智能运维 Agent 可抽象为感知层、推理层和行动层的三层架构。感知层负责从运维环境中采集和融合多维度数据，通过云监控和 ARMS 采集 Metrics，通过 SLS 和 LoongCollector 采集 Logs，通过可观测链路追踪采集 Traces，同时实现拓扑感知和变更感知，形成统一的运维数据视图。推理层是 Agent 的核心大脑，采用 LLM 与知识库协同架构：LLM 推理引擎负责自然语言理解、逻辑推理和决策生成，通过 Chain-of-Thought 技术输出可解释的推理链路；运维知识库采用向量数据库与结构化数据库混合架构，通过 RAG 技术动态检索相关知识，增强 LLM 专业性；多 Agent 协同机制将复杂任务分配给不同专长的 Agent 协作完成。行动层负责将决策转化为具体运维操作，通过工具编排框架封装各类运维工具，包括查询类工具（SPL 查询、PromQL 查询）、分析类工具（日志聚类、时序异常检测）、操作类工具（服务重启、配置变更、流量切换）和通知类工具，同时通过严格的权限控制和审批机制保障操作安全。
