作为摸爬滚打多年的网络运维老兵，收到书看后觉得这是今年最值得入手的技术实战书！

在 AI 时代，不会用大模型的网工，正在悄悄被时代淘汰。《网络工程师的AI之路：基于大语言模型的运维实战》今日重磅上市，直接冲顶京东计算机图书榜 TOP1！
作者王印 & 朱嘉盛，继畅销书《网络工程师的Python之路》后再度封神——这一次，他们把“LLM+运维”一次性讲透。

📊 硬核战绩

🏆 上市24小时京东双榜TOP1

🎯 为什么我强烈推荐？

1️⃣ 行业首创
国内第一本系统讲解 LLM 落地网络运维的实战手册，LangChain、RAG、MCP 全覆盖，0 到 1 搭建“智能运维工具链”。
2️⃣ 场景炸裂
• 网络配置一句话生成
• 10 万行日志秒级溯源
• 故障根因定位从小时级压缩到分钟级
书中 20+ 真实案例 + 可复现代码，直接搬进你的生产环境。
3️⃣ 双模部署
在线大模型（OpenAI、DeepSeek）+ 离线私有模型（Llama 3、ChatGLM）混合打法，既护数据隐私，又省预算。

🚀 核心功能实测展示

📖 第3章：自然语言控制网络设备
实测场景：一句话查看设备状态

📖 第3章实验5：AI日志分析 - 故障秒级定位
我最爱的功能！半夜收到告警再也不慌：

📖 第4章：私有化部署 - 数据不出内网的AI
这个功能太牛了！金融、政府等安全要求高的环境必备：

15分钟部署流程（我实测过）

1. 安装Ollama：curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. 拉取模型：ollama pull llama3.2
3. 运行代码：python private_ai_system.py
4. 开始使用：100%内网，数据不泄露！

📖 第5章：MCP协议 - 50行代码连通一切
这是我见过最简单的系统集成方案：

仅需50行代码，LLM就能直接操作Zabbix、CMDB、工单系统

@mcp.tool
def query_zabbix_alerts():
“””一键查询Zabbix告警”””

# 连接Zabbix API，获取当前告警
return "当前有3个高危告警，2个中危告警"

@mcp.tool
def create_work_order(description):
“””自动创建运维工单”””

# 调用工单系统API
return f"工单已创建，编号：WO2024001"

实测场景：

🎯 语音告诉AI：”帮我查一下核心交换机的告警”
🤖 AI自动调用Zabbix接口，返回告警详情
📝 AI根据告警自动创建工单，分配给相关人员
⏰ 整个过程不到30秒！

🚀 一本书 = 一条完整落地路线