AutoOps

智能运维平台 - 以证据驱动的 Agent Runtime 连接 Prometheus、Minikube、维护文档和受控 Kubernetes 操作。

项目简介

AutoOps 面向本地 Minikube 测试集群，提供两个相互隔离的业务 Agent，并共享 RAG 知识能力：

RAG (检索增强生成) - 基于向量数据库的知识检索，将内部运维文档、告警处理手册转化为可检索的知识库，为 Agent 提供领域知识支撑
Incident Coordinator/Workers - 故障排查协调器派发 Kubernetes、Prometheus、日志和维护文档专家，汇总根因和恢复方案
Background Remediation - 后台以 Plan-Execute-Replan 处理低风险告警，失败或严重故障自动接力 Incident

两类 Agent 共享统一 Runtime、工具注册和审计时间线，但 Prompt、会话、权限和上下文完全隔离。任何 Kubernetes 写操作都必须经过 Proposal、Policy、用户确认、Executor 和 Verifier。

功能特性

故障排查 - Incident Coordinator 与 Kubernetes、Prometheus、日志、维护文档专家协作，并与人工多轮对话
后台自动处置 - Supervisor 监听告警，Remediation Agent 以 Plan-Execute-Replan 低风险修复，失败自动创建 Incident
维护文档 / RAG - Markdown 文档自动解析、向量化与类型化检索

技术架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         AutoOps                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  API Layer (Gin)                                            │
│  ├── /upload    - 文件上传 & 知识库索引                      │
│││  └── /incidents - 故障排查与 Agent 交互                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Agent Runtime (CloudWeGo Eino)                             │
│  ├── Incident Coordinator + read-only Specialists            │
│  ├── Background Remediation Plan-Execute-Replan              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Tools                                                      │
│  ├── Observation / Knowledge / Proposal tools                 │
│  └── Action Broker (Policy → Executor → Verifier)             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Storage                                                    │
│  ├── Qdrant      - 向量数据库                                │
│  └── Embedding API - OpenAI-compatible（Ollama 可选）        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

前置依赖

Go 1.25+
OpenAI-compatible Embedding API（默认）或 Ollama（可选）
Qdrant (向量数据库)
OpenAI 兼容 API (LLM 服务)
Prometheus (可选，用于告警分析)
Minikube + Helm（用于模拟 Kubernetes 运维场景）

安装步骤

克隆项目

git clone <repository-url>
cd AutoOps

启动依赖服务

# Embedding 默认调用外部 OpenAI-compatible API；如需本地模式可启动 Ollama
ollama pull nomic-embed-text

# 启动 Qdrant
docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 qdrant/qdrant

配置文件

准备环境变量文件并修改：

cp backend/.env.example backend/.env

编辑 backend/.env，填入 API Key 和服务地址。

运行服务

cd backend
go mod tidy
AUTOOPS_ENV_FILE=.env go run ./cmd

服务将在 http://localhost:8819 启动。

启动 AutoOps 前端

cd frontend
npm install
npm run dev

前端默认运行在 http://localhost:5173，Vite 会将 /api 请求代理到后端 http://localhost:8819。工作台包含后台任务、故障排查、Minikube 集群观测和维护文档页面。

推荐：使用 Minikube 模拟运维集群

AutoOps 在宿主机运行，Minikube 只承载测试业务服务和监控组件。Qdrant、Embedding API/Ollama 等依赖独立运行。

minikube start
eval $(minikube docker-env)
docker build -t autoops-prometheus-test-server:local -f tests/prometheus-test-server/Dockerfile tests/prometheus-test-server
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install monitoring prometheus-community/kube-prometheus-stack -n monitoring --create-namespace \
  --set prometheus.service.type=NodePort --set prometheus.service.nodePort=30900
helm upgrade --install autoops-test ./deploy/helm/autoops-test

配置统一使用 backend/.env（模板为 .env.example），配置 Minikube Prometheus 的 NodePort 地址，并配置本机 kubeconfig。AutoOps 通过 Kubernetes API 查询 Pod、Deployment、Events 和 Pod 日志，不执行写操作。

配置说明

backend/.env

完整配置示例见 backend/.env.example。

配置项	说明
`server.host/port`	HTTP 服务地址
`embedding.*`	Embedding Provider、模型、API 地址、Key 和维度配置
`qdrant.*`	Qdrant 向量数据库配置
`openai.*`	LLM API 配置 (兼容 OpenAI 格式)
`prometheus.url`	Prometheus 服务地址
`kubernetes.*`	Minikube kubeconfig、context、namespace 和启用开关

也可以使用环境变量覆盖 Kubernetes 连接：AUTOOPS_K8S_KUBECONFIG、AUTOOPS_K8S_CONTEXT、AUTOOPS_K8S_NAMESPACE、AUTOOPS_K8S_ENABLED。AutoOps 只需要以下只读权限：get/list/watch pods、deployments、events，以及 get pods/log。

