面向平台工程的智能体 AI：内容简介
本书面向正在建设或演进内部开发者平台的团队。内容先梳理平台工程与开发者体验，再进入 AIOps、组织知识、对话式界面和智能体自主行为。后半部分把重点放在生产环境：如何评估自建与采购方案，如何利用组织知识提供上下文，以及如何处理安全、合规和治理。它提供的是平台能力规划与架构视角，适合用来建立讨论框架和检查现有平台的 AI 就绪程度。
《面向平台工程的智能体 AI》主要内容
- 以 DORA、SLO、SLA 等指标连接平台能力与开发者体验
- 比较自建和采购 AI 平台能力时需要考察的因素
- 梳理组织知识、RAG 与上下文架构的关系
- 讨论对话式界面、智能体自主行为和生产运行
- 把安全、合规与治理纳入平台设计
适合哪些读者
适合平台工程师、云原生架构师、SRE、开发者体验负责人及技术管理者。读者若熟悉 DevOps、内部开发者平台和基本生成式 AI 概念，会更容易理解各章的取舍。
书中技术与产品生态变化较快，实施时应结合当前版本、组织权限模型和合规要求复核。
目录、试读与相关阅读
可在本页“目录与试读”中查看章节和正文节选，在“书籍资料”中核对作者、版本、语言与 EPUB 文件大小。同主题读本包括智能体 AI 系统思维：软件架构师指南、AI 智能体实战（第二版）。
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目录与试读
目录
章节与主要小节（依据 EPUB 导航整理）：
前言
第 1 章：平台工程与开发者体验
从 DevOps 到 AI 驱动的平台工程的演变
开发人员生产力挑战和自助功能
使用 SRE、MTTR、DevOps 研究与评估团队（DORA）指标、SLO、SLA 和服务等级指标（SLI）衡量成功
超越自动化：平台即产品
总结
延伸阅读
第2章：AIOps：平台工程的前后视角
用于组织内部使用的AI驱动数据治理平台
用于内部平台自助服务的会话式 AI
自建 vs. 采购：评估 AI 平台选项
在开发者门户中呈现 AI 功能
总结
延伸阅读
第3章：平台团队的生成式AI基础
推动生成式 AI 平台的关键 AI 技术
自建 vs.购买：评估AI平台选项
定制选项之间有何不同？
面向平台工程师的人工智能
平台上的 AI
摘要
延伸阅读
第 4 章：利用组织知识驱动平台智能
技术需求
理解平台工程中AI模型的上下文
平台场景中的零样本、单样本和少样本提示
平台运营中的上下文策略
组织知识系统和上下文架构
标准化知识类型和流动
为平台知识实现 RAG 系统
管理平台工程中的动态和隐性知识
摘要
延伸阅读
第 5 章：对话式界面
技术要求
面向平台工程的对话式 AI 工具概述
将对话式界面与 Model Context Protocol (MCP) 集成
实用演示：AI 辅助平台任务
当前 AI 工具在平台工程中的局限性
嵌入知识结构的价值
摘要
延伸阅读
第6章：代理式人工智能与自主行为
智能体AI是DevOps的下一层
工作流与智能体在确定性光谱上的对比
生产环境智能体的三大支柱
个人智能体与生产环境智能体
摘要
延伸阅读
第 7 章：生产环境中的智能体
智能体就绪度：我们的平台准备好被消费了吗？
专家智能体与架构周期
构建过程：使用 Strands 将洞察转化为行动
摘要
延伸阅读
第 8 章：安全、合规与治理
AI 伦理
模型护栏
身份与访问控制
AI智能体的威胁向量
法规合规
第 8 章实验室：安全实务
摘要
延伸阅读
第9章：未来方向
为未来构建词汇
前瞻工程：从共识到执行
分发标准操作程序
在整个组织中扩展
自主能力将如何演变
组织将实现层级提升
终极赌注：可下载的智慧
活的附录：将你的智能体连接到我们的记忆图谱
摘要
延伸阅读
第10章：解锁您的专属权益
通过三个简单步骤解锁本书的免费权益
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你是否曾觉得，仅仅为了将代码投入生产，就像在迷宫中摸索？你本想构建出色的功能，却被基础架构的纠缠、晦涩难懂的错误信息以及试图连接十几个互不沟通的工具所困住。我们也曾切身感受过这种痛苦。我们见过团队浪费无数小时，并非在建设优秀的产品，而是在与底层系统的复杂性搏斗。
