一、项目解决的核心痛点传统运维值班巡检场景中，存在四大核心痛点：系统与场景复杂度高：需覆盖4个核心业务、160+服务、30+云组件，同时监控质量指标、业务指标、资源健康、外部渠道反馈等12+场景，且场景持续增长，人工难以全面覆盖。操作流程重复低效：单个场景需完成「打开监控系统→截图→记录数据→定位问题→更新日报」5步重复操作，流程繁琐，易出现遗漏。人力成本高耗时长：4个业务×12+场景的巡检，每天需人工耗时70+分钟撰写日报与处理数据，占用大量运维人员精力，且难以规模化扩展。传统自动化方案适配性差：依赖写死选择器的脚本，页面改版即失效；每个新系统需单独开发脚本，维护成本高，异常处理依赖硬编码，无法自主应对复杂场景。二、核心逻辑流（Agent+多技能+浏览器自动化）本项目基于 Agent+Skills+浏览器自动化 架构，构建了具备自我进化能力的AI值班员，核心逻辑流如下：冷启动三步法：快速让Agent“上岗”喂材料：向Agent提供巡检页面链接、需提取的指标、日报格式等基础信息，无需编写代码。带实习生：人工引导Agent完成一次全流程巡检，指导纠正操作偏差，帮助Agent理解业务规则。沉淀Skill：将人工指导的操作流程、业务规则自动沉淀为可复用的值班技能，后续Agent可独立执行。核心执行链路（长链推理+浏览器自动化）