对于大多数组织的网络运维团队来说，日常工作中仍然充斥着大量的手工操作，Gartner指出，三分之二的网络任务仍然由人工完成。更令人警醒的是，在2024年的一项调查中，高达75%的基础设施与运营（I&O）团队尚未在网络运维中使用生成式AI。

但这一局面正在被迅速打破。Gartner在《Hype Cycle for Enterprise Networking》中指出，AI驱动的运营模式正在挑战长期以来基于仪表盘、CLI访问和人工干预的传统方法。注意力正在迅速集中在代理型NetOps（Agentic NetOps）的发展及相关概念上，这些概念正在重塑网络决策的形成、协调和执行方式。

与此同时，LinkedIn 2026年6月的数据显示，AI相关岗位的招聘量同比增长112%，而传统IT运维岗位下降了23%。拉勾《2026 运维行业人才白皮书》也给出了残酷数据——近三年基础运维岗位招聘量下滑 65%，75%-85% 的日常运维服务将被 AI 工具替代；同时 AI 运维方向头部企业资深岗年薪突破 35 万。这是典型的「塌陷 + 抬升」双轮。

如果说 2025 是“Agent 概念验证元年”，那 2026 下半年就是“AIOps 从工具变体系的分水岭”，2027 会是第一次大规模翻车与治理框架成型的一年，2028-2029 会是格局定型期。这个窗口期只有 36 个月，错过就是十年的差距。

Agentic AI（代理型AI）不再满足于扮演一个生成答案的聊天对象，而是试图进化为能够理解目标、拆解任务、调用工具甚至协同其他智能体共同完成工作的数字员工。Gartner预测，到2030年，40%的组织将使用Agentic AI，仅需极少人工参与，而这一比例在2025年几乎为0。到2035年，代理型AI将创造高达4500亿美元的市场营收机会。Gartner甚至直言：“这将是网络运维领域约20年来最大的变革”。这也标志着AI在网络运维中正从“锦上添花”走向“基础设施”。

拥抱AI运维时代，团队该从何入手？

如何拥抱AI运维时代？面对Agentic AI的浪潮，Gartner的报告给出了极其务实的建议。

1.“如何起步”

应先采用现有网络基础设施厂商提供的智能体能力。换言之，厂商原生的 AI 运维，是当下最现实、也最被推荐的入口。

2.接受“半自主”是当下唯一现实

完全自主的智能体仍是远景。企业应规划“人在回路”（Human-in-the-Loop）的部署方案，在关键决策点保留人工监督和干预机制。

3.从单点实验转向平台化思维

与其为每个小任务部署孤立代理，不如尽早评估智能体管理平台（AMP）。平台化治理不是可选项，而是规模化部署的前提。

乐享AI正是为这一趋势而生的智能运维管理平台。基于Gartner所描述的AI驱动运维方向，乐享AI提供五大核心能力：

智能助手：基于统一自然语言入口，可以通过对话的方式方便的识别用户的要求，包括多意图精准识别、多Agent智能调度、多轮对话与上下文保持、会话及调度具备可观测性；

告警分析：自动关联、聚合海量告警事件，精准定位根因，将无效告警噪音降至最低；

智能终端工具：内置AI驱动的诊断工具集，一键执行复杂的网络排查任务；

智能巡检：系统具备AI智能巡检功能，能够通过自然语言描述设备范围和检查要求，自动解析并执行批量检查；

全链路业务诊断：从业务视角出发，系统自动梳理依赖链路，5分钟内完成故障感知、诊断与修复建议的全链路闭环。

更关键的是，它呼应了 Gartner 反复强调的治理与务实取向，同时，它不要求替换现有网络，而是把 AI 叠加在既有资产之上，与指南所谓“充分挖掘存量资产价值”的思路一致。其架构围绕 Agent 引擎、SKILL 技能与领域知识分层组织，并以基于图的 RAG-LLM 端到端知识工程框架支撑运维知识的沉淀与推理。

可以说，乐享 AI 把“智能体化运营”中“从意图到执行”的闭环，落地到了工程师日常能调用的产品形态里——而这，恰恰就是 Gartner 笔下“网络运营的未来是智能体化”正在发生的样本。