API 文档

健康检查

GET /ping

响应:

{"message": "pong"}

文件上传 (知识库索引)

POST /upload
Content-Type: multipart/form-data

file: <markdown-file>

将 Markdown 文档上传到知识库，自动解析并建立向量索引。

响应:

{"message": "上传成功"}

对话

POST /incidents/:id/chat
Content-Type: application/json

{
  "question": "如何处理服务下线告警？",
  "id": "session-id"
}

响应:

{
  "message": "根据知识库，服务下线可能因为服务 panic..."
}

流式对话

POST /incidents/:id/chatStream
Content-Type: application/json

{
  "question": "当前有哪些告警？",
  "id": "session-id"
}

响应: Server-Sent Events (SSE) 流式数据

data: 根据 Prometheus 查询结果...

data: [DONE]

项目结构

AutoOps/
├── backend/                    # Go 后端模块
│   ├── cmd/
│   └── main.go                 # 程序入口
│   └── .env.example            # 环境变量模板
│   ├── docs/                   # 知识库文档目录
│   ├── internal/
│   ├── handler/                # HTTP 处理器
│   │   ├── chat.go
│   │   ├── file.go
│   │   └── plan.go
│   ├── router/                 # 路由配置
│   │   └── init.go
│   ├── repo/                   # 数据访问层
│   │   └── qrdant/            # Qdrant 向量库
│   │       ├── init/
│   │       ├── indexer/
│   │       └── retriever/
│   └── server/                 # 业务逻辑层
│       ├── ai/
│       │   ├── agent/{incident,background,knowledge_index}
│       │   ├── runtime/        # Persona、工具权限和运行时
│       │   ├── embeder/        # Embedding 服务
│       │   └── tools/           # 观测、RAG 和动作提案工具
│       ├── background/          # Supervisor + Remediation 工作流
│       ├── incident/action/     # Proposal/Policy/Executor/Verifier
│       ├── operations/          # SQLite 持久化协调与锁
│       └── cases/               # Incident、消息和时间线
│   ├── pkg/                    # 配置、日志和通用工具
│   ├── scripts/                # 后端辅助脚本
│   ├── tests/prometheus-test-server/ # Prometheus 测试服务器
│   ├── go.mod
│   └── go.sum
├── deploy/helm/autoops-test/   # Minikube 测试 Helm Chart
└── frontend/                   # Vite 前端

核心组件

1. Agent Runtime 与 Persona 注册

backend/agents/*.md 使用 YAML Front Matter 描述 Agent 的能力、工具白名单、禁用工具、权限模式和最大轮数。Runtime 统一负责 Persona 加载、超时、取消、流式输出和执行边界。

2. Incident Coordinator / Specialists

Coordinator 将故障拆分给 Kubernetes、Observability、Logs 和 Runbook 专家。专家只返回结构化证据，Coordinator 汇总事实、假设、风险和下一步；写操作只能先创建待确认 Proposal。

3. Background Remediation

Supervisor 只监听 Alertmanager/Prometheus、去重并调度任务。Remediation Agent 负责 Plan → Policy → Execute → Observe → Replan，最多三轮；仅允许策略批准的受控 Pod 自动修复，其他情况可靠接力 Incident。

4. Action Broker

Incident 动作经过 Proposal、Policy、ResourceVersion 前置校验、用户确认、Executor 和 Verifier。支持删除受控 Pod、滚动重启、回滚和有限扩缩容，不通过 shell 调用 kubectl。

3. RAG 工具

基于 Qdrant 向量数据库的检索工具：

文档向量化存储
语义相似度检索
知识库自动更新

4. Prometheus 工具

告警查询工具：

获取所有活跃告警
告警信息去重
持续时间计算

开发指南

添加新工具

在 internal/server/ai/tools/ 目录创建新工具：

package tools

import (
    "context"
    "github.com/cloudwego/eino/components/tool"
    "github.com/cloudwego/eino/components/tool/utils"
)

type MyToolInput struct {
    Query string `json:"query" jsonschema:"description=查询参数"`
}

func NewMyTool() (tool.InvokableTool, error) {
    return utils.InferTool("my_tool",
        "工具描述",
        func(ctx context.Context, input MyToolInput) (string, error) {
            // 实现逻辑
            return "result", nil
        })
}

扩展知识库

将 Markdown 文档放入 backend/docs/ 目录，通过 /upload 接口上传。

文档格式建议：

使用一级标题作为文档标题
标题会获得更高的检索权重
保持文档结构清晰

技术栈

框架: Gin + CloudWeGo Eino
向量数据库: Qdrant
Embedding: OpenAI-compatible /v1/embeddings（Ollama 可选）
LLM: OpenAI 兼容 API
监控: Prometheus

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
backend		backend
deploy/helm/autoops-test		deploy/helm/autoops-test
documents		documents
frontend		frontend
tests		tests
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md

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