阿里云发布Agent友好可观测与智能运维技能

当云运维遇上Agent：阿里云可观测体系的AI原生转身

6月25日，阿里云飞天发布时刻上，阿里云Skills官网正式亮相。这次发布的核心思路很清晰：以Agent作为新的操作主体，重构云能力的统一调用入口。简单来说，就是让AI Agent成为云服务的“超级调度员”。

作为阿里云核心服务之一，可观测体系在这条路上率先迈出了关键一步。云监控CMS、日志服务SLS、应用实时监控ARMS、全域智能运维平台STAROps的核心能力被封装成Agentic Skills——Agent可以直接调用这些可观测能力。首批上线的产品是云监控Skills和STAROps Skills。

具体如何实现？开发者在Qoder这类Agent客户端里，输入一句自然语言指令，Agent就能自主完成数据接入、告警配置、根因诊断，甚至联动研发工具链完成代码修复与发布。整条链路从“人工敲命令”变成了“说话就办”。

首批发布：基于Skill的全栈可观测与智能诊断

发布会上，阿里云智能高级技术专家张城做了一个现场演示，重点展示了云监控Skills和STAROps Skills如何驱动全域可观测与智能诊断。

云监控Skills，简单来说就是把告警配置、数据接入这些高频运维操作封装成Agent可以直接调用的标准指令。云监控本身支持上百种云产品，覆盖移动端、小程序、多语言应用、大模型、Agent等多端全栈场景的数据接入。现在这些能力都可以通过自然语言被Agent调用，使用门槛大幅降低。

STAROps Skills则更进一步，把健康度诊断与根因定位能力开放给Agent客户端调用，支持持续对话与多轮追问。也就是说，你可以像跟一位资深运维专家聊天一样，不断追问“为什么”。

这套Skills体系为企业提供了一条平滑过渡到Agentic Ops的路径——既可以在现有工作流里嵌入AI提效，也可以为关键业务构建Agent原生的诊断模式。具体来看有四个关键点：

全栈数据覆盖：云监控一站式接入云产品、移动端、小程序、多语言应用、大模型、Agent等全栈对象的指标、链路、日志、事件数据。覆盖面非常广，能有效避免数据孤岛问题。

运维数字孪生：UModel对采集到的数据做语义化建模，对各类IT资源、业务资源进行本体化建模，打通跨域对象。这相当于构建了一个运维世界的“数字地图”，所有对象之间的关系一目了然。

智能诊断与运维：STAROps基于大模型完成多维数据分析、告警实时诊断与根因推理，能给出可追溯到代码变更的根因结论，并提供恢复建议。不再需要人工翻日志、查代码，AI直接告诉你“哪里出了问题、怎么修复”。

Agent友好：STAROps提供了适合大模型调用的API与CLI；Skills内置参数Schema与多重校验逻辑，确保Agent生成的配置项字段合理，避免误配。这相当于给Agent配了一把“合规钥匙”，不会乱来。

应用实战：AI Native DevOps全链路闭环

作为研发侧的统一入口，Qoder调用云监控Skills、STAROps Skills与云效MCP，加上UModel实现研发域与运维域的跨层数据打通。基于这套架构，从编码到发布再到告警、诊断、修复，形成了一条完整的闭环链路：

编码：开发者在Qoder中编写代码。

发布：Qoder通过云效MCP触发云效平台的代码提交、流水线构建与镜像产出，镜像推送至容器镜像服务，由容器服务（K8s集群）拉起客户应用。

告警：云监控Skills为应用、容器、镜像配置数据接入与告警规则，线上异常即时触发。

诊断：告警触发后，Qoder调用STAROps Skills，借助UModel的跨域关联，从指标异动追溯到Deployment变更、再回到具体的代码发布与提交人，给出结构化根因。整个诊断链条清晰可见。

修复：Qoder直接生成修复代码，通过云效MCP在Codeup上发起Pull Request，自动附带问题背景与根因分析，进入Review流程。开发和运维的边界被彻底打破。

最佳实践：从告警配置到问题修复

告警配置，对开发者来说是高频重复的运维操作之一。以前需要手动写规则、配通知渠道，现在云监控Skills可以在Qoder等Agent客户端里通过一条命令完成安装。只要在Qoder里下一句“为这个集群配置CPU告警”，Agent就会基于Skills自动拆解成告警规则配置、Webhook通知设置等子任务，并由Skills内置的Schema与校验逻辑保障字段配置的合法性。整个过程几乎不需要人工干预。

当线上告警触发时，开发者直接把告警信息输入Qoder，结合STAROps Skills就能快速完成根因诊断，得到初步的根因判断。更有意思的是，因为STAROps具备Agent原生的交互能力，你可以继续追问“这次问题由哪次发布引起”。由于接入了云效DevOps数据，Agent能诊断出具体哪次发布引入了问题、关联的流水线执行情况、发布时间与监控指标变化的关联性，最终给出综合性的根因结论。这已经远远超出了传统告警工具的能力边界。

当所有现象和根因都明确后，Qoder直接修复相关代码，通过云效MCP在Codeup上发起Pull Request；请求中自动附带问题背景、根因分析与修复说明。从“收到告警”到“提交修复代码”，整个过程在一个Agent对话界面里端到端完成，不再需要多人协作、跨平台来回切换。

云监控Skills、STAROpsSkills现已上线阿里云Skills官网，可在Qoder等Agent客户端一键安装。这条“告警-定位-修复-发布”的链路，原本需要运维工程师、开发工程师、平台管理员等多角色协作，现在被压缩到同一个对话流中。可以说，运维效率得到了全面提升，研发和运维之间的协作方式正在被重新定义。