智能營運助手是阿里雲基於人工智慧技術打造的營運領域的智能助手，旨在為企業提供智能的運行時可觀測、資料洞察、智能診斷、智能自愈等智能觀測和營運能力，即時守護公司專屬應用程式和服務。
智能營運助手深度整合阿里雲可觀測平台的多來源資料採集、儲存、分析能力與 UModel 可觀測資料模型，採用大語言模型（LLM）與多智能體（Multi-Agent）協同架構。旨在解決傳統營運工具使用門檻高、資料孤島嚴重等痛點，為企業提供從自然語言互動到自動化巡檢的全流程營運輔助能力，實現營運知識的沉澱與自動化執行。
智能營運助手目前處於公測階段。公測期間，我們將持續最佳化各項功能體驗。
核心功能
智能營運助手提供智能會話與數字員工兩大核心能力模組：
智能會話
智能會話是使用者與 AI 自然語言對話的統一入口，使用者無需掌握複雜的資料查詢方法，通過自然語言對話即可快速瞭解線上運行時狀況、指標分析解讀、事件診斷、指揮智能體完成營運任務等。
對話能力：支援高保真多輪對話，具備上下文感知與意圖追蹤能力，能準確識別使用者在連續對話中隱含或演變的需求，實現“一次提問、多次追問、全程連貫”的自然互動體驗。
任務執行：全面覆蓋資料探索（Data Exploration）、異常檢測（Anomaly Detection）、故障診斷（Fault Diagnosis）及根因分析（Root Cause Analysis）等典型智能分析情境，能夠根據業務語境動態調用分析方法與工具鏈，確保任務執行既精準又高效。
結果呈現：輸出形式為融合可視化圖表、邏輯推導鏈路與結構化文本的綜合分析報告。不僅展示“是什麼”（What），更闡明“為什麼”（Why）與“怎麼辦”（How），通過圖表輔助理解、推理過程透明化、結論條理化，顯著提升決策效率與可信度。
數字員工（自訂營運智能體）
數字員工是智能營運助手提供的自訂智能體能力，使用者可以為智能體配置特定許可權、知識庫、行為規則等。不同於傳統問答機器人，數字員工支援使用者根據業務情境進行靈活定製：
多執行個體並行協作：支援建立多個功能獨立的數字員工，每個執行個體擁有獨立的上下文記憶與任務隊列，可平行處理不同維度營運任務。
角色定義：支援自訂名稱、職責描述及行為約束指令集，使其貼合特定業務角色。
精微調權限管理：支援配置數字員工的操作許可權範圍，滿足企業級安全合規要求。
私人知識庫掛載：支援關聯企業內部營運文檔與知識庫，實現特有營運經驗的沉澱與複用。
獨立會話管理：提供完整的歷史對話記錄查詢、當前會話上下文管理，確保營運過程可追溯。
核心優勢
智能營運助手採用“統一資料平台+UModel+傳統演算法 + 產生式 AI”的混合處理架構，有效克服了大模型在數值計算精度和邏輯幻覺上的局限性。
堅實的資料底座
基於阿里雲可觀測平台的多來源資料採集、儲存、分析能力，實現實體關聯資料、日誌、指標、鏈路、事件等資料的大規模即時分析。UModel 上下文感知
利用 UModel 圖模型構建即時拓撲與指標關聯，為 AI 提供準確的即時營運世界上下文（Context），解決資料孤島問題。演算法與大模型融合
預先處理：利用時間序列異常檢測、日誌聚類、多維下鑽等傳統演算法進行特徵提取，確保資料準確性。
推理決策：大模型基於演算法提取的特徵和 UModel 拓撲關係，進行高階邏輯推理，產生故障根因分析與處置建議。
典型應用情境
自然語言資料探索：降低資料查詢門檻，將自然語言轉換為底層查詢語句，無需掌握 SPL/SQL 即可查詢指標與日誌。
智能輔助問答：結合企業私人知識庫，回答關於內部營運規範、操作流程等問題，提升營運效率。
全鏈路異常診斷：自動分析多維指標、日誌、鏈路及事件數目據，結合 UModel 拓撲關係和歷史故障模式，實現異常自動探索。
自動化根因分析：在故障發生時，自動關聯異常指標、變更事件與依賴拓撲，定位故障根因並給出處置建議，縮短故障恢復。