场景概述

ChatOps 通过智能化手段提升群聊/Oncall（问题咨询、告警排查、事故处理等）场景下的问题感知和处理效率，主要用于技术支持、故障处理和应急协同。

内容识别(Interest Agent)

通过自然语言处理技术，识别群聊中的目标信息，感知潜在问题，并进行告警提示。

典型场景：

• 问题感知：识别可能存在的严重问题
• 客情识别：识别潜在的客情风险

主要特性：

• 语义内容识别：基于 LLM 的智能语义识别
• 正则表达式匹配：支持基于正则表达式的规则检测
• 基于语义的告警过滤：允许配置过滤条件，减少误报
• 告警抑制：支持配置告警间隔，避免重复告警
• 并行检测：通过 ParallelAgent 支持多个识别规则同时运行
• 灵活配置：支持自定义识别条件和示例

主动回复(Proactive Agent)

对群聊中的问题进行自动识别，并提供回复建议，无需用户显式 @机器人。

典型场景：

• 群聊消息的自动问答：识别用户问题并给出回复
• 群聊快捷回复智能推荐：自动根据用户当前问题生成快捷回复建议

主要特性：

• 智能问题识别：自动判断消息是否包含可回答的问题
• 去重机制：防止重复回复相同问题
• 自我提升：结合质量评审（Review Agent）自动收集的知识库与手动挂载外部知识库不断完善知识储备，随着使用频次的增多自动提升自动问答覆盖的知识范围。

质量评审（Review Agent）

回溯、评审和优化 AI 在主动回复场景下生成的回复内容，实现知识库的自动更新与Agent的自我提升（Self-improvement）。

主要特性：

• 基于反馈的优化：通过用户反馈不断调整和优化回复策略
• 基于群聊上下文的优化：通过持续追踪群聊进展，校验并改进回复答案
• 外部链接内容增量更新：自动获取群聊中的文档内容，实现知识库的增量更新
• 迭代式改进：自动且持续性改进，实现知识库的自动化增加、删除与修改

被动回复（Reactive Agent）

对用户 @机器人的问题进行理解与回复，支持群聊和私聊场景。

主要特性：

• 会话记忆：维护对话上下文与长期记忆（Long-term Memory）
• 群聊总结：支持总结近期对话内容，快速回顾重要信息，理解背景与事态进展
• 多知识库支持：集成自动收集的知识库与手动挂载外部知识库
• 工具支持：Tools工具集成

典型场景：

• 直接问答：回答用户的直接提问
• 内容总结：快速回顾、理解群聊中的背景信息与事态进展