发布时间：2026年08月14日
恩士迅携手新加坡人民协会：四款 AI智能体重塑基础设施IT运维未来
恩士迅（NCS）携手新加坡人民协会，基于 Agentic AI 基础设施平台打造了四款 IT 运维智能体，重新定义基础设施 IT 支持的未来。这些专为特定场景打造的 AI 智能体，支持用户通过自然语言对话完成应用日志分析、安全报告生成等技术任务。该方案赋能用户自助解决问题，同时提升了 IT 运维团队的生产力，使工程师得以将精力投入更高优先级的任务。
核心要点
- 事件解决高度依赖基础设施 IT 支持团队——故障排查与诊断均需要扎实的技术专业能力。
- 恩士迅（NCS）联合人民协会 IT 团队试点 Agentic AI 解决方案，以处理常见的重复性支持任务，降低对专业人员升级处理的依赖。
- 平台提供四款专用智能体，覆盖四大关键工作流程：日志分析、用户账户检查、治理与报告、知识检索。
- 该方案加快了事件处理速度，减少了人工干预，缩短了周转时间，使工程师能够专注于更高价值的工作。
面临的挑战
基础设施 IT 支持团队面临一个核心挑战：现有的支持模式高度依赖线性流程，故障排查往往局限于单一团队或固定的上报机制。故障排查依赖单一团队或单一路径逐级升级。这造成了瓶颈，拖慢了事件解决速度。检索与解读诊断信息的高门槛进一步加剧了这一问题——此类工作通常要求从业者具备扎实的 IT 背景，并熟悉系统日志、基础设施组件及应用依赖关系。
因此，用户不得不依赖少数具备高技术水平的人员来完成 Active Directory 用户检查、系统日志提取与分析、合规报告生成等任务。这增加了周转时间，影响了服务可用性，最终降低了用户满意度。
解决方案
为提升基础设施 IT 支持运维的生产力，NCS 与 AWS GenAI 创新中心（GenAIIC）合作伙伴创新联盟（PIA）合作，为人民协会（PA）试点了一套 Agentic AI 解决方案。该 Agentic 基础设施平台基于 AWS 构建，借助 Amazon Bedrock Agents，通过对话式界面为用户处理各类支持任务。用户可使用自然语言向四款专用智能体发出请求，从而执行通常需要深厚技术知识才能完成的复杂任务。
图1：四款专用智能体重塑 IT 运维未来
Active Directory 智能体
Active Directory（AD）智能体可即时检索关键账户信息——例如未来30天内即将过期的账户及当前已锁定的账户。用户可直接查询这些信息，无需再提交服务请求或等待工程师响应。
这不仅大幅缩短了周转时间，还使工程师能够专注于更高价值、更具生产力的工作，而非处理日常的账户查询。最终，整体运营效率得到提升，用户体验也随之改善。
治理与报告智能体
该智能体在多个 AWS 环境中执行全面的合规检查，并通过定制化验证脚本提供近实时的系统加固状态报告。
从管理角度来看，这一能力具有显著的运营价值。补丁更新后的加固验证是一项强制性要求，用以确保与机构安全标准的持续对齐。当手动执行时，这一流程耗费大量人力、耗时，且容易出现人为疏漏。
通过自动化这些合规检查，不仅简化了传统上高度耗费资源的工作流程，还提升了准确性、可审计性与一致性。这确保了人民协会的加固态势始终保持最新，并与治理要求保持一致。
最终，这一自动化使工程师能够将时间转向更高价值的战略性工作，提升整体生产力，并加强整个组织的安全与合规态势。
日志分析智能体
日志分析智能体展示了其精准分析基础设施与网络日志的能力，有效赋能事件管理。该智能体利用在真实或模拟事件中收集的遥测数据，提供快速初步评估，识别反复出现的模式，并标注最可能的根本原因。
在概念验证（POC）阶段，该方案展现了可量化的业务价值——显著加速了紧急事件的初步分类。这使运维团队能够更及时、更充分地做出决策，同时减少了对个别工程师或专家手动解读复杂日志数据的依赖。由此，专家资源有限可能导致的延误被降至最低，整体运营韧性得到加强。
通过自动化事件分析的早期阶段，组织获得了缩短调查时间、提升服务可靠性、更高效利用工程资源等多项收益。这使技术团队能够将精力从日常故障排查转向更高价值的战略性工作。
未来版本将把智能体能力拓展至基础设施与网络日志范畴之外，为用户全域业务提供更全面的运营洞察，释放更大业务价值。
知识智能体
通过导入机构文档，知识智能体提供与机构指南和标准一致的实时、上下文相关响应。该智能体采用检索增强生成（RAG）方法，将文档库转变为交互式知识库——为用户节省时间，帮助他们快速找到准确信息。NCS 将与人民协会合作，通过整合人民协会 Confluence 和 RAG 知识库中的知识，持续推动 RAG 解决方案的改进。
成效
通过将 Agentic AI 融入基础设施运维，四款 AI 智能体在基础设施管理和支持方面带来了可量化的实质性提升：
- 每月节省超过14个人天——通过自动化日志分析、合规报告生成等人工任务
- ，覆盖安全加固、AD 查询等24个应用场景。
- 缩短了紧急工单的初步调查时间，提升了服务可靠性。
- 实现了工程资源的高效利用，使工程师能够专注于更高价值的工作。
- 改善了事件解决体验，减少了用户等待工程师受理和推进工单的时间。