sanskarhedau02-oss/incident-response-openenv
GitHub: sanskarhedau02-oss/incident-response-openenv
这是一个基于OpenEnv和PyTorch的生产级模拟环境，旨在通过强化学习训练AI智能体，使其能够自主处理云基础设施故障以恢复系统稳定性。
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## title: AI Ops OpenEnv
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license: mit
app_port: 7860
# 🤖 AI Ops OpenEnv — PyTorch Hackathon 提交
## 概述
**AI Ops OpenEnv** 是一个生产级模拟环境，其中基于 PyTorch 的 RL（强化学习）智能体学习自主修复云基础设施事件——重启失败的服务、扩容计算资源、回滚错误部署以及刷新缓存——所有操作均无需人工干预。
该环境遵循 **OpenEnv** 规范，并兼容任何使用 HTTP 或 Python 客户端的智能体。
## API 端点
启动后，请访问 `/docs` 查看完整的交互式 Swagger UI。
| 方法 | 端点 | 描述 |
|--------|----------|-------------|
| GET | `/` | 根信息 |
| GET | `/health` | 存活检查 |
| GET | `/info` | 环境元数据 |
| POST | `/reset?task=easy` | 开始一个新回合 |
| POST | `/step` | 执行一个动作 |
| GET | `/state` | 当前原始状态 |
| GET | `/observation` | 归一化的 12 维向量 |
## 必需的环境变量
请在您的 Space 的 **Settings → Variables and secrets** 中设置以下变量：
| 变量 | 描述 |
|---|---|
| `API_BASE_URL` | OpenAI 兼容的 API 端点 |
| `MODEL_NAME` | 模型标识符（例如 `gpt-4o-mini`） |
| `HF_TOKEN` | Hugging Face / API 持有者密钥 |
## 项目结构
```
├── agent/
│ ├── __init__.py
│ └── dqn_agent.py
├── server/
│ ├── __init__.py
│ ├── environment.py
│ ├── app.py
│ └── models.py
├── train.py
├── inference.py
├── client.py
├── openenv.yaml
├── requirements.txt
├── Dockerfile
└── README.md
```
## 参考文献
- Mnih et al. (2015). *Human-level control through deep reinforcement learning.* Nature.
- Wang et al. (2016). *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning.* ICML.
- van Hasselt et al. (2016). *Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning.* AAAI.
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