講者資訊
翁傳翔 (Herb)
台泥儲能科技
資訊副理
資深工程師，8+ 年全端開發與雲端架構經驗。曾於上市櫃金流支付公司領導團隊開發大型電子支付產品，主導微服務轉型與 SRE 實踐。專精 Golang、Kubernetes、Prometheus 監控體系，現專注於以 AI Agent 驅動基礎設施自動化診斷，將 DevOps 經驗與 LLM 技術結合落地。
演講議程
當 AI Agent 接管你的 On-Call
半夜收到告警，你還在手動 SSH、翻 Grafana、查 Log 拼湊原因嗎？
這場演講分享我們如何打造一個 AI Ops Agent，讓它像資深 SRE 一樣自主操作基礎設施：從 Prometheus 查指標、Loki 撈日誌、透過跳板 SSH 進邊緣站點，到最終產出結構化診斷報告。
我會展示完整的生產架構設計，包含：Discovery-First 模式避免 AI 幻覺、PreToolUse Hook 確保安全護欄、知識庫累積組織記憶，從收到告警到找出根因的全過程。這不是概念驗證，而是正在生產環境運行的實戰經驗。
聽眾收穫：
- 實戰架構藍圖 — 如何用 Claude + MCP Tools 建構可操作真實基礎設施的 AI Agent，包含 SSH、kubectl、Prometheus、Loki 等工具整合
- Discovery-First 模式 — 讓 AI 先探索再查詢，從源頭避免幻覺與錯誤查詢，大幅提升診斷準確率
- 安全護欄設計 — 透過 PreToolUse/PostToolUse Hook 與黑白名單機制，確保 AI 在生產環境中只讀不寫、不會誤操作
- 知識庫驅動的持續學習 — 將每次事件的診斷結果存回向量資料庫，讓組織經驗可被 AI 複用，越用越聰明