夜雨聆风本文整理自QCon北京2026 田云龙分享《AI时代SRE变革实践》，通过AI音视频总结工具Ai好记（aihaoji.com）进行转录整理，以下为视频转文字整理后的会议笔记内容。
SRE（站点可靠性工程）这个词在AI时代有了全新的含义。以前保障的是服务、配置、数据库，现在多了模型链路、推理链路、Agent决策链。
混乱的维度翻了几倍，传统的扩容、切流、降级这三板斧根本不够用了。
为什么AI业务的稳定性跟传统不一样？
田云龙上来先给了一个判断：「我们现在已经不是AI业务了，而是实验业务了」。小红书AI搜索问答体系（豆报、问一问、点点等）已在去年上线并持续推广中，成为核心生产系统。
AI业务跟传统业务最大的区别在于都涉及多模型串联。文本模型、多模态模型、排序模型、推理模型像链条一样串在一起，任何一个模型异常都会影响整个链条。一个模型效果波动，可能引发用户吐槽，影响广告收入，同时GPU成本也会被连带波动。
传统SRE的约束条件是发布、容灾、机房、容量。AI时代的约束变成了Prompt、Tool、Workflow、Memory、权限和模型行为规范。止损方式从简单的扩容、切流、降级演进为策略切换、人工接管、受控执行、基于token的降级。
田云龙的原话是：「我们需要保障整个系统是可判断的、可止损的，并且可被人接管，而不是完全自由化的」。
双重AI系统：既是保障对象，也是保障工具
一个特别有价值的概念是「双重AI系统」。AI时代的SRE面对两套系统：一套是被保障的AI业务系统，另一套是用AI去保障业务生产的工具系统。
两者是相互关联的。被保障的AI系统会用到Agent，Agent在不确定情况下执行错误判断，反过来会放大线上影响。这对SRE的全链条控制能力提出了更高要求。
AI-in-SRE Loop：事前事中事后全流程闭环
田云龙团队将AI引入到SRE的完整工作流程中，形成一条全闭环链条。
事前AI化：巡检、容量评估、风险治理从依赖「人加平台做决策」转为AI自动判断。AI可以无休止工作，更快发现潜在问题。
事中AI化：AI分析告警信息辅助决策，处置阶段采用人机协同。目前还没做到全自动，但分析环节已经完全AI化。
事后AI化：每一次故障的处理经验自动沉淀为知识库，成为下一次迭代的基础。
核心公式：「AI-in-SRE Loop让系统更早被发现，更快形成决策判断，止损更高效，整个过程形成闭环沉淀为下一次迭代的基础」。
Harness工程：给Agent加护栏
Agent不能自由发挥——这是田云龙团队的核心立场。他举了一个很形象的例子：「如果让AI自由发挥，可能对于我们运维来说是一个天灾」。
Harness（约束框架）包含三层控制：
- 约束输入
Agent能接收什么信息，不能接收什么信息，有限定 - 约束推理
推理过程有固定的链式结构，不是自由发散 - 受控执行
Agent做出动作后，必须有反馈校准环节
执行路径上规划了三级递进：从只读建议（人审查后操作）→辅助判断（只需人做action确认）→有限自动化（特定条件下自主执行）。核心原则是「让创造性留在判断层，确定性留在执行层」。
落地案例：怎么把方案变成现实
具体落地上，田云龙展示了几个关键技术方向：
Agent决策链的可观测性。传统链路追踪只能跟踪服务之间的调用，现在要跟踪模型调用和Agent的决策路径。每个决策步骤都要记录上下文，方便事后回溯Agent为什么做这个选择。
基于token的降级策略。传统降级是切流或关闭功能，AI时代的降级可以更精细——减少模型输出的token数，降低推理质量以换取响应速度。这对成本控制也有效。
人机协同的事故处置。告警触发后，AI先做初步分析，给出故障范围、根因推断和推荐操作，人工确认后执行。执行完再交给AI做效果验证。
这套框架适合什么场景
- 已经在用AI能力支撑核心业务的技术团队
需要重新定义SRE的保障边界 - 正在建设Agent平台的团队
需要参考Harness约束框架的设计思路 - 对AI运维感兴趣的技术负责人
想了解同行在AI稳定性方面的前沿实践
常见问题
Q：AI建模SRE需要自研Agent框架吗？A：不一定需要从头自研。可以先利用现有框架快速落地MVP验证，再逐步加入企业私有接口的集成。
Q：Harness约束框架跟传统限流有什么区别？A：传统限流关注的是请求层面，Harness关注的是Agent的决策层面，两者是不同维度的防护。
Q：双重AI系统的概念怎么落地？A：建议从梳理你目前的AI业务系统和运维系统的关联路径开始，找出Agent决策可能影响业务的环节，优先加约束。
Q：token降级在实际场景中怎么用？A：可以理解为一种精细化的流量控制——不关服务，只减少模型输出的计算量。适合对响应质量不敏感的实时告警场景。
以上内容由 Ai好记 转录整理。
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