在 AI 原生開發時代 ，AI 輔助工具雖帶來速度提升，卻也讓開發與維運團隊面臨高達 64% 的「驗證稅」——必須花費大量時間手動驗證 AI 產生的程式碼與排查系統錯誤 。同時，傳統維運多停留在「被動式維運」階段 ，當系統發生異常時，通用大語言模型（LLM）常因缺乏即時的系統脈絡與拓撲數據，給出充滿「幻覺」的除錯建議。本議程將帶領聽眾重新定義「現代可觀察性」。我們將探討如何超越傳統的三大支柱，透過自動捕獲上下文（Context）與即時拓撲結構 ，將散落的數據轉化為具備「因果關係」的單一資料來源 。有了精確的因果 AI 作為基石 ，我們將進一步分享如何將維運流程從「問題發生後才查修」的被動式維運，推進到「觸發自我治療」的自主維運境界。

聽眾收穫：

破除傳統監控盲區，建立現代可觀察性、洞悉 Agentic SRE 網格的架構藍圖。