DTI UB用于校园网络管理的本地AI技术

布拉维加亚大学信息技术局（DTI）开发了一套名为 LLMNetOps 的 AI 技术系统，用于支持校园网络管理。该系统于周五至周六在玛琅举办的研讨会上推出，专为帮助网络管理员检测故障、分析设备和更高效地编写报告而设计，且无需将敏感数据发送到外部服务器。这项技术的开发旨在应对印度尼西亚教育机构在管理网络基础设施时面临的挑战，包括技术人员有限、专业能力分布不均等问题。

教育机构的网络管理挑战

据 UB DTI 局长 Dr Raden Arief Setyawan 介绍，开发 LLMNetOps 源于印度尼西亚教育和研究机构面临的种种实际问题。“技术人员有限、需要管理的设备数量众多，以及网络管理员能力参差不齐，都是需要关注的问题，”他在 LLMNetOps 研讨会期间表示。各所高校需要管理的设备数量相当庞大，而不同机构的网络管理员专业能力也各不相同。

基于本地 AI 的信息技术解决方案

LLMNetOps 由三个主要组件构成：运行于机构服务器上的本地大型语言模型（LLM）、将问题转换为网络设备指令的 AI 代理 NetOpsAgent，以及用于对话交互的 Web 界面 NetOpsUI。系统开发中的关键考量是数据保护——网络管理员需要处理设备配置和日志等敏感信息，因此 AI 系统在本地运行，不会将数据发送到外部服务器。

Arief 举例说明了实际应用场景：当管理员收到用户报告，称其无法在某栋楼的网络中获取 IP 地址时，可以指示系统检查路由器状态。随后，AI 会帮助追踪相关网络设备、读取设备状态并汇报检查结果，无需工作人员逐一手动登录设备。

LLMNetOps 的资金支持与实施

LLMNetOps 于 2025 年获得 Information Society Innovation Fund Asia/APNIC Foundation 提供的 3 万美元资助，由 UB 与 Indonesia Research and Education Network（IDREN）合作实施。所有材料、技术指南和相关工具均免费公开，方便进一步开发，并为各机构的技术人员开展内部培训。

面向来自 24 家机构的 40 名参与者的研讨会与培训

LLMNetOps 研讨会共有来自印度尼西亚各地 24 家高校和政府机构的 40 名参与者参加，授课人员来自 UB DTI、UB 计算机科学学院，以及来自日惹加查马达大学的 IDREN 社区代表。第一天（周五），参与者学习网络管理面临的挑战以及 AI 的应用潜力，随后在指导下使用各自的笔记本电脑，逐步搭建并启动本地 AI 系统。

第二天（周六），参与者练习使用 LLMNetOps 处理校园环境中常见的各种网络故障场景，包括基于 AI 的网络安全，以及利用生成式 AI 更广泛地支持校园运营。参与者预计将能够理解本地生成式 AI 的概念与架构，独立安装和运行 LLMNetOps，并根据优先需求及现有硬件能力制定实施方案。

构建跨高校实践者社区的愿景

“我们希望，这套系统不会止步于培训，而是能够在各机构落地应用并持续发展。我们希望构建一个跨高校实践者社区，让大家能够分享经验、知识和解决方案，共同应对网络管理问题，”Arief 表示。UB 将持续跟进并支持各参与机构的系统实施进展。

通过开发 LLMNetOps，UB 致力于推动 AI 技术的应用，不仅提升网络运营效率，也兼顾数据安全和机构自主性。“这次合作将有助于加强印度尼西亚教育与研究网络生态系统，”Arief 说道。

关于 LLMNetOps 的问答

什么是 LLMNetOps，这项 AI 技术如何运作？
LLMNetOps 是由 UB DTI 开发的本地 AI 技术系统，旨在帮助网络管理员检测故障、分析设备并自动生成报告。该系统由运行于机构服务器上的本地大型语言模型（LLM）、将问题转换为网络设备指令的 AI 代理（NetOpsAgent），以及用于对话交互的 Web 界面（NetOpsUI）组成。

为什么 LLMNetOps 技术的发展对印度尼西亚的教育机构很重要？
这项技术的发展回应了教育机构管理网络基础设施时面临的实际挑战，尤其是技术人员不足以及管理员能力分布不均的问题。通过在本地运行 AI，机构无需将敏感数据发送到外部服务器，从而保障数据安全，同时提升网络运营效率。

机构如何获取并实施 LLMNetOps？
所有 LLMNetOps 材料、技术指南和相关工具均免费向教育与研究机构开放。研讨会参与者及其他机构可根据自身需求和硬件能力，自行下载、安装和运行该系统。