rijwanansari/OpsPilotdotnet10
GitHub: rijwanansari/OpsPilotdotnet10
基于 .NET 10 和 Semantic Kernel 的多智能体事件响应系统，通过编排分诊、根因分析、修复建议等 AI 智能体链路实现运维事件的自动化分析与处置。
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# OpsPilot — 多智能体事件响应系统
[](https://dotnet.microsoft.com/)
[](https://github.com/microsoft/semantic-kernel)
[]()
## 🚀 概述
OpsPilot 演示了企业级 AI 智能体如何超越聊天机器人，实现**真正的运维自动化**。当检测到支付 API 中断时，由专门的 AI 智能体组成的管道会自动执行以下操作：
1. **🔍 分诊智能体** — 使用 Semantic Kernel 工具调用 (`LogAnalysisPlugin`) 分析 45 条真实的日志条目
2. **🧠 根本原因智能体** — 确定可能的故障原因（例如，数据库连接池耗尽）
3. **🔧 修复智能体** — 提出按优先级排序的修复步骤，并提供精确的 SQL/kubectl 命令
4. **📋 GitHub 服务** — 模拟创建包含完整事件详情的 GitHub 议题
## 📁 解决方案结构
```
OpsPilot.slnx
├── src/
│ ├── OpsPilot.Domain/ # Domain entities (Incident, LogEntry, AgentResult, RemediationStep)
│ ├── OpsPilot.Application/ # Interfaces, IncidentOrchestrator, SampleLogProvider
│ ├── OpsPilot.Infrastructure/ # Semantic Kernel agents, LogAnalysisPlugin, GitHub simulator, DI
│ └── OpsPilot.Console/ # Entry point — colorful CLI demo with ANSI output
└── tests/
└── OpsPilot.Tests/ # xUnit tests (32 tests covering domain, application, infrastructure)
```
## ⚡ 快速开始
### 前置条件
- [.NET 10 SDK](https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet/10.0)
### 运行（模拟模式 — 无需 API 密钥）
```
git clone https://github.com/rijwanansari/OpsPilotdotnet10.git
cd OpsPilotdotnet10
dotnet run --project src/OpsPilot.Console
```
### 运行测试
```
dotnet test OpsPilot.slnx
```
### 构建
```
dotnet build OpsPilot.slnx
```
## 🤖 演示的智能体概念
| 概念 | 实现 |
|---|---|
| **工具调用** | `LogAnalysisPlugin` 包含 3 个由分诊智能体调用的 `[KernelFunction]` 方法 |
| **多智能体编排** | `IncidentOrchestrator` 将 Triage → RootCause → Fix → GitHub 串联起来 |
| **推理工作流** | 每个智能体接收前一个智能体的结果以进行上下文推理 |
| **自主行动** | 在管道结束时自动创建 GitHub 议题 |
## 🔧 生产环境配置 (Azure AI Foundry)
编辑 `src/OpsPilot.Console/appsettings.json`：
```
{
"AzureAI": {
"Endpoint": "https://your-foundry.openai.azure.com/",
"ApiKey": "your-api-key",
"DeploymentName": "gpt-4o",
"UseSimulation": false
},
"GitHub": {
"Token": "your-github-pat",
"Owner": "yourorg",
"Repo": "payment-api",
"SimulateOnly": false
}
}
```
将 `UseSimulation: false` 设置为使用真实的 Azure AI Foundry + Semantic Kernel 进行实时推理。
## 📊 示例事件场景
**事件**：支付 API 服务中断 — P0 严重级别
**收入影响**：约 $47K/分钟
**日志语料库**：5.2 分钟内跨 4 个服务的 45 条记录
**发现的根本原因**：由于未优化的 `SELECT *` 查询（缺少来自 #247 迁移的索引）与同时发生的 Redis 认证 token 轮换共同导致的数据库连接池耗尽。
**修复步骤**（总计 100 分钟）：
1. 🔴 终止长时间运行的数据库查询 (`pg_terminate_backend`)
2. 🔴 重置熔断器 + 滚动重启 Pod
3. 🟠 通过 Kubernetes 密钥恢复 Redis 认证 token
4. 🟠 重建缺失的数据库索引 (`CREATE INDEX CONCURRENTLY`)
5. 🟡 修复存活探针 + 增加连接池大小
## 🏗 架构
```
User Trigger
│
▼
IncidentOrchestrator (Application layer)
│
├──► TriageAgent ──────► LogAnalysisPlugin (KernelFunctions: tool calling)
│ │
│ └── AgentResult (triage analysis)
│
├──► RootCauseAgent ───► AgentResult (root cause + confidence)
│
├──► FixAgent ──────────► List (prioritized)
│
└──► GitHubIssueService ► Issue URL (simulated or real)
```
## 🧪 测试
分为 3 个类别的 32 个测试：
- **领域测试**：实体创建、状态转换、属性验证
- **应用测试**：`SampleLogProvider` 语料库验证、带有存根的 `IncidentOrchestrator` 管道
- **基础设施测试**：`LogAnalysisPlugin` KernelFunction 逻辑（错误计数、速率计算、时间线）
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