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融合AI智能体巡检、根因分析、智能化配置与自愈能力，覆盖基础设施层、平台层、应用层、全IT组件，打造一站式全链路AI智能体运维解决方案，让系统迭代、运维等更高效、更可靠、更安全、更智能。
来自77+企业客户的五星好评
系统稳定性
99.99%
监控工具有了，值班还是靠人。告警、排障、改配置、修故障四个环节仍卡在经验和班次上——下面四大痛点，正对应平台四项核心能力。
炎龙智能 Agentic AIOps平台融合AI智能体巡检、根因分析、智能化配置与自愈能力，通过大模型技术实现全链路智能运维管理，覆盖基础设施、K8S容器、数据库、中间件等企业IT组件，助力企业降本增效，提升系统可用性至99.99%
基于大模型驱动的智能巡检系统，通过知识图谱和注意力机制构建全场景感知网络，24小时不间断智能管控基础设施、应用程序和组件，实现毫秒级异常检测和预测性维护，降低故障率达80%。
融合大模型因果推断与图神经网络技术，通过海量运维数据预训练的模型快速构建故障传播路径，实现根因自动定位和影响范围精准评估，将平均故障解决时间缩短90%以上。
基于机器学习的智能配置管理系统，通过LLM理解系统上下文和业务需求，自动生成并验证最优配置方案，实现配置参数的自适应调优，确保系统稳定性和性能最优化。
基于多模态大模型的智能故障自愈系统，通过预训练模型和实时数据融合，实现故障的自动识别、智能分类和精准修复，结合自监督学习持续优化自愈策略，提高系统可用性至99.99%
我们的AI智能体运维平台采用分层架构设计，实现了从数据采集、智能分析到智能化处置的完整闭环
自然语言对话 · 指令下发 · 结果反馈与分析
用自然语言描述问题，智能体自动理解意图并执行
伴随式建议、诊断摘要与操作指引
高风险操作经审批后执行，结果可回放审计
智能体编排、权限与会话入口
多通道触达、收敛与升级
作业编排、执行审计与回滚
定时巡检与异常发现
多维关联定位故障根因
配置检索、变更与合规
策略编排与自动处置
大模型推理与决策
作业流与工具调用
指标、拓扑与态势呈现
处置建议与风险评估
对话式纳管 50+ 组件，覆盖数据库、中间件、云原生与基础设施
SQL 查询、库管理、性能监控与优化
数据查询、缓存管理、索引优化与监控
国产库管理、查询与性能优化
配置修改、状态监控与故障排查
队列流量、消费情况与异常告警
性能监控、数据管理与容量规划
分层闭环 · 从基础设施采集，到智能体分析、执行处置与交互
分层闭环、智能体驱动；覆盖产品能力矩阵与技术优势，支撑弹性扩展与全栈接入
各层职责明确，便于维护、扩展与独立演进
核心组件独立部署与升级，互不影响
AI 分析引擎驱动自动化决策与执行
自动记忆、技能沉淀、知识库
弹性扩缩与高可用，支持轻量化一键部署
兼容主流技术栈，统一纳管多种数据源
监控与告警联动，智能体评级、自愈
直观展示系统状态、拓扑与性能指标
多智能体并发协同，覆盖根因分析、巡检与预测，形成诊断到处置闭环
命令可验证、可询问、可审计，权限与令牌管控，满足等保安全保护规范
Skills 支持与历史解决方案存档复用，持续沉淀可复用的运维经验
覆盖全 IT 60+ 组件，智能体直接查询与分析监控指标
内置工具与 MCP 扩展能力，Webhook 对接第三方系统
按业务节奏编排场景与定时任务，告警通知联动处置
性能诊断、日志分析、配置修改与故障排查一站完成
多 LLM 实时切换，快速/思考自检双模式，多租户隔离与审计留痕
等保合规、命令安全控制与全链路审计，执行过程可控可追溯
多智能体推理，根因定位更准，历史方案可复用
巡检、预测、自愈形成闭环决策，减少人工介入
高效算法支撑，故障响应与分析更快
自动化编排与处置，显著降低人工运维成本
指标、日志、配置、拓扑多维洞察，定位更全面
高效算法控制大模型调用成本，降低日常推理开销
轻量化接入现有环境，快速落地智能体运维能力
覆盖基础设施层、平台层、应用层与智能管理体系：从主机、网络、虚拟化到 K8S、数据库、中间件，直至应用性能与业务联动，打造全链路智能管理体系
面向 Linux / Windows 主机的基础设施智能体，采集 CPU、内存、磁盘、进程与系统日志，自动识别资源瓶颈、OOM 与异常进程，支持安全巡检、补丁核查与远程处置，让机房与云主机运维从被动告警走向主动诊断。
