Skip to main content
Harness là mọi thứ bao quanh mô hình AI giúp CloudThinker làm việc trên hệ thống thực của bạn: cơ chế điều phối lập kế hoạch và chia nhỏ công việc, ngữ cảnh từ code, hạ tầng, cảnh báo, công cụ và kiến thức nhóm của bạn, cùng một vòng lặp học tập giữ lại những gì mỗi lần chạy phát hiện được. Một mô hình tiên phong tự thân chỉ biết về internet; harness là thứ giúp nó hiểu hệ thống của bạn.
Cơ chế điều phối CloudThinker ở trung tâm, kết nối với code, hạ tầng, cảnh báo và sự cố, công cụ và kiến thức nhóm, cùng vòng lặp học tập và các nhóm kỹ thuật mà nó phục vụ

Vì sao cần harness

  • Vấn đề khó vượt qua nhiều ranh giới. Một trang thanh toán chậm có thể bắt nguồn cùng lúc từ một thay đổi code, một lần rollout Kubernetes, một giới hạn cơ sở dữ liệu và một cảnh báo gây nhiễu. Giải quyết nó nghĩa là nhìn thấy tất cả cùng nhau.
  • Bằng chứng đáng tin hơn best practice. CloudThinker truy vấn chính hệ thống của bạn, nên câu trả lời của nó gọi tên dịch vụ và tài nguyên của bạn — không phải lời khuyên chung chung.
  • Điều tra song song. Nhiều giả thuyết được kiểm tra cùng lúc thay vì lần lượt từng cái.
  • Cơ chế kiểm soát luôn bật. Mọi việc harness làm đều chạy trong cài đặt Manual hoặc Auto của workspace.
  • Giá trị được tích lũy. Mỗi module để lại thứ gì đó mà lần chạy tiếp theo bắt đầu từ đó.

Điều phối

CloudThinker, trợ lý tích hợp sẵn, lập kế hoạch cho từng tác vụ. Với một vấn đề khó, trợ lý tạo các subagent tạm thời, mỗi subagent kiểm tra một giả thuyết cụ thể — chỉ đọc trong suốt cuộc điều tra — rồi tổng hợp những gì chúng tìm được thành một kết luận duy nhất kèm bằng chứng. Xem cách quy trình này vận hành trong Phân tích Nguyên nhân Gốc rễ.

Ngữ cảnh từ mọi bề mặt

Harness chỉ có thể suy luận về những gì nó tiếp cận được. Mỗi kết nối bổ sung một bề mặt: Workspace kết nối càng nhiều bề mặt, CloudThinker càng thấy được nhiều phần của vấn đề trong một lượt.

Mỗi module giúp nó thông minh hơn

Mỗi module giữ lại thứ gì đó từ công việc của mình và đưa ngược trở lại, để CloudThinker hiểu môi trường của bạn rõ hơn một chút mỗi ngày. Bạn vẫn kiểm soát những gì được giữ lại: bạn có thể sửa hoặc xóa một bộ nhớ, và tắt học kỹ năng cho từng agent tùy chỉnh.

Một vấn đề khó, từ đầu đến cuối

  1. Một cảnh báo đến. Pulse loại bỏ nhiễu và chuyển vấn đề thực sự thành một Incident.
  2. CloudThinker lập kế hoạch. Trợ lý đọc incident memory để tìm các vấn đề tương tự trong quá khứ và chia công việc thành các giả thuyết — một lần deploy gần đây, một lần rollout pod, một giới hạn cơ sở dữ liệu.
  3. Các subagent thu thập bằng chứng song song từ các kết nối code, hạ tầng và công cụ.
  4. Bạn nhận một câu trả lời duy nhất: nguyên nhân gốc rễ, bằng chứng đằng sau và một đề xuất khắc phục để phê duyệt.
  5. Harness giữ lại bài học, để sự cố tương tự tiếp theo bắt đầu từ một vị trí xa hơn.

Liên quan

Cách các thành phần CloudThinker kết hợp

Xem harness nằm ở đâu giữa workspace, cơ chế kiểm soát và module

Agent

Tìm hiểu cách CloudThinker và các subagent chia sẻ công việc

Phân tích Nguyên nhân Gốc rễ

Theo dõi một cuộc điều tra thực tế từ giả thuyết đến kết luận

Bộ nhớ workspace

Xem và chỉnh sửa những gì agent ghi nhớ