使用说明
事件情报平台
一个由人工智能驱动的系统，用于自动事件诊断和根本原因分析，采用生产级基础设施构建。
🎯 项目愿景
该平台演示了如何为SRE/DevOps工作流构建可靠、可观察和经济高效的人工智能系统。它结合了：
- AI网关 （Go）：多提供商LLM路由、语义缓存、速率限制和成本跟踪
- 智能体编排 （Python+LangGraph）：用于日志分析、指标关联和runbook匹配的多代理系统
- RAG管道：多源摄取（日志、指标、运行手册、代码）
- 评估框架：使用质量指标和CI/CD集成进行自动评估
- MCP服务器：面向任何兼容AI客户端的基于标准的工具曝光
🚧 状态
进行中 --这是一个为期6个月的建筑学习项目。目前在路线图的第X个月。
看 docs/roadmap.md 对于完整的计划。
🏗️ 建筑
待定
🚀 快速开始
即将到来——第一个里程碑：AI网关MVP（第2个月）
📚 文档
🛠️ 技术栈
- 网关：Go，普罗米修斯，开放遥测
- 编排：Python 3.11+、LangChain、LangGraph
- 检索增强生成：Qdrant（向量数据库），OpenAI嵌入
- 评估：定制框架+廊坊
- 部署：Docker，Docker Compose
🎓 为什么是这个项目？
这是我的学习之路 高级后端工程师 （Go、Elixir、分布式系统） 员工/AI架构师我正在记录整个过程，以帮助其他人从基础设施工程过渡到人工智能平台工程。
📝 许可证
麻省理工学院
🤝 贡献
目前还不接受外部贡献，但欢迎通过Issues进行反馈和讨论！
⭐ 如果这个项目对你有帮助，可以考虑主演它来跟踪进度！
