Datadog 近期发布的 Bits AI SRE 引发了业界对 AI 原生运维智能体的广泛关注。其“假设驱动”的调查范式，标志着 AI SRE 正从数据摘要迈向因果推理的新阶段。

云智慧结合在多源异构环境中的落地经验，梳理出两类 AI SRE 产品的不同设计取向：一是在统一可观测平台内追求高精度根因推理，二是在开放、碎片化的技术栈中优先保障排障效率与知识复用。

本文旨在客观呈现两种合理且互补的实践路径，为正在评估 AI SRE 方案的企业提供参考。

一、行业共识：为何“假设驱动”成为AI SRE的新基线？

Datadog 在其技术博客中明确提出，Bits AI SRE 的核心在于模仿人类 SRE 的推理过程——通过形成假设、验证证据、递归深入，而非一次性汇总海量遥测数据。这一方法有效规避了早期“LLM 摘要引擎”在上下文膨胀与噪声干扰下的失效问题。

这一范式已成为当前主流 AI SRE 产品的共同选择。无论是 Resolve AI、微软 Azure SRE Agent、Sequoia 投资的 Traversal，还是云智慧Castrel AI，均围绕“假设-验证”循环构建其智能体架构。其典型流程可归纳为：

Traversal 联合创始人 Raj Agrawal 曾在播客中形象地描述这一过程：

“We tried to mimic how an SRE would debug... an SRE typically might look at a piece of evidence and then figure out what's the next piece of evidence to look.”

这种顺序化、证据导向的推理机制，显著提升了 AI 在复杂分布式系统中的排障可信度，也奠定了当前 AI SRE 的技术基线。

二、设计目标的差异：统一平台 vs 开放生态

尽管方法论趋同，但在产品目标与适用边界上，Datadog 与云智慧Castrel AI做出了不同的权衡：

Datadog：在统一数据湖中实现深度因果推理

依托其端到端的可观测性平台，Bits AI SRE 的设计前提是一个高质量、全量、结构化的遥测数据环境。在此条件下，AI 可以深度关联指标、日志、链路与事件，实现高置信度的根因分析——这也是其宣称“降低 95% 解决时间”的关键支撑。

Castrel AI：在异构环境中最大化排障效率

云智慧Castrel AI面对的更多是混合监控栈：客户可能同时使用 Prometheus + ELK + Dynatrace + 自研日志系统。在这种环境下，我们无法假设数据完整性，因此将产品目标聚焦于：无论数据是否完整，都能为工程师提供可操作的洞察。

为此，云智慧Castrel AI明确设计了三级输出策略，确保在各种条件下均有价值产出：

在典型的多源异构客户环境中，云智慧Castrel AI的根因定位准确率可稳定达到 80% 左右。这一水平建立在真实生产数据的基础上，反映了在非理想遥测条件下的实际能力。

这种设计源于一个基本判断：排障中最耗时的环节，往往不是执行修复，而是确定排查方向。即使 AI 无法给出最终答案，能够帮用户快速排除干扰、聚焦关键路径，本身就是显著提效。

二、知识沉淀：Expert Agents与Runbook的殊途同归

Datadog：构建领域专家智能体网络

Datadog 提出将 Bits AI SRE与更多“expert investigator and optimization agents”集成，形成一个可协同工作的智能体生态。这些专家 Agent 本质上是平台内置的领域知识模块，用于加速特定场景（如 Kafka、K8s、数据库）的推理。

Castrel AI——Runbook：用经验加速推理

云智慧Castrel AI采用Runbook + Hypothesis 双引擎架构。需要强调的是，Runbook 并非替代假设驱动，而是对其的高效增强。

例如，某客户历史上多次因“Java 堆内存泄漏”或“数据库连接池耗尽”导致服务延迟。云智慧Castrel  AI会将此类经验编码为 Runbook，在类似告警触发时优先验证这两个高频假设，从而跳过大量低概率路径。

从本质看，Datadog的Expert Agent与云智慧Castrel AI的 Runbook都是结构化领域知识的载体，差异在于知识来源、定制灵活性与积累机制。

云智慧Castrel AI的 Runbook 支持从多种渠道自动或半自动构建：用户上传的运维手册、历史工单的根因标签、甚至一次由人类专家介入完成的复杂排障过程。只要问题被解决，系统就会提取“症状-动作-方案”三元组，形成可复用的知识资产。

三、技术对比：适配不同技术现实的合理选择

需要重申的是，故障排查只是 AI SRE 能力拼图的一角。无论是 Datadog 还是云智慧 Castrel AI，都在向告警降噪、变更影响分析、容量预测等方向延伸。

而两款产品的根本差异，源于对客户技术现实的不同假设：

在真实企业环境中，监控工具的碎片化是常态。Datadog、Splunk、New Relic、Grafana、ServiceNow 往往共存。这种现实为平台无关、知识可迁移的 AI SRE 方案提供了存在空间。

因此，Bits AI SRE 与云智慧 Castrel AI各自服务于不同技术栈成熟度与集成偏好的企业。对于已全面采用统一可观测平台的团队，Bits AI SRE 是自然延伸；而对于希望在现有体系上渐进式引入 AI 能力的组织，云智慧Castrel AI提供了一种无需推倒重来的务实路径。

云智慧致力于在开放生态中构建更具适应性的 AI SRE 能力和 Castrel 的实践，为更多企业提供一种契合其技术现状的智能化选择。