DevOps 的核心在於自動化，但過去我們依賴的是「寫死的腳本 (Hard-coded Scripts)」，一旦遇到未知的錯誤，腳本就會失效，最終還是需要人工介入。

「Agentic DevOps」正是下一波變革：利用 AI Agent (代理人) 的推理能力，讓系統具備「觀察、思考、行動」的自主權。

本次通識工作坊將分為兩個階段：

觀念解構： 剖析從 Traditional DevOps 到 AI-Powered DevOps 的演進。我們將討論 LLM (大型語言模型) 如何閱讀 Log、分析 Root Cause，並自主調用工具修復問題。

實戰演練： 現場帶領聽眾利用開源工具或 No-Code 平台（如 n8n 或 LangChain 概念實作），搭建一個簡單的「Log 監控代理人」。

它不僅能報警，還能給出修復建議，甚至在授權下自動執行 Hotfix。

我們將一起見證：維運工作如何從「處理工單 (Ticket)」轉變為「訓練員工 (Agent)」。

目標聽眾 (Target Audience)：

​DevOps / SRE 工程師

後端開發者

對 AI 導入企業流程感興趣的技術主管

​想了解「AI 如何落地於實際工作流」的一般開發者

​聽眾將學到 (Key Takeaways)：

思維升級： 理解「自動化 (Automation)」與「代理人 (Agency)」的關鍵差異——前者聽命行事，後者目標導向。

技術落地： 掌握建構一個基礎 DevOps Agent 的架構圖（LLM + Tools + Context）。

​實戰體驗： 透過工作坊實作，親手打造一個能讀懂錯誤訊息並嘗試除錯的 AI 助手原型。

風險控制： 了解在導入 AI 維運時，如何設定「人類在迴路中 (Human-in-the-loop)」的安全機制，避免 AI 暴走。