AIOps探索:拿Codex作为AIOps的智能运行时似乎是个不错的主意!

研究AIOps已有数月，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。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。

昨天的文章AIOps探索：Hermes可能是现阶段最适合做AIOps的Agent（附可行性落地思路）发完后，有个朋友跟我说可以试试拿最新版Codex做AIOps，而且给Codex配上合适的skill，一样也可以自我学习、自我进化。

于是今天我针对Codex能否做AIOps做了一番调研，结论就是：完全可行！但前提是，别把Codex当成AIOps平台本身，而要把它当成AIOps的智能引擎。

很多朋友谈AIOps，习惯从“监控平台更智能了”出发：告警降噪、事件关联、根因分析、自动化处置……这些能力当然重要，但真正落到企业现场时，问题往往不在“缺不缺一个智能分析模型”，而在于三件事：上下文拿不全、系统打不通、动作管不住。

这也是为什么很多AIOps项目最后停留在“会看不会做、会说不会落地”。

而Codex这一类Agent工具，恰好提供了另一种思路。它的价值不在于替代监控、日志、工单、发布、协同这些系统，而在于成为一个能够理解任务、调用工具、组织上下文、执行步骤的智能内核。

官方对Codex CLI的定位，本质上就是终端中的coding agent，它支持工具接入、审批与沙箱，也支持把可复用流程封装成skills，这决定了它更适合做“能力底座”，而不是直接做“产品壳”。

所以，我认为基于Codex做AIOps完全可行，而且很可能是一条比传统AIOps产品路线更轻、更快、更符合企业实际的路径。

为什么这么说？

因为企业真正需要的，不是一个只会给结论的“大模型页面”，而是一套能嵌进现有运维流程的智能系统。它要能看到告警，读到日志，理解最近的变更，拉取配置和资产信息，调工单系统，连协同平台，最后在合规边界内提出建议，甚至执行受控动作。

MCP的意义，恰恰就在于把外部工具和上下文接进来。而skills的意义，则在于把高频、可复用的运维经验沉淀成结构化能力。而Codex可以轻松接入MCP，而且也可以调用各种Skill。换句话说，Codex负责“思考和编排”，MCP负责“连接系统”，skills负责“复用经验”。

这三者一旦组合起来，AIOps的产品形态就会发生变化。

它不再只是一个“智能告警分析助手”，而可以演进成一个真正的中台。比如，我们可以基于Codex做一个这样的系统：前端是统一的工作台，后端是权限、审批、审计、队列、策略引擎，底层是Codex驱动的Agent Runtime，中间用 MCP把监控、日志、CMDB、工单、发布、知识库、协同平台连接起来，再用 skills把“Pod异常排查”、“磁盘打满分析”、“服务5xx归因”、“发布失败回滚建议”等这类经验封装进去。

这时候，AIOps才第一次有可能从“分析软件”变成“操作系统”。

但我也想强调一句：这里最重要的，不是AI有多强，而是治理层有没有单独做出来。

这是我最反对“AI 运维万能论”的地方。

很多人一看到Agent能读日志、能连系统、能跑命令，就会自然地往“全自动运维”上想。可真实的生产环境不是Demo。企业真正关心的从来不是模型答得多漂亮，而是：谁能看生产？谁能动生产？哪个动作必须审批？哪个操作能回滚？出事后谁来追责？

这些问题，Codex本身不替你解决。它能提供审批、沙箱、网络访问控制等基础安全能力，但那只是agent级别的能力约束，不是企业级的治理平面。真正要让这套体系站得住，必须在Codex之外，再做一层自己的后端：做多用户、多角色、多租户，做权限边界，做审计日志，做审批流，做动作白名单，做环境隔离，做风险分级。

所以我的核心判断可以概括成一句话：Codex不适合直接拿来当AIOps平台，但非常适合做新一代AIOps中台的智能运行时。

这句话背后其实有三层意思。

第一，Codex不是来替代监控、日志、工单和发布平台的，而是站在这些系统之上，把原本分散在各处的上下文和动作能力编织起来。

第二，AIOps的壁垒不再只是算法，而会越来越体现在“连接多少系统、沉淀多少技能、治理能力有多强”。

第三，未来真正有价值的AIOps产品，不会是一个孤立的AI助手，而是一个可审计、可审批、可复用、可集成的企业级智能操作中台。

如果沿着这个方向继续走，我反而认为AIOps会进入一个更务实的阶段。过去行业里很多项目，一上来就想做全量关联分析、全自动闭环，结果建设成本高、落地周期长、业务部门感知弱。现在换一种打法，完全可以先从几个最有价值的场景切进去：告警智能分析、Runbook技能化、变更风险评审、事故复盘生成。先让系统做到“看得懂、说得清、帮得上”，再逐步走向“做得稳、管得住、能闭环”。

这条路未必最炫，但更像一条真正能进企业、能进生产、能做成产品的路。

基于Codex + MCP + skills做AIOps中台，可能是AIOps从“智能分析工具”走向“智能操作中台”的一次产品重构。这件事，一旦做成，改变的就不只是运维效率，而是整个企业对“智能化运维”这四个字的理解方式。

顺便介绍下我的大模型课：我的运维大模型课上线了，目前还在预售期，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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