构建一个运维助手Agent：提升运维效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个研发助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个运维助手Agent。这个项目源于我们一个大型互联网公司的真实需求 - 提升运维效率,保障系统稳定。

从运维痛点说起

记得和运维团队讨论时的场景：

小王：我们每天要处理大量的告警,很多都是重复性的工作
小李：是啊,而且经常要半夜起来处理问题
我：主要是哪些运维场景？
小王：服务器监控、日志分析、故障处理这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

1. 智能监控告警
2. 自动故障诊断
3. 运维任务自动化
4. 容量规划建议

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class OpsTask(Enum):
    MONITOR = "monitor"
    DIAGNOSE = "diagnose"
    AUTOMATE = "automate"
    CAPACITY = "capacity"

class OpsContext(BaseModel):
    task_type: OpsTask
    system_info: Dict[str, Any]
    alert_info: Optional[Dict[str, Any]]
    metrics: Optional[Dict[str, float]]

class OpsAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化运维模型
        self.ops_model = OpsLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.2,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "monitor": SystemMonitor(),
            "diagnoser": FaultDiagnoser(),
            "automator": TaskAutomator(),
            "planner": CapacityPlanner()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=OpsEmbeddings(),
            collection="ops_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: OpsContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务
        task_info = await self._analyze_task(
            context
        )

        # 2. 准备数据
        data = await self._prepare_data(
            context,
            task_info
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            task_info,
            data
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _analyze_task(
        self,