10月29日-30日，2026腾讯全球数字生态大会在深圳举行。在AIOps智能运维专场上，腾讯云展示了CloudQ从运维治理平台向多云AIOps智能体的升级方向，以及可观测能力面向AI运维、Agent运行管理的拓展成果；联合架构师同盟启动CloudQ AIOps共创计划，推动一线运维经验转化为可复用的智能体技能。
Agent逐步进入企业业务流程，运维正在面对双重命题：既要用AI承接跨系统排查、巡检、治理等工作，也要保障智能体自身的运行质量。对“Agent工厂”而言，生产力既取决于智能体的交付规模，也取决于其持续、可靠的任务完成能力。本场专场围绕多云诊断、受控执行与经验复用三条主线，推进运维智能体走向生产落地。
腾讯云副总裁徐勇州表示，腾讯云正将多年技术服务经验封装为可对话、可交付结果的领域智能体，通过WorkBuddy融入个人与团队工作流。其中CloudQ作为多云AIOps智能体，聚焦多云运维与治理，MigraQ服务上云迁移，AndonQ承接售后技术支持，让不同场景的专业能力可按需调用。
多云AIOps智能体CloudQ，全景图谱打通多云数据，运维任务可闭环交付
多云环境里，排查一次故障往往要在好几个账号、好几个系统之间来回切换，光是弄清楚资源之间谁依赖谁就很费时间。腾讯云 CloudQ 负责人许小川介绍，CloudQ 是面向多云的 AIOps 智能体专家，能统一管理多朵云，把资源管理、风险巡检、FinOps 优化、巡检值守这些工作交给智能体来分担。
CloudQ 的底座是一张全景图谱，它把企业云上的资源、资源之间的关系、当前的运行状态，以及可以采取的处置动作，都组织在同一张图谱里。
这张图谱走通了两条路：
一是面向人的可视化管理，配合可视化巡检、数智大屏、随时查询和根因展示，继续保留"一图胜千言"的优点，让运维人员看得更清楚、判断更专业。
二是面向 Agent 的"AI 调用 AI"。在企业构建 AI Native 的多智能体协作网络时，CloudQ 的嵌入非常丝滑：企业既可以直接使用 CloudQ 的既有能力，也可以把自有的 skill、知识库连接到 CloudQ，扩展它的能力，还可以把 CloudQ 嵌入自身的工作流，让它成为自建体系的一部分。
目前 CloudQ 已经积累了大量巡检策略、故障处置能力和最佳实践案例。客户用下来，故障平均恢复时间明显缩短，云资源更省，业务也更稳定。这些能力都可以在 WorkBuddy 里直接调用——在 WorkBuddy 里，CloudQ 以多位专家的形式出现：既有多云 AIOps 专家，也有一系列不同的角色分身，包括带行业属性的 SRE 专家，以及带场景属性的领域专家，企业可以按需要选用。
以一家管理着近百个账号、业务快速扩张的机构为例，接入 CloudQ 之后，日常巡检能提前发现亚健康迹象，赶在问题爆发前先处理；全天候值守则先由系统把现场梳理清楚、给出研判，再交给人来决策，运维压力明显减轻。
FinOps 是另一个典型场景。企业的痛点很具体：各个团队的数据来源不一样——财务看到的是费用中心，研发看到的是系统和服务，运维看到的是资源清单，三本账总是对不齐。在 CloudQ 上，成本费用可以穿透到"业务—系统—架构—模块—产品"，基于同一份数据源头和口径，满足不同视角的透视，帮助组织把FinOps做得更有效、更高效。
受控执行+全链路可观测，划定Agent运维边界
Agent进入生产环境，安全边界与运行可观测性必不可少。腾讯云可观测产品负责人王国梁以“用AI管运维，用可观测管AI”为主线，展示腾讯云可观测面向AI时代的产品能力与演进方向：AI正在改变运维的工作方式，但可靠的数据、扎实的工程方法和清晰的责任边界依然重要。
在“用AI管运维”方面，AI工作台与SRE数字分身基于统一入口，连接监控、日志、调用链、变更记录和企业知识，让Agent承担跨产品取证、告警调查和主动巡检等重复工作，并逐步走向受控执行。在“用可观测管AI”方面，腾讯云AI可观测覆盖WorkBuddy企业版原生内置和企业自有Agent接入两种形态，将使用情况、性能、Token消耗、工具调用与任务质量关联起来。在WorkBuddy的一次“慢回答”过程中，会话能够下钻到具体调用节点，定位主要耗时段和用量来源，为模型、提示词、检索及工具优化提供依据，并通过复测与评估验证效果。
搜狐畅游高级技术总监黎志刚分享了企业的一线实战经验：团队按动作影响范围、可回退性划分人机职责，并为技能记录单次任务模型成本。目前已落地22个运维智能体，人均管理机器规模达两年前的3.9倍，整体产出提升3.1倍；业务运行的关键时段，可以结合业务日历与人工决策，保障核心节点可控。
行业共创沉淀标准，推动运维智能体规模化落地
数据显示，全球AIOps市场在2036年将达到1872亿美元，但运维智能体要规模化落地，经验标准化与效果可验收是行业共性痛点。中国信通院在专场指出，运维智能体走向生产，需满足数据可信、流程贯通、权限可控、过程可审计、结果可评价五项要求。
为此，中国信通院推出《云上Agent基准度量模型》，从功能、安全、可靠、体验、性能效率、成本效益六个维度建立评估标准，建议企业按辅助诊断、审批执行、限定自治分阶段落地，并保留人工接管兜底机制。腾讯云旗下CloudQ、AndonQ、MigraQ与WorkBuddy首批通过该度量模型认证。
本届大会发布了CloudQ×腾讯云架构师同盟联合发起的 AIOps共创计划，将对标该基准模型，联合客户与伙伴共创场景化最佳实践，沉淀标准化技能资产，拓展行业落地场景。
从多云诊断到受控执行，再到经验资产化，腾讯云正逐步完善Agent运维基础设施体系，在智能体规模化交付的当下，帮助企业管控成本、验证效果，在真实业务中持续迭代AI生产力。
