AIOps探索:如何借助Openclaw打造一个好用AIOps助手

多客科技

作者：微信文章
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研究Aiops有一段时间了，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。同时，欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。

最近Openclaw确实很受关注，大家看这个微信指数趋势就明白了：



这两天我也在研究如何将它和咱们的AIOps关联起来，目前我有了一些初步不太成熟的思路，今天分享出来给大家做下参考，同时也希望大家在留言区说说你的看法。
Openclaw作为一个优秀的Agent工具，为我们提供了连接模型与基础设施的“钩子”。但要将其打造为一个“真正有帮助”的运维助手，绝非写几条Prompt那么简单。我觉得一个真正能干活的运维助手，必须具备这三个核心能力：上下文感知、工具编排和安全边界。

维度	传统自动化工具	基于 OpenClaw 的智能助手
触发方式	预设规则/定时任务	自然语言意图识别
异常处理	固定的 If-Else 逻辑	基于 LLM 的动态推理与自愈
知识获取	手动查询 Wiki/文档	自动化 RAG（检索增强生成）
执行反馈	纯文本日志	闭环的状态确认与策略修正

第一步：构建深度上下文体系

Openclaw如果只对接一个通用的LLM，它只能算是个“通才”，不是“专家”。要让它懂你的业务，必须在Openclaw的 Memory模块和Knowledge Base 下功夫：

1）CMDB实时联动

不要让Agent问你“服务器 IP 是多少”。应通过Openclaw的Tool接口实时拉取 CMDB信息。当用户说“重启支付网关”时，Agent能够自动关联出该服务所在的集群、宿主机及当前的负载状态。

2）RAG化的SOP库

将历史故障处理记录（Post-mortem）、公司内部的SOP文档向量化。当 Openclaw检测到某个错误码时，应优先从本地知识库中检索处理步骤，而不是去网上搜通用的解决方案。
第二步：任务执行引擎

Openclaw的核心优势在于其扩展性。要实现真正的运维辅助，需要开发一系列原子化工具：

1）诊断类工具： 比如可以封装Prometheus/Loki查询接口，让Agent能自己看监控图表或者日志。

2）操作类工具： 比如可以封装Kubernetes或 Ansible API，从而可以操作服务器或者Kubernetes集群以及各种资源。

3）验证类工具： 执行完操作后，自动调用健康检查接口，确认操作是否生效。

关键点： 工具的输入输出必须高度标准化（JSON 格式），并在Openclaw中配置详细的Description。LLM是通过描述来理解工具用途的，描述越严谨，调用越准确。
第三步：建立可控的执行流

运维禁不起“幻觉”。在 Openclaw的工作流中，必须引入人机协同机制：

1）分级授权管理：

查询类操作（只读）可由Agent直接执行；变更类操作（如扩容、重启）必须在Openclaw输出执行计划后，由运维人员点击“确认”后方可下发。

2）沙箱（测试）环境预演：

比如对于复杂的SQL修改或配置变更，Openclaw应先在预发或沙箱环境执行，并比对执行结果。

3）负向反馈学习：

如果Agent提出的建议被人工拒绝，这一路径应被记录并反馈给模型，防止下次犯同样的错误。

落地路径

想要构建一个全能战神是不现实的。建议的落地路径如下：

阶段	目标	场景示例
阶段一：智能答疑	解决“信息孤岛”问题	“帮我查一下 A 业务在上海机房的所有弹性公网 IP”
阶段二：辅助诊断	缩短 MTTR（平均修复时间）	“分析过去 10 分钟订单服务的报错日志，给出前三个可能的诱因”
阶段三：闭环操作	实现部分场景自愈	“监测到 CPU 超过 90%，且当前无变更，请按照 SOP 扩容 2 台实例”

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最后介绍下我的大模型课：我的运维大模型课上线了，目前还有很大优惠。AI越来越成熟了，大模型技术需求量也越来越多了，至少我觉得这个方向要比传统的后端开发、前端开发、测试、运维等方向的机会更大，而且一点都不卷！
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加好友送你一份n8n入门教程··············  END  ··············哈喽，我是阿铭，《跟阿铭学Linux》作者，曾就职于腾讯，有着18年的IT从业经验，现全职做IT类职业培训：运维、k8s、大模型。日常分享运维、AI、大模型相关技术以及职场相关，欢迎围观。