Subah1308/Incident-response-agent

# 🤖 自主 SaaS 事件响应系统 一个多智能体 AI 系统，利用 Claude API、结合 Supabase pgvector 的 RAG 以及 4 智能体流水线，自主对 SaaS 支持事件进行分诊、分析和解决。 ## 架构 ``` Ticket Input ↓ 🔍 Triage Agent → classifies severity (P1-P4) and category ↓ 📋 Log Analyst Agent → identifies error patterns and anomalies ↓ 🧠 Root Cause Agent → RAG search over past incidents + root cause reasoning ↓ ✍️ Resolution Agent → generates customer response + engineering handoff ↓ Supabase (stores everything) ``` ## 技术栈 - **Python 3.9+** — 智能体编排 - **Claude API (claude-sonnet-4)** — LLM 主干 - **Supabase pgvector** — 用于 RAG 的向量存储 - **sentence-transformers** — 本地嵌入 (all-MiniLM-L6-v2) - **FastAPI** — REST 后端 - **React** — 前端仪表板 ## 设置 ### 1. 克隆并创建虚拟环境 ``` cd incident-response-agent python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 配置环境变量 ``` cp .env.example .env # 编辑 .env 并添加你的 keys ``` ### 3. 设置 Supabase schema - 进入你的 Supabase 项目 → SQL Editor - 复制并运行 `setup_supabase.sql` 的全部内容 ### 4. 填充知识库 ``` python3 seed_knowledge_base.py ``` ### 5. 启动后端 ``` uvicorn main:app --reload --port 8000 ``` ### 6. 启动前端 ``` cd frontend npm install npm start ``` 打开 http://localhost:3000 ## 使用方法 1. 输入支持工单的标题和描述（或加载示例） 2. 点击“Run Agent Pipeline” 3. 观察全部 4 个智能体按顺序运行 4. 查看具有基于 RAG 根因分析的完整事件报告

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