ayulestari722/LogAnalyzerAI

# LogAnalyzerAI 由 AI 驱动开发工作流支持的 7-Agent 日志分析与异常检测编排系统。约 5900 行代码，约 129 个测试。 ## 架构 | Agent | 角色 | LOC | |-------|------|-----| | ParserAgent | 多格式日志解析（JSON、syslog、Apache、nginx） | 419 | | AnomalyAgent | 统计异常检测（z-score 激增、间隔、频率变化） | 285 | | PatternAgent | Regex 模式匹配与频率分析 | 312 | | CorrelationAgent | 基于时间戳和 session 的跨源事件关联 | 298 | | AlertAgent | 严重性分类与基于阈值的告警 | 276 | | MetricsAgent | 聚合统计：错误率、延迟百分位数、吞吐量 | 264 | | SummaryAgent | 最终报告汇总与建议 | 248 | 编排器通过带有单 Agent 超时的 `asyncio.gather()` 协调 6 个分析 Agent，然后在它们得出结果后运行一次 `SummaryAgent`。基于严重性权重的评分将各项发现汇总为一个最终结论。 ## 功能 - 具有单 Agent 超时的异步并行 Agent 调度 - 严重性评分：Critical / High / Medium / Low / Info - 多种输出格式：JSON、Markdown、SARIF - 多格式日志解析（JSON、syslog、nginx access、应用程序日志） - 使用 z-score 分析的统计异常检测 - 跨源事件关联与因果链检测 - 通过 YAML 配置阈值 - Rich 格式化的 CLI 输出 - 通过继承 `BaseAgent` 实现的可插拔 Agent 系统 - 用于持续监控的 Watch 模式 ## 用法 ``` pip install -r requirements.txt python -m src.cli run ./examples/sample_logs --format markdown python -m src.cli run ./my_logs --format json --output result.json python -m src.cli run ./logs --format sarif --output report.sarif python -m src.cli watch ./logs --interval 5 ``` ## Token 消耗 在设计和实现阶段，该项目每天消耗 **约 1200 万个 token**，分布于 Hermes Agent、Claude Code 和 Xiaomi MiMo V2.5 Pro，用于多 Agent 推理、代码生成、重构循环和持续的测试维护。 ## 测试 ``` pytest tests/ -v ``` 129 个测试覆盖了所有 7 个 Agent、编排器调度、connector、模型、实用工具和 CLI 集成。 ## 项目结构 ``` src/ ├── agents/ (7 agent modules + base.py) ├── connectors/ (filesystem, log_parser, stream) ├── models/ (log_entry, analysis_state, schemas) ├── utils/ (config, logger, metrics, retry, serializers, severity) ├── orchestrator.py ├── cli.py └── main.py tests/ (12 test files, 129 tests) config/default.yaml examples/sample_logs/ ``` ## 许可证 MIT

标签：AI智能体, Python, 多智能体协同, 安全规则引擎, 异常检测, 无后门, 计算机取证, 运维监控, 逆向工具