jackjin1997/sentinel

# Sentinel [](https://lablab.ai/ai-hackathons/milan-ai-week-hackathon) [](https://nextjs.org) [](https://aistudio.google.com) [](https://anthropic.com) [](./LICENSE) **🚀 在线演示**: https://wma-contacting-lindsay-orientation.trycloudflare.com 当您的服务在凌晨 3 点出现故障时，Sentinel 会进行调查、诊断并推荐修复方案——就像拥有一位全天候 24 小时待命的高级 SRE。它协调**来自两个供应商的四个专门阶段**，以便在采取行动之前，诊断结果能受到来自完全不同的模型偏差的审查： | # | 阶段 | 模型 | 角色 | |---|---|---|---| | 1 | 🔍 分诊 | `gemini-2.5-flash` (Google) | 拉取充足的遥测数据，形成初步假设 | | 2 | 🧠 调查 | `claude-sonnet-4-6` (Anthropic) | 通过完整的工具访问进行深度根因分析 | | 3 | ⚔️ 对抗性审查 | `gemini-2.5-flash` (Google) | 利用不同的供应商偏差对 Claude 的诊断进行压力测试 | | 4 | 📋 整合 | `claude-haiku-4-5` (Anthropic) | 严格的 JSON 行动计划综合 | 仪表板会实时流式传输每个阶段——工具调用、推理链、供应商切换——这样操作员看到的是智能体的工作过程，而不仅仅是最终输出。诊断结果会引用特定的时间戳、指标值、代码路径和 runbook ID。当证据不确定时，该智能体会**如实降低置信度**。如果 Gemini 达到配额限制，会优雅地回退到 Claude Haiku——演示永远不会中断。 ## 黑客松提交 为以下活动构建： - [AI Agent Olympics 黑客马拉松](https://lablab.ai/ai-hackathons/milan-ai-week-hackathon) (米兰 AI 周，$28k 奖金池) - [通过 AI 转型企业](https://lablab.ai/ai-hackathons/techex-intelligent-enterprise-solutions-hackathon) ($10k 奖金池) 目标赛道：智能推理 · 智能体工作流 · 协作系统 · 企业级应用 · Vultr 企业级智能体 · Google AI Studio。 ## 本地开发 ``` cp .env.local.example .env.local # 填入： # GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY= (https://aistudio.google.com/apikey — 免费额度充足) # ANTHROPIC_API_KEY= (https://console.anthropic.com — 付费，提供 $5 免费试用) bun install bun dev # 打开 http://localhost:3000 ``` 点击任何事件卡片 → 观看智能体的工作过程。 ## 系统架构 ``` ┌─────────────────┐ ┌────────────────────────────────────────────┐ │ Dashboard UI │ ◀ SSE ◀ │ POST /api/agent { incidentId } │ │ (Next.js 16) │ │ │ └─────────────────┘ │ runIncidentAgent (lib/agent.ts) │ │ │ │ PHASE 1 · gemini-2.5-flash · triage │ │ ├─ queryLogs │ │ ├─ queryMetrics │ │ └─ checkDeployHistory │ │ ↓ hand-off │ │ PHASE 2 · claude-sonnet-4-6 · investigate│ │ └─ searchRunbook │ │ ↓ hand-off (vendor flip) │ │ PHASE 3 · gemini-2.5-flash · review │ │ (no tools — pure adversarial critique) │ │ ↓ hand-off │ │ PHASE 4 · claude-haiku-4-5 · consolidate │ │ → strict-JSON final report │ └────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 为什么多供应商很重要 同系列模型会存在相同的盲点。当 Claude Sonnet 的调查结果由 Claude Haiku 审查时，两者可能会遗漏同一类错误。当由 Gemini Flash 审查时，其结构不同的训练过程能够捕捉到 Claude 无法察觉的问题。出于这个原因，Sentinel 的对抗性审查者**始终来自不同的供应商**。 ### 文件说明 - `lib/types.ts` — 共享类型 - `lib/mock/incidents.ts` — **5 个真实的事件场景**，包含日志/指标/runbook（结账延迟、身份验证连接池耗尽、图像工作器内存泄漏、Redis 缓存驱逐风暴、Slack 身份验证级联） - `lib/tools/index.ts` — 4 个带有 Zod schema 的智能体工具：`queryLogs`、`queryMetrics`、`searchRunbook`、`checkDeployHistory` - `lib/agent.ts` — 带有阶段事件和 Claude Haiku 回退机制的多供应商编排 - `app/api/agent/route.ts` — SSE 流式传输端点 - `app/api/incidents/route.ts` — 事件列表 - `app/page.tsx` — 带有实时推理轨迹、供应商徽章、MTTR 计时器的仪表板 ## 数据统计（端到端验证） | 指标 | 数值 | |---|---| | 中位 MTTR（从点击事件到最终报告） | **~53s** | | 每次运行的工具调用次数 | 6-9 | | 每次运行流式传输的文本 | ~100 个增量 (deltas) | | 每次运行成本 (Anthropic) | ~$0.03 | | 每次运行成本 (Google, 免费套餐) | $0 | | 代码行数 | ~1500 TS | ## 技术栈 Next.js 16.2 · React 19 · TypeScript 5 · Tailwind v4 · Vercel AI SDK 6 · `@ai-sdk/google` · `@ai-sdk/anthropic` · Zod · Server-Sent Events。 ## 许可证 MIT — 在 2026 年 AI Agent Olympics 期间构建。 ## 另请参阅 - [`HACKATHON.md`](./HACKATHON.md) — 提交材料包（演示文稿、演示脚本、X 推文、表单填写） - [`DEMO_SCRIPT.md`](./DEMO_SCRIPT.md) — 60 秒演示视频制作脚本 - [`DEPLOY.md`](./DEPLOY.md) — Vultr 部署指南

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