基于 SNMP / CLI 的网络基础设施智能体，覆盖交换机、路由器、防火墙与负载均衡，自动审计 ACL、VLAN 与路由策略，定位端口 Down、带宽打满、BGP/OSPF 震荡等链路故障，实现网络侧巡检、诊断与配置闭环。
覆盖物理服务器、vSphere / vCenter、KVM、Hyper-V 与超融合集群，结合 iBMC 带外巡检，对话式完成虚机启停、资源调整、容量与硬件健康诊断，让计算资源池从机架到虚拟层统一纳入智能体管控。
基于大模型的K8S智能管控系统，通过向量嵌入技术对集群状态进行实时表征，利用注意力机制聚焦关键指标异常，实现CPU、内存、网络和磁盘等资源的预测性分析和智能调度，支持毫秒级推理和决策。
采用多模态大模型的数据库智能管控系统，通过SQL语义理解和执行计划分析，实现对关系型和非关系型数据库的深度洞察，支持基于图神经网络的查询优化和异常根因分析，提供智能化性能调优建议。
基于时序大模型的中间件智能管控系统，通过注意力机制捕捉消息队列的动态特征和潜在模式，实现消息延迟和丢失的毫秒级检测，支持基于自监督学习的异常模式识别和自动恢复策略生成。
基于大模型的应用性能智能管控系统，通过分布式追踪数据与业务指标的联合建模，利用Transformer架构实现复杂调用链的智能分析，支持性能瓶颈的自动定位和根因分析，提供基于强化学习的优化建议。
采用大语言模型的日志AI智能体分析系统，通过预训练模型和领域知识增强，实现非结构化日志的语义理解和向量检索，支持基于上下文的异常检测和事件关联分析，提供多维度的问题根因可视化。
基于Transformer的AI智能体容量预测与优化系统，通过时序预测模型和迁移学习技术，实现资源需求的精准预测，结合业务场景动态调整预测精度，提供基于成本效益的资源优化建议和自动扩缩容策略。
全方位的安全监控系统，实时检测安全威胁，自动响应，保护系统和数据安全，符合「等保 2.0」规范。
基于Transformer架构的全环境AI智能体管控，集成向量嵌入和图神经网络技术，统一管理测试环境、准生产、生产环境，利用LLM快速定位问题，实现90%以上的根因分析准确率，大幅度提升迭代开发效率。
基于多模态大语言模型(LLM)的智能交互系统，融合GPT-4、Qwen、DeepSeek等等前沿大模型能力，实现自然语言与系统组件的深度交互，通过注意力机制精确理解运维指令，提供智能问答与决策支持，让运维工作更智能高效。
基于图神经网络和知识图谱的业务影响分析系统，利用强化学习算法优化故障处理路径，精准预测事件影响范围，实现毫秒级业务服务关联分析，智能排序关键业务优先级。
基于深度神经网络的工程师超级助手，融合预训练代码大模型和自监督学习技术，实现智能代码生成与优化、代码漏洞检查、智能化配置部署，以及基于上下文理解的技术问题诊断，提升开发效率300%。
我们的平台不仅提供先进的AI智能体技术，更注重实际业务价值，帮助企业实现真正的智能运维转型
基于大语言模型(LLM)和强化学习的自动化运维流程，集成知识图谱和时序预测模型，减少90%的人工干预，实现端到端的智能化运维，大幅提升运维效率，降低人力成本。
融合Transformer架构和自监督学习的智能预测系统，基于多维时序数据和图神经网络，实现98%准确率的故障预测，提前发现潜在问题，将系统故障减少98%。
基于多模态大模型和因果推断技术的智能自愈系统，实现自动问题识别与解决，通过预训练模型快速匹配最佳解决方案，减少90%的人工干预需求，提高系统可用性至99.99%
自动化运维和减少停机时间，为企业每年节省50-70%的运维成本，快速实现投资回报。未来可实现节省90+%的运维成本
开放的API架构和模块化设计，轻松集成现有系统及应用组件，随业务增长灵活扩展，满足多样化需求。
采用企业级安全架构，端到端加密，严格的访问控制，确保数据安全和合规性，让您无后顾之忧。
企业客户
系统稳定性提升至
故障解决时间缩短
运维成本节约
值得信赖的合作伙伴
通过AI智能体大模型的精准分析，直观的数据可视化，帮助运维团队快速掌握系统状态，发现潜在问题，做出明智决策，提升整体运维效率。
整合多源数据，提供全面的系统健康视图，关键指标一目了然，AI智能体全面掌控，异常情况即时发现并解决。
基于历史数据的AI智能体分析，预测未来趋势和潜在风险，帮助运维团队提前做好应对准备。
灵活的报表生成工具，支持自定义指标和告警规则，满足不同团队的特定需求。
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