专题演讲嘉宾:张奇

京东算法专家

中国科学院自动化研究所博士,现负责京东技术风险算法建设,推动大模型 Agent 与自进化技术在故障应急、风险分析等场景中的应用与落地。研究与实践方向涵盖智能体、强化学习、知识图谱及智能运维,在专家经验建模与业务系统落地方面积累了实践经验。在 AAAI、ACL、IJCAI、IEEE TPAMI、Pattern Recognition 等顶级会议与期刊发表多篇论文,持续探索从任务经验到可复用智能体能力的工程路径。

by 张奇

京东
算法专家

背景: 线上故障根因定位

现状: 变更 / 日志 / 链路 / 容量 /DB 多系统割裂, 人工串行排查,MTTR 高、强依赖专家, 传统告警只能"发现", 不能"定位"; 规则化脚本难以覆盖复杂故障;

目标: 从"人找根因"到"Agent 自动给结论", 压缩应急响应时间

方案: 多智能体应急排查系统诊断 → 处置 → 复盘与预防 → 持续进化

演讲提纲

  1. 多 Agent 协同排查:从多源信息到故障诊断
    • 基于 oxygent 框架的 Multi-Agent 编排:main_agent → app_agent →(dispatch → analysis)
    • “6+1”领域专家 Agent:变更、日志、链路、维度、容量、数据库,以及按需触发的业务监控 Agent
  2. 主动式应急:从被动问答到主动协同
    • 基于 Hermes 框架,结合现场上下文、知识与 Skills,主动推进信息采集、人员协同、处置跟进和恢复收口
    • 根据现场进展判断何时介入、找谁协同、何时保持静默,实现人机“协同智能”
  3. 故障复盘与风险前置:从应急处置到研发预防
    • 故障复盘 AI 化:汇聚现场沟通与排查记录,辅助还原故障时间线、梳理根因证据和生成改进建议
    • 风险代码举一反三:探索将历史故障中的风险代码模式复用于 AI 代码评审(AICR),识别相似隐患
    • 技术方案风险预审:探索将故障经验用于技术方案评审(TRD),在设计阶段识别风险、提出改进建议
  4. 经验沉淀与持续进化:让每次应急成为下一次的经验
    • Skills自进化:从执行轨迹与现场反馈中识别流程缺陷,持续改进排查步骤、工具使用和协同规则
    • 知识自进化:蒸馏故障根因、处置方法与风险模式,形成可复用的故障知识

听众收益

  • 了解多 Agent 协同排查与主动式应急的架构设计
  • 学习领域Skills 演进、知识沉淀的方法

交通指南

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