阿里云智能运维 Agent 在哪些典型场景中有成熟实践？

阿里云智能运维 Agent 在告警富化与智能降噪、智能根因定位、故障自愈和变更风险评估四个典型场景中形成了成熟实践。告警富化与智能降噪方面，Agent 接收到告警后自动关联 Metrics 趋势、日志异常片段、链路追踪信息和近期变更记录，生成结构化富化报告，并通过语义相似性和时间聚类将关联告警聚合为单一故障事件，显著减少人工处理量。智能根因定位方面，Agent 通过链路追踪识别异常请求传播路径，结合拓扑分析确定影响范围，对关联 Metrics 进行异常检测，检索日志进行错误模式匹配，关联近期变更进行时间线对齐，最终输出结构化根因分析报告。故障自愈方面，针对服务实例异常、连接池耗尽、缓存热点、异常流量等标准化场景，Agent 在执行前进行影响评估，执行中实时监控效果，执行后生成自愈报告。变更风险评估方面，Agent 在变更前分析影响范围和潜在风险，变更中实时监测异常信号并触发阻断或回滚，变更后持续观察稳定性指标并生成评估报告。