QCon上海2026：百度 SRE Agent 规模化落地实践解读
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原创 欢迎关注的 2026-11-04 18:00 北京 QCon上海2026，百度SRE Agent规模化落地实践经验官方解读。 。 点击蓝字，关注我们 作者 | 百度 SRE 导读 introduction 过去一年，做出一个 Agent 其实不难：它能听懂问题、调几个工具、把一段任务跑完，有时候效果还挺惊艳。但当我们真的把 Agent 放进生产环境，关心的问题立刻就变了——它部署在哪、谁维护、配置怎么更新、出了问题怎么查、调一次会不会污染线上、调用生产工具安不安全、这次处理的经验能不能留下来给下一个 Agent 复用…… 也就是说，难点已经不再是"能不能做出来"，而是" 能不能稳定地托管起来、能不能安全地跑起来、能不能持续地变好 "。QCo n 上海2026 百度运维部出品的《百度SRE Agent 规模化落地实践——大模型 Agent 的安全托管与自主进化探索》分享详细介绍了AgentOps业务落地经验。 全文 5194 字，预计阅读时间 8 分钟 GEEK TALK 01 背景与规模化挑战 一个团队只有一个 Agent 的时候，很多问题靠人就能解决：找台机器起个实例、配个消息通道、准备几份 Skill，出问题登录机器看日志——不优雅，但能跑。 可一旦 Agent 多了、团队多了、场景复杂了，这套做法会迅速失效。我们把它归成六类问题： 接入与部署 ：每个团队都重复准备环境、配实例、接通道，大量时间花在"让 Agent 跑起来"，而不是让它的业务能力变好。 配置与版本 ：一个 Agent 不只有 Prompt，还有 Skill、工具、知识、运行时配置，这些没有统一的版本边界，调试里的改动很容易污染线上，出了问题也不知道是哪次变更。 运行与观测 ：一次执行包含意图理解、规划、Skill 选择、多次工具调用，如果只看最后一句回答，根本判断不出问题出在模型、知识、工具还是流程。 安全与权限 ：Agent 一旦能碰生产，就可能触发查询、变更、写操作，光靠 Prompt 告诉它"别干危险的事"远远不够，必须有平台级的权限、审批、限流、审计和回滚。 能力复用 ：公共工具、业务知识、历史经验难沉淀，场景建设高度依赖少数专家。 质量与演进 ：没有稳定的 Case、回放和评估体系，你根本没法判断新版本是不是真的变好了。 一句话收口——当 Agent 从"单点试用"走向"规模化生产"，接入、版本、观测、安全这些缺失会集中爆发，结果就是： 企业用得起来，却管不住、不敢放大 。AgentOps 要解决的，就不是某一个 Agent 的问题，而是这一组规模化问题。 GEEK TALK 02 AgentOps 整体架构 自下而上五层： 基础设施层 ，算力、存储、网络； 能力供给层 ，模型、工具、知识库、公共 Skill； 平台层 ，也就是整个 AgentOps 的核心； 网关层 ，统一入口、鉴权、路由、限流； 接入层 ，如流、数字员工、Web、消息机器人、OpenAPI 这些入口。 这里有一个我们特别想强调的设计思想： 控制面和数据面分离 。控制面负责"定规则、管治理"——配置、版本、发布、评估、知识、安全策略；数据面只专注"执行"——正式实例跑真实业务，调试沙盒跑草稿和回放，两者隔离。为什么要分开？因为解耦之后才好独立演进、好扩展，业务团队专注场景逻辑，外围工程能力交给平台。 而平台层里，我们用 五大中心 统一把 Agent 管起来： Agent 管理、安全、变更、评估、知识 一起纳管，五层架构让 Agent 从"能跑"走向"敢用"。 AgentOps 的五大核心能力，是一条从"稳定运行"到"持续进化"的主线： Runtime 全生命周期托管 → 安全管控 → 场景仿真回放 → 知识沉淀与能力闭环 → Agent 自主进化 。 GEEK TALK 03 Runtime 全生命周期托管 我们不希望每个团队都自己维护运行实例，而是平台统一管 Agent 从 创建 → 配置 → 部署 → 运行 → 升级 → 监控 → 故障恢复 → 下线 的全过程。这里的"托管"不只是起个进程，它至少包含四块： 全周期托管 ，一站式纳管； 统一资产与状态 ，配置、能力资产、运行实例、会话状态、版本发布、运行观测集中管理，实例迁移重建后上下文也不丢； 高可用保障 ，健康检查、状态持久化、实例恢复、依赖切换，做到故障自愈； 弹性与多租 ，按负载伸缩、多团队隔离、配额成本可控。 这块带来的直接变化是：新 Agent 的交付周期，从"周级"降到"天级"，而且稳定性有 SLA 兜底。说白了——Agent 的"可用"不是某个组件的状态，而是配置、能力、实例、依赖共同可用，这件事交给平台兜底。 GEEK TALK 04 安全管控 Agent 进了生产，安全是绕不开的底座。我们有一个基本