febrikinali20/logscout
GitHub: febrikinali20/logscout
LOGSCOUT 是基于小米 MiMo V2.5 的四 Agent 日志分析平台，自动完成日志解析、异常检测、分类标注和根因分析，帮助 SRE 团队摆脱正则管道和告警疲劳。
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# LOGSCOUT
`LOGSCOUT` 是一个 4-agent 平台，用于接收原始生产日志流，对严重程度进行分类，检测异常，并生成结构化的根因故障报告——所有这些都在一个 MiMo function-calling 循环中完成。无需 regex 管道，告别告警疲劳。
## ⚙️ Pipeline
```
raw_logs ─▶ parser ─▶ anomaly ─▶ classifier ─▶ rca ─▶ incident.json
flash pro pro pro summary.md
```
## 🤖 Agents
| # | Agent | Model | 角色 |
|---|-------|-------|------|
| 01 | `parser-agent` | `mimo-v2-flash` | 将原始日志行结构化为 `events[]` |
| 02 | `anomaly-agent` | `mimo-v2.5-pro` | 统计与语义异常检测 |
| 03 | `classifier-agent` | `mimo-v2.5-pro` | 严重程度 + 服务 + 原因分类标记 |
| 04 | `rca-agent` | `mimo-v2.5-pro` | 根因分析 + 修复方案 |
## 🔥 为什么选择 MiMo V2.5
- **1M context** — 加载完整的 pod 日志（25万行），无需使用滑动窗口
- **function-calling** — RCA agent 可在一次往返中调用 runbook 和 diff viewer
- **结构化 JSON** — 在解码时强制执行 incident schema
- **flash 级别** — parser 运行在廉价的 mimo-v2-flash 上，完整推理在 pro 上进行
## 💰 Token 开销
| Agent | Model | 输入 | 输出 | 成本 |
|-------|-------|-------|--------|------|
| parser | mimo-v2-flash | 16K | 4K | $0.0028 |
| anomaly | mimo-v2.5-pro | 80K | 10K | $0.110 |
| classifier | mimo-v2.5-pro | 120K | 14K | $0.162 |
| rca | mimo-v2.5-pro | 140K | 18K | $0.194 |
| **总计** | | **~356K** | **~46K** | **~$0.469** |
预计：每天 50 起故障 × 360K = **每天 1800 万 token** · 每月约 5.4 亿 token · 适用于由 3 名 SRE 组成的团队
## 🚀 本地运行
```
git clone https://github.com/febrikinali20/logscout.git
cd logscout
python3 -m http.server 8080
```
## 📦 部署
```
vercel --prod
```
## 🔗 链接
- MiMo Platform: https://platform.xiaomimimo.com/
- MiMo AI Studio: https://aistudio.xiaomimimo.com
- Orbit 100T: https://100t.xiaomimimo.com/
基于 **MiMo V2.5** 构建 · Apache-2.0
标签：AI智能体, Black Hat, DLL 劫持, Multi-Agent, 后端开发, 大语言模型, 异常检测, 根因分析, 运维监控, 逆向工具