警报疲劳是运维中持续存在的问题，常导致关键问题被遗漏。作者认为，单纯减少警报数量（即“少发警报”）会造成危险的盲区。相反，提出的解决方案是在保持全面警报的同时，引入一个在本地处理这些警报的 AI 层。该层将相关警报聚合成事件，记忆历史警报模式，并生成态势报告。人工分派往往失效，因为警报被孤立处理而缺乏历史背景，导致重复人工评估和过度升级。调整警报虽有时必要，但可能丢失有价值的信号。更好的方法是组织警报，定义“神圣警报”（即始终触发人工介入的警报），并为警报提供必要的上下文。核心创新在于“模式记忆”，即对已调查过的警报标记其结果，避免重复工作。将警报聚合为单一事件，比一连串独立通知提供更清晰的视图。生成态势报告可在不增加工程师负担的前提下为管理层提供可见性。在本地运行 AI 模型可确保敏感警报数据永不离开组织网络。至关重要的是，任何警报处理层都必须采用“故障开放”（fail-open）机制，确保即使 AI 系统故障，警报仍能送达目的地。该方法可与现有监控工具集成，且无需修改当前的警报规则。