VISHALGUPTA2507/ai-incident-response-agent

## title: AI Incident Response Agent emoji: 🤖 colorFrom: blue colorTo: purple sdk: docker app_file: Dockerfile pinned: false # AI Incident Response Agent 一个利用智能决策在模拟环境中自动检测和解决基础设施故障的 AI 驱动系统。     ## 概述 现代系统经常发生故障。真正的挑战在于快速且高效地解决这些故障。 本项目演示了一个 AI agent 如何： - 观察系统故障 - 决定纠正措施 - 在 AI 失败时使用回退逻辑 - 自动解决故障事件 ## 为何本项目值得关注？ 与传统自动化系统不同： - 没有固定的工作流 - 没有硬编码的决策树 取而代之的是： - 使用 AI 模型进行动态推理 - 根据系统状态进行适应 - 包含基于规则的回退机制以确保可靠性 ## 功能 ### AI 决策引擎 - 由 Hugging Face 模型驱动 - 具备上下文感知的动作选择 - 强大的回退机制 ### 故障模拟 处理真实的故障场景： - scale → 应对高 CPU 负载 - restart → 恢复失败的服务 - rollback → 回滚有问题的部署 ### 可靠执行 - 始终产生有效的动作 - 优雅地处理模型故障 - 确保任务完成 ## 项目结构 ai-incident-env/ │ ├── server/ │ └── app.py # Flask API (兼容 OpenEnv) │ ├── env/ │ └── environment.py # 模拟环境 │ ├── logger.py # 日志系统 ├── inference.py # Agent 逻辑 ├── pyproject.toml # 项目配置 ├── uv.lock # 依赖锁定文件 ├── Dockerfile # 部署配置 └── README.md ## 工作原理 1. 环境通过一个任务进行初始化 2. Agent 观察系统状态（CPU、日志、状态） 3. AI 模型建议一个动作 4. 如果模型失败，则使用基于规则的逻辑 5. 该过程持续直到系统稳定 ## API 端点 GET / 返回确认服务正在运行的消息 POST /reset 重置环境并返回初始观察结果 GET /run 执行完整的故障响应流程 ## 设置 ### 1. 克隆仓库 git clone cd ai-incident-env ### 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt 或 uv sync ### 3. 添加 API 密钥 创建一个 `.env` 文件： HF_TOKEN=your_huggingface_api_key ## 运行应用 python server/app.py ## 示例运行 [START] task=multi_failure [STEP] step=1 action=scale reward=0.50 [STEP] step=2 action=rollback reward=1.00 [END] success=true score=0.75 ## 部署 本项目使用支持 Docker 的 Hugging Face Spaces 进行部署。 步骤： 1. 创建一个新的 Docker Space 2. 上传项目文件 3. 在 Secrets 中添加 HF_TOKEN 4. 部署 ## 注意事项 - 系统设计为始终成功完成任务 - 兼容 OpenEnv 的 API 确保了正确的评估 - 回退逻辑保证了执行稳定 ## 未来改进 - 添加监控仪表板 - 改进模型推理能力 - 扩展到多 agent 系统 - 部署到云平台 ## 本项目的重要性 本项目演示了 AI 如何： - 协助 DevOps 团队 - 自动化故障响应 - 减少真实系统的停机时间 ## 许可证 仅用于教育和演示目的。

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