Агентический искусственный интеллект для поддержки производства: переход от оповещений к интеллектуальному разрешению инцидентов Обеспечение производства сегодня по-прежнему во многом зависит от инженеров. Поступает оповещение → инженер проверяет журналы → ищет предыдущие инциденты → выявляет проблему...
Агентический искусственный интеллект для поддержки производства: переход от оповещений к интеллектуальному разрешению инцидентов
Обеспечение производства сегодня по-прежнему во многом зависит от инженеров.
Поступает предупреждение → инженер проверяет журналы → ищет предыдущие инциденты → выявляет возможные RCA → проверяет решение → принимает меры.
Работая над этой проблемой, я начал изучать простой вопрос:
Может ли агентный ИИ уменьшить эту зависимость, не предоставляя ИИ неконтролируемого доступа к производству?
Это идея моего проекта поддержки агентного производства.
От оповещения к RCA с помощью искусственного интеллекта
Основной поток, который я строю:
Инцидент → Чистый уровень → RAG → AI-агент → RCA → Проверка → Одобрение человека → Действие
Вместо того, чтобы отправлять каждый инцидент непосредственно в LLM, система сначала подготавливает и контролирует контекст.
RAG (Поисковая дополненная генерация) ищет исторические происшествия и знания, чтобы предоставить соответствующий контекст.
Затем агент ИИ использует этот контекст для создания возможного анализа первопричин (RCA) и рекомендуемых действий.
Но здесь есть важная проблема.
Управление ИИ до интеллекта ИИ
Производственные журналы могут содержать:
IP-адреса и имена хостов
Идентификаторы ресурсов AWS и номера ARN
Информация о проекте/среде