主要观点：服务级别目标（SLOs）和错误预算在站点可靠性工程（SRE）中很关键，能平衡可靠性与创新，但在 CI/CD 通道内管理错误预算有困难，如团队常在故障后才注意到错误预算消耗、部署脚本不关注 SLOs、回滚意见依赖手动干预等。智能代理 Agentic AI 可引入错误预算 2.0，实现实时监控、自适应发布治理和自动缓解，将错误预算从被动变为动态控制系统。

关键信息：

• 传统错误预算工作流程是被动反应的，而 Agentic AI 是主动的，能实时监控、自适应决策和自动缓解。
• 错误预算 2.0 超越静态仪表盘，AI 驱动的代理在发布通道中起积极作用，包括预部署、部署中、部署后等阶段。
• 给出了 AI 代理监测错误预算的示例代码（Python、SQL、YAML），展示了部署过程中 AI 代理的决策过程。
• 描述了 SLO 感知部署的一天流程，包括代码提交、金丝雀部署、AI 代理干预、程序员修复重试等。
• 指出了面临的挑战，如信任和可解释性、动态策略、文化转变等。
• 介绍了错误预算 2.0 的发展方向，即从被动反应到主动、AI 驱动的可靠性执行，以及参考仓库结构和相关参考文献。

重要细节：

• 传统错误预算工作流程中，燃烧率警报触发后，SRE 才调查并讨论是否停止发布，滞后于现代云原生部署的速度和复杂性。
• Agentic AI 的持续燃烧率监控、自适应发布治理和自动化缓解功能，能实时调整部署决策。
• 错误预算 2.0 的各个阶段，如预部署确保剩余预算充足，部署中实时监测并与 SLO 比较，部署后根据燃烧率调整部署等。
• 示例代码中，通过配置文件和函数实现了对燃烧率和剩余预算的检查，并根据结果做出部署决策。
• 在 SLO 感知部署的一天流程中，AI 代理在不同阶段发挥作用，保障部署安全。
• 面临的挑战包括工程师对 AI 决策的信任和可解释性需求，动态系统中统一政策的局限性，以及文化转变的困难。
• 错误预算 2.0 以 Agentic AI 为核心，实现默认 SLO 感知、隐形回滚和内置平衡，通过智能代理实时守护可靠性。参考仓库结构展示了如何组织 AI SLO 代理在 DevOps 项目中。