智能体平台与工作流
Dify+k8s运维智能体：单机Kubernetes部署
要把 Kubernetes 接进智能体体系，最稳妥的方式不是一上来就搞复杂集群，而是先在一台机器上把单机版 k8s 跑通，把容器运行时、仓库配置、网络插件和初始化流程摸透。
标签
标签: AIOps
共找到 101 篇相关文章
标签: AIOps
AIOps
智能体平台与工作流
Dify+Jumpserver实战：资产管理工作流与综合型应用
真正有价值的运维智能体，不只是能查资产，而是能通过自然语言完成“创建设备、创建用户、授权资源”这类连续动作。Dify 和 Jumpserver 的组合，正适合验证这种多步骤运维场景。
MCP
Dify+Jumpserver运维智能体：部署Jumpserver和MCP
Jumpserver 本身就是堡垒机和资产管理平台，而 MCP 让它更容易被智能体调用；把 Dify 和 Jumpserver 接起来，关键的第一步是先把 Jumpserver 本身和对应的 MCP 服务稳定跑通。
智能体平台与工作流
Coze+Ansible实战：插件、工作流与自动化运维智能体
当 Ansible API 服务准备好之后，Coze 侧的重点就变成了“怎么把这些能力包装给智能体”。插件定义、工作流编排和提示词设计，决定了最终运维助手到底是能用还是只会演示。
智能体平台与工作流
Coze+Ansible实战：环境准备、API服务与Playbook
Ansible 很适合作为智能运维的执行层，而 Coze 适合做交互和编排层；要把两者接起来，关键是先把 Ansible 环境、API 服务和 Playbook 组织成可被调用的标准能力。
智能体平台与工作流
Coze运维智能体实战：管理阿里云机器与设计工作流
当 Coze 插件能调用云主机管理接口之后，下一步就是把插件、工作流和智能体组合起来，把“自然语言 -> 云资源操作”真正做成一条完整的运维链路。
智能体平台与工作流
Coze自定义插件入门：基于API和IDE创建插件
Coze 在做运维智能体时，最先要掌握的不是工作流，而是插件能力；因为只有先把“能调用的运维动作”封装成插件，后面的自动化和智能体编排才真正有落地基础。
AI编程
Vercel部署实战：从导入GitHub到绑定域名
前端项目如果想快速上线，Vercel 基本是最顺手的选择之一。尤其是 Next.js 项目，从 GitHub 接入到自动构建部署，这条链路非常成熟。
AI编程
GitHub上线准备：仓库、Git、SSH Key与代码推送
一个 AI 生成好的项目，只有真正放进版本库、推到远端、能被团队协作和部署，才算进入“可落地”阶段。GitHub 就是这个阶段最常见的入口。
AI编程
AI克隆网站实战：从v0生成原型到二次开发
现在很多 AI 建站工具已经不是“帮你画个页面”，而是可以直接生成可运行的前端项目。真正高效的用法，不是到此为止，而是把它当成第一版脚手架，再交给 Claude Code、Codex 或灵码继续迭代。