Oxygen56/aegisops-autopilot
GitHub: Oxygen56/aegisops-autopilot
基于 Qwen 大模型的生产事件自动驾驶系统,将模糊告警转化为从诊断到修复的完整可追踪工作流,并内置人工审批与事后学习闭环。
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# AegisOps Autopilot
Qwen Cloud 黑客松提交工作区。
AegisOps 是针对赛道 4:Autopilot Agent 的生产事件自动驾驶系统。它将模糊的告警转化为可追踪的修复工作流:记忆检索、多 agent 诊断、工具支撑的证据收集、风险评分、人工审批、补丁/Runbook 生成以及事后学习。
该实现专为两种评审模式设计:
- **Live Qwen 模式:** 设置 `DASHSCOPE_API_KEY` 或 `QWEN_API_KEY`,服务器将通过兼容 OpenAI 的 endpoint 调用 Qwen Cloud,包括针对事件工具的带上限 Function Calling 循环。
- **Offline demo 模式:** 无需密钥;使用确定性的 fixtures 为评审和 CI 执行相同的编排路径。
## 快速开始
```
pnpm install
pnpm run test
pnpm run build
pnpm run eval
pnpm run eval:ablation
pnpm run dev
```
打开命令显示的 Vite URL 并运行事件演示。
## 实际演示链接
主要可运行工作区:
```
https://stackblitz.com/github/Oxygen56/aegisops-autopilot?startScript=dev
```
GitHub Pages 目标:
```
https://oxygen56.github.io/aegisops-autopilot/
```
Pages 演示视频目标:
```
https://oxygen56.github.io/aegisops-autopilot/?reel=1
```
StackBlitz 工作区在启动时使用 `.stackblitzrc` 运行 `pnpm run dev`。GitHub Pages 由仓库的 Pages workflow 部署为静态点击演示,当 `/api/*` 不可用时回退到确定性的离线 fixtures。当配置了 `QWEN_API_KEY` 或 `DASHSCOPE_API_KEY` 时,Live Qwen Cloud 模式使用 Node API。
## 环境
```
QWEN_API_KEY=sk-...
QWEN_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
QWEN_MODEL=qwen-plus
```
也接受 `DASHSCOPE_API_KEY`。请勿提交 `.env` 文件。
## Qwen Tools 与 MCP
AegisOps 为 Qwen 风格的编排暴露了可供评审验证的工具面:
- Qwen 请求体:`tools` 字段中的五个兼容 OpenAI 的 function schemas、实时的 `tool_calls` 以及 `role=tool` 结果消息
- OpenAPI spec:`agents/aegisops/openapi.yaml`
- 能力清单:`agents/aegisops/cap-manifest.json`
- MCP stdio server:`pnpm run mcp:stdio`
- 工具文档:`docs/QWEN_TOOLS.md`
HTTP 工具示例:
```
curl -sS http://127.0.0.1:8787/api/tools/policy_check \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"incidentId":"support-pii-leak-risk"}'
```
## 证据
- 单元测试:`pnpm run test`
- 生产构建:`pnpm run build`
- 端到端 API smoke 测试:`pnpm run smoke`
- Fixture 评估:`reports/eval_report.md`
- 消融实验评估:`reports/ablation_report.md`
- 实验记录本:`reports/experiment_board.md`
- 评审证据包:`reports/judge_evidence_bundle.md`
- 评审演示记录:`reports/judge_demo_transcript.md`
- 视频资产审计:`reports/video_asset_audit.md`
- 最终 preflight:`pnpm run final:preflight` 生成 `reports/final_preflight.md`
- 提交审计:`reports/submission_audit.md`
- Qwen 集成审计:`reports/qwen_integration_audit.md`
- 模型运维报告:`reports/model_ops_report.md`
- 构建溯源:`reports/build_provenance.md`
- 可见评分标准证据 UI:`src/client/main.tsx` 在仪表板中渲染 30/30/25/15 的评审映射
## 提交资产
- 简介:`reports/brief.md`
- 架构:`docs/ARCHITECTURE.md`
- 可上传的架构图:`docs/architecture/aegisops-architecture.svg`, `docs/architecture/aegisops-architecture.png`
- Qwen 工具:`docs/QWEN_TOOLS.md`
- 评审资料包:`docs/JUDGE_PACKET.md`
- 构建溯源:`docs/BUILD_PROVENANCE.md`
- 评审证据包:`reports/judge_evidence_bundle.md`
- 评审快速入门:`docs/JUDGE_QUICKSTART.md`
- 评分标准卡:`docs/RUBRIC_SCORECARD.md`
- 评分标准证据 UI:标题为 `Judge rubric evidence` 的仪表板面板
- 官方需求矩阵:`docs/OFFICIAL_REQUIREMENTS_MATRIX.md`
- 影响案例:`docs/IMPACT_CASE.md`
- 评审演示记录:`reports/judge_demo_transcript.md`
- 截图:`docs/screenshots/aegisops-dashboard-viewport.png`
- 静态演示截图:`docs/screenshots/pages-static-reel.png`
- 演示视频包:`docs/VIDEO_SUBMISSION.md`
- 演示视频上传元数据:`docs/VIDEO_UPLOAD_METADATA.md`
- 视频资产审计:`reports/video_asset_audit.md`
- Alibaba Workbench 截图清单:`docs/ALIBABA_WORKBENCH_SCREENSHOT.md`
- Alibaba 证明录制:`docs/ALIBABA_PROOF_RECORDING.md`
- 演示脚本:`docs/DEMO_SCRIPT.md`
- 评审笔记:`docs/JUDGE_NOTES.md`
- 发布:`docs/PUBLISHING.md`
- Devpost 文案:`submissions/devpost_fields.md`
- 最终提交 Runbook:`submissions/FINAL_SUBMISSION_RUNBOOK.md`
- Alibaba 部署包:`infra/alibaba/DEPLOYMENT.md`
- 完整包:`buidl/package/`
标签:AIOps, AI智能体, MITM代理, Qwen, 自动化攻击, 运维自动化