随着国内企业数字化程度持续深入，数字化应用架构呈现国产化、分布式、云化发展趋势。企业传统以人力为核心的运维模式，已难以适配当前数字化应用下庞大的基础设施与复杂应用架构的实际需求，亟需引入智能化手段逐步主导运维操作，推动运维模式从人力驱动向数据、算法驱动的智能运维模式转型，提升运维效率与服务质量。
传统运维专家可依托智能体工厂，将专业运维工作沉淀为AI能力，实现运维组织能力的AI化转型；也可联合专业厂商对通用运维智能体开展本地化AI能力适配，快速完成运维组织的AI化升级。
在复杂运维场景下（如下图事件处置过程），依托A2A、MCP等协议实现多智能体协同，突破单智能体的能力局限。按照监控感知、故障告警、根因分析、预案执行、复盘优化等运维环节进行专业分工，实现各模块高效联动，解决单一智能体难以覆盖多组件、多层级、多领域运维场景的痛点，提升运维全流程的专业性与全面性。
企业的运维环境、知识、能力通常具备独特性与私密性。智能体开发工厂可帮助企业开发、训练并管理专属运维智能体，服务于企业整体运维体系，搭建高效、安全、私有化的智能运维空间。
