三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践

三重 Reward 驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践

摘要

AI原生时代下，技术风险领域的智能体系统（DeRisk）通过多智能体协同、上下文工程和强化学习三大核心技术，逐步实现从基础智能到高阶智能的演进。系统架构涵盖知识引擎、工具资产和推理引擎，支持复杂任务的智能诊断与处理。实践案例包括深度告警分析和SQL风险诊断，展示了多智能体在技术风险领域的应用潜力。未来，AI原生技术将成为解决技术风险问题的关键。