Abhiskanda/final_incident_response_env

```markdown title: Incident Response Environment Server emoji: 🚨 colorFrom: indigo colorTo: purple sdk: docker pinned: false app_port: 7860 base_path: /web tags: - openenv - reinforcement-learning - incident-response # 🚨 事件响应环境 一个模拟的**事件响应环境**，用于建模真实世界的生产系统。 该环境评估代理在 SLA 截止时间、严重性和系统稳定性等约束条件下，**分类、优先级排序和解决事件**的有效性。 ## 🔍 概述 现代生产系统面临持续的事件，例如停机、性能下降和安全威胁。 此环境模拟这些场景，并支持训练或评估能够： * 分类事件严重性 * 分配适当的响应团队 * 采取纠正措施 * 优化解决时间和系统稳定性 ## ⚡ 关键特性 * 🎯 真实的事件队列（多类型、多严重性） * ⏱ 基于 SLA 的紧迫性跟踪 * 🤖 代理驱动的决策 * 📊 基于解决效率的奖励系统 * 🔁 多步骤回合交互 * 🌐 通过 OpenEnv 提供 API + WebSocket 支持 ## 🚀 快速开始 ### 通过 Docker 使用环境 ``` from my_env import MyAction, MyEnv try: env = MyEnv.from_docker_image("incident-env:latest") result = env.reset() print(result.observation.message) for _ in range(5): action = MyAction( message="Investigating issue", severity="high", team="Backend", response_action="restart" ) result = env.step(action) print("Reward:", result.reward) print("Done:", result.done) finally: env.close() ``` ## 🧠 环境设计 ### 🧾 动作模式 每一步需要代理采取结构化决策： * `message` → 推理解释 * `severity` → low | medium | high | critical * `team` → SRE | Backend | Security | Support | General * `response_action` → restart | rollback | investigate | ignore ### 📥 观察 环境返回： * 当前系统状态（队列、活动事件、已解决） * 奖励信号 * 回合完成标志 * 性能指标 ### 🎯 奖励函数 代理在以下方面获得奖励： * 正确的严重性分类 * 分配正确的团队 * 采取有效行动 * 快速解决事件 惩罚包括： * SLA 违规 * 错误的优先级排序 * 低效的行动 ## 🐳 Docker 设置 ### 构建镜像 ``` docker build -t incident-env -f server/Dockerfile . ``` ### 本地运行 ``` docker run -p 8000:8000 incident-env ``` ### 健康检查 ``` curl http://localhost:8000/health ``` ## ☁️ 部署到 Hugging Face Spaces 你可以直接使用 OpenEnv 部署： ``` openenv push ``` ### 作用说明： * 验证环境 * 构建 Docker 容器 * 部署到 Hugging Face Spaces * 启用： * Web UI → `/web` * API 文档 → `/docs` * 健康检查端点 → `/health` ## 🧪 本地开发 在本地运行服务器： ``` uvicorn server.app:app --reload ``` ## 🧱 项目结构 ``` my_env/ ├── inference.py # Agent inference script ├── models.py # Action & Observation schemas ├── client.py # Environment client ├── openenv.yaml # OpenEnv configuration └── server/ ├── app.py # FastAPI server ├── my_env_environment.py # Core environment logic └── Dockerfile # Container config ``` ## 🔬 使用案例 * 强化学习环境 * 基于 LLM 的决策代理 * DevOps 自动化研究 * 事件管理模拟 ## 🎯 目标 训练或评估行为类似真实世界 SRE/DevOps 工程师的代理： * 正确优先级排序 * 果断行动 * 最小化停机时间 * 避免级联故障 ## 📌 注意事项 * 设计为低资源执行（CPU 友好） * 与 OpenEnv 生态系统兼容 * 适用于智能代理基准测试 ```

标签：API与WebSocket, DNS解析, Docker容器, OpenEnv, SEO关键词, SLA管理, 严重性分类, 响应团队分配, 多步骤交互, 奖励机制, 安全运营, 库, 应急响应, 开源项目, 强化学习, 性能优化, 扫描框架, 攻击面发现, 智能体决策, 检测绕过, 模拟环境, 生产系统仿真, 系统稳定性, 请求拦截, 逆向工具, 队列管理