SRE 可观测性领域涉及时序预测学科中（AIOps）传统算法，例如统计学算法、机器学习算法、深度学习算法等，会被大模型取代吗？

过去几年，企业尝试通过 AIOps 平台 实现告警聚合与根因分析，AIOps 停留在“统计智能”阶段，而 Agent 正在迈向“认知智能”阶段。原因是：AIOps 只能告诉你“CPU 异常”，而 Agent 能理解为什么 CPU 异常，以及是否需要立即干预。

当然传统算法仍然无法替代，我们需要快速、低成本、准确响应，传统算法可以解决 80% 的场景，这类场景既然“杀鸡不用牛刀”，也没有必要动用计算开销巨大的大模型来处理这些问题。

当然大模型比传统的异常检测算法的明显优势是多源信息关联、语义理解与因果推理能力，这也是传统算法无法做到的，两者是互补的存在，相辅相成，所以我们需要根据场景来合理利用。

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