人细化看到的，但现实里，客户最怕的也是这个。因为一旦误操作。后果很严重。
比如，AI判断错了，把生产数据库重启了，那就不是技术问题了，是事故。所以真正靠谱的路线应该分三个阶段：
第一阶段：只分析，不执行
AI给建议，人来确认。
第二阶段：低风险自动化
可以先做客户能接受的自动化，比如：
巡检
日志收集
健康检查
容量预警
服务状态检测
这些风险很低。
第三阶段：有限自动执行
一定需要人确认，比如：“确认后自动重启服务。”而不是让AI自由发挥。一定记住一句话：企业客户最看重的，不是聪明，而是可控。
05 | 再啰嗦几句
AIOps时代，真正值钱的东西不是大模型而是运维Know-How。比如，你积累了1000个故障案例、300个运维脚本、50套巡检SOP、一整套部署规范、不同行业最佳实践等等。
这些东西才是真正的壁垒，因为模型别人也有，但你的“项目经验数据”别人没有。所以未来很多公司的方向其实会变成：行业AI运维平台。
比如：
医疗行业运维助手
政务行业运维助手
能源行业运维助手
信创运维助手
Kubernetes 运维助手
数据库运维助手
AI化的运维体系，重点不在AI，而是在你有没有把运维流程标准化。如果你们现在没有SOP、没有规范、没有脚本沉淀、没有故障归档、没有监控体系，那 AI来了也救不了。
因为AI只能放大已有能力，不能凭空创造体系。但反过来说，如果你们本来就有成熟运维经验，那AI确实能把效率拉高很多。甚至可能改变整个交付模式。
以前一个高级运维只能同时盯几个项目，以后一个人可以借助AI助手管几十个项目，这才是真正的降本增效。
