高扇入场景下的 Agent 控本：在 Agent 看到输入之前

这篇文章讨论了一个工程问题：在告警风暴这类高扇入场景里，把每条告警都直接丢给昂贵的 AI Agent 去排查，账单会瞬间爆炸。解法是在 Agent 前面加一层便宜的过滤器。Datadog 公开的 Mambark 模型（约 9690 万参数）声称每天能从约 100 亿条安全事件里筛出约 1 万条候选，再交给大模型调查，量级差了六个数量级，但这是厂商自报数...

推荐理由：一篇有真实数字和架构判断的工程文章，不是那种空谈 AIOps 的水文。Datadog Mambark 的案例给了一个量化的成本压缩参考，作者对通用小模型不适配日志流的解释也增加了信息密度。扣分点在于核心数据完全来自厂商自报，没有第三方验证，我会先打个折看。另外文章只讲了过滤这一层，没展开 Agent 后续调查的效率和准确率，整体偏单点方案介绍。