Andrew0x7/incidentiq
GitHub: Andrew0x7/incidentiq
IncidentIQ 是一个由 MiMo V2.5 编排的多 Agent 事件响应工具，通过五个专业 Agent 并行分析多源日志与分布式追踪数据，帮助运维工程师快速定位根因并生成修复方案以缩短 MTTR。
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# IncidentIQ — 多 Agent 事件响应
## 🚩 痛点
生产环境事件平均给企业造成 **$5,600/分钟** 的损失（Gartner）。工程师将 60% 的事件处理时间花在手动关联跨服务日志、识别根本原因和协调响应上。一次误诊可能会使 MTTR 延长数小时，造成数百万的损失。
## 🧠 多 Agent 架构
IncidentIQ 部署了 **5 个由 MiMo V2.5 编排的专业 Agent**：
| Agent | 关注点 | 技术 |
|-------|-------|-----------|
| 📋 Log Parser | 多源日志摄取与关联 | 模式匹配，时间关联 |
| 🔭 Trace Analyzer | 分布式追踪与延迟分析 | Span 分析，级联检测 |
| 🧠 Root Cause | 因果推断与依赖关系映射 | 贝叶斯网络，症状过滤 |
| 🔧 Fix Generator | 自动修复与回滚计划 | 模板匹配，风险评分 |
| 🚨 Escalation | 严重性路由与利益相关者沟通 | 影响范围，SLA 追踪 |
### 响应流水线
1. **摄取** — 标准化来自 Docker、K8s、CloudWatch、应用 trace 的日志
2. **分析** — 所有 5 个 Agent 并行分析 → 关联结果
3. **解决** — 生成修复方案 → 路由升级 → 生成报告
## 🔧 技术栈
- **引擎**：MiMo V2.5（编排与自然语言分析）
- **日志解析**：多格式解析器（JSON、syslog、结构化、非结构化）
- **追踪**：兼容 OpenTelemetry 的 Span 分析
- **前端**：原生 JS（零依赖，即时加载）
- **部署**：GitHub Pages（静态）
## 📊 指标
- 跨 5 个类别检测 **14+ 种事件模式**
- **严重性评分**：P0（紧急） → P3（低）
- 从原始日志**重建时间线**
- 带有风险评估的**自动修复建议**
## 🚀 使用说明
1. 粘贴错误日志、堆栈跟踪或事件报告
2. 点击 **⚡ 分析**
3. 查看分析、时间线、Agent 和 Pipeline 视图中的结果
4. 根据每个结果遵循建议的修复方案
## 📄 许可证
MIT — 为 MiMo 100T 社区挑战赛而构建
标签：DLL 劫持, 后端开发, 多智能体, 大语言模型, 根因分析, 用户代理, 运维