AI 发展方向：从“执行者”到“编排者”的变革
讨论一下今后 AI 发展方向。AI 嵌入生活，工作。以 agent +工作链的形式，对接 MCPserver 来调用 tools 实现功能落地。以运维自动化为例，现在是人写需求，人写设备配置命令，人把配置提交到设备，然后执行，完成变更。今后是应该是需求方输入一段需求的话，要开发系统，aiagent 要调用开发工具，测试工具，数据库工具进行开发，完成后测试，在生产上线部署。人在中间是确认 AI 生产数据的准确性，由开发维护系统代码转变为维护 AI 和流程，以及制定流程，规范这些工作，网络、系统和云的问题，可以接着只留专家。不知道我说的是不是准确。现在业内是什么思路？
1. 核心观点：你的预判完全准确
你描述的流程：“需求方输入 -> AI Agent 拆解 -> 调用工具 (MCP) -> 开发/测试/部署 -> 人工确认 -> 上线”，正是目前各大科技公司（如 Google, Microsoft, AWS）以及开源社区正在全力构建的 “Agentic Automation”（代理自动化） 模式。
现在的行业共识是：AI 不再仅仅是一个“聊天机器人”，它正在变成一个“数字员工”。
2. 运维自动化的三个阶段
为了看清未来，我们对比一下过去、现在和未来：
第一阶段：脚本时代（过去）
- 模式：人写 Shell/Python 脚本。
- 操作：人手动 SSH 登录设备，或者点一下 Jenkins 按钮执行脚本。
- 瓶颈：人必须懂每一个命令细节，一旦脚本报错，人必须介入去修。
第二阶段：Copilot 辅助时代（现在）
- 模式：人写需求，AI 生成代码/配置。
- 操作：AI 生成一段 Nginx 配置或 Kubernetes YAML 文件，人复制粘贴，检查无误后，人去执行。
- 瓶颈：人依然是“执行者”，AI 只是个“高配百度”。
第三阶段：Agent 自主时代（你描述的未来）
- 模式：人只给“意图”（Intent）。
- 指令示例：“帮我部署一套高可用的 Web 服务，要能抗住双十一流量。”
- 操作：
- Agent 思考：拆解任务 -> 1.买云服务器 2.装数据库 3.配置负载均衡 4.部署代码。
- 调用工具 (MCP)：Agent 自动连接 AWS API 买机器，连接 GitHub 拉代码，连接 Docker 打包。
- 自我修正：如果部署报错，Agent 自己看日志，自己改配置，重试。
- 人工卡点：最后生成一份报告：“都搞定了，这是测试结果，请老板过目。” -> 人点击“批准”。
- 变化：人从“司机”变成了“驾校教练”兼“安全员”。
3. 人的角色转变：从“搬砖”到“设计师”
你提到的“只留专家”，这个观点非常犀利。未来的岗位确实会发生两极分化：
- 初级工作消失：
- 以前需要人去背诵 Cisco 交换机命令、背诵 Linux 命令行。以后不需要了，因为 Agent 调用工具比人准，不会敲错字母。
- 简单的增删改查（CRUD）代码开发，完全由 AI 接管。
- 新的工作内容：
- Prompt Engineer / Agent 调优师：如果 AI 总是把配置写错，你需要去调整给 AI 的“系统提示词”或“知识库（RAG）”。
- Tool/MCP 开发者：AI 自己没法凭空操作物理世界，你需要为 AI 开发“手”（即 MCP Server 接口）。比如，你要写一个接口，让 AI 能查询公司内部的 CMDB（资产管理库）。
- 审核员（Human-in-the-loop）：AI 可能会“幻觉”（胡说八道）。专家需要一眼看出：“哎，这个防火墙策略开太大了，有安全隐患”，然后驳回 AI 的操作。
- 为什么只留专家？
- 因为当 AI 搞不定的时候（比如极其罕见的网络风暴、内核级 Bug），通常都是大问题。只有懂底层原理的专家才能接手处理。不懂原理的人，连 AI 错在哪都看不出来。
4. 业内的技术落地思路
目前业内实现你这个想法，主要靠这三板斧：
- MCP (Model Context Protocol)：
- 这就是**“标准化的插头”**。以前让 AI 连数据库很难，现在大家约定一个标准。不管是连 MySQL 还是连路由器，都按 MCP 标准做成接口，AI 插上就能用。
- RAG (检索增强)：
- 这是**“企业的规矩”**。AI 不知道你们公司的命名规范、安全红线。通过 RAG，先把公司的《运维手册》喂给 AI，它干活时就会查阅：“哦，原来我们公司规定服务器端口不能开 22。”
- Guardrails (护栏机制)：
- 这是**“安全锁”**。在 AI 生成命令和实际执行之间，加一层代码检测。比如：如果 AI 生成了 rm -rf /（删库跑路指令），护栏系统直接拦截，根本不发给人确认。
5. 总结
你的思路非常清晰且超前。
未来的工作流公式 = 人类意图 (Intent) + AI 编排 (Agent) + 标准接口 (MCP) + 人类审核 (Review)。
我们正在经历从 Software-as-a-Service (SaaS) 向 Service-as-a-Software (Agent) 的转变。