LindaLaura/enterprise-incident-response-agent

# 企业事件响应 Agent 一个由 AI 驱动的事件响应平台，能够分析应用程序日志、识别可能的根本原因、推荐恢复操作，并生成结构化的事件报告。 ## 概述 企业事件响应 Agent 是作为 Agentic AI 训练营一部分而构建的作品集项目。 其长期愿景是构建一个多 Agent 系统，能够在事件调查和响应期间为工程师提供协助。 初期的 MVP 侧重于： * 基于 Prompt 的 CLI 交互 * 多步骤 Prompt 链 * 结构化 JSON 输出 * OpenAI 和 Anthropic 集成 * 模型降级 * 基本错误处理 ## 问题陈述 当生产事件发生时，工程师通常需要花费大量时间审查日志、识别潜在的根本原因以及确定后续步骤。 本项目探讨如何通过将原始日志转化为结构化、可操作的事件报告，利用 AI Agent 来加速事件分类流程。 ## 当前版本 ### v0.1 – 事件分类 CLI（第 1 周） 功能： * 从命令行分析日志文件 * 生成事件摘要 * 严重程度分类 * 识别可能的根本原因 * 推荐修复操作 * 返回结构化 JSON 输出 ## 示例工作流 输入： 应用程序日志 ↓ 事件摘要 ↓ 根本原因分析 ↓ 推荐操作 ↓ 结构化事件报告 ## 技术栈 * Python * OpenAI API * Anthropic API * JSON 结构化输出 * Prompt 链 ## 路线图 ### v0.1 * 基于 Prompt 的 CLI * 结构化 JSON 输出 * 模型降级 * 错误处理 ### v0.2 * 多条专用 Prompt 链 * 改进的事件分类 ### v0.3 * 多 Agent 架构 * Agent 编排 ### v0.4 * 持久化事件历史 * 增强的报告 ### v1.0 * 完整的企业事件响应团队 * 日志分析 Agent * 根本原因 Agent * 影响评估 Agent * 恢复建议 Agent * 事件报告 Agent ## 设计原则 本项目遵循以下几项软件工程原则： * 可靠性重于复杂性 * 结构化输出重于自由格式响应 * 增量开发 * 职责明确分离 * 面向生产环境的设计 ## 学习目标 * Agentic AI 工作流 * Prompt 链 * 工具集成 * 结构化输出 * AI 系统可靠性 * 多 Agent 架构 ## 状态 🚧 目前正作为 Agentic AI 训练营的一部分进行积极开发。

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