Logan.Li
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- 支持 Windows Agent 构建、安装脚本和统一上报协议 - 增强 RDP 剪贴板、虚拟盘和文件传输能力 - 新增 AIOps 上下文工具、告警 RCA trace 落库和回放接口 - 重构 docs 模块文档并补充终端、堡垒机、监控、AI Agent 设计
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# 01 - 项目概述与设计哲学
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> 本文描述 AIOps 当前 AI Agent / Agent CLI 的产品定位和工程原则。// Logan.Li
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## 项目定位
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AIOps Agent CLI 是一个面向运维场景的 Web 智能执行器。它不是普通聊天助手，而是能在受控目标上调用工具的 Agent：
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- 主机模式：通过 SSH 在服务器上执行只读排查或受控变更。
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- Kubernetes 模式：通过 AIOps 后端 K8s 客户端查询资源、查看日志、进入 Pod 或执行受控操作。
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- 会话模式：任务过程实时推送，任务结束后可回放和继续追问。
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适用任务：
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| 场景 | 示例 |
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| 主机排障 | “检查 nginx 为什么启动失败” |
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| 服务检查 | “看看磁盘空间和最近错误日志” |
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| K8s 排障 | “分析这个 Pod CrashLoopBackOff 的原因” |
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| 输出分析 | “总结这段 journalctl 输出里的关键错误” |
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| 变更建议 | “给出修复步骤，执行前让我确认” |
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## 与普通 AI 助手的区别
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| 维度 | AIOps Assistant | Agent CLI |
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| 交互 | 普通问答 / 分析 | ReAct 执行流 |
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| 工具 | 通常不执行远程工具 | 可调用 SSH/K8s 工具 |
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| 目标 | 平台知识、告警分析 | 具体主机、Pod、集群 |
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| 安全 | 输入输出安全 | 工具风险、确认、审计 |
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| 历史 | 对话历史 | 会话 + 工具调用 + 输出回放 |
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## 核心设计哲学
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### 1. 工具少，但边界清楚
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Agent 不需要暴露大量工具。当前工具按模式注册：
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| 模式 | 工具 |
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| host | `ssh_execute`、`analyze_output` |
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| kubernetes | `kubernetes_get`、`pod_logs`、`pod_execute`、`kubernetes_action`、`analyze_output` |
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工具越少，Prompt 越清晰，模型越不容易绕路。
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### 2. 过程优先于结果
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运维场景不能只给最终答案，必须知道 Agent 做了什么：
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- 每轮思考。
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- 调用了什么工具。
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- 传了哪些参数。
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- 输出是什么。
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- 是否触发安全确认。
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- 最终结论如何得出。
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这些过程通过 WebSocket 推给前端，并写入 `agent_cli_messages`。
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### 3. 安全是执行引擎的一部分
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安全不是前端弹框，也不是事后审计。它在工具执行前生效：
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```text
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tool_call
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→ assess risk
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→ critical hard reject
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→ high risk confirm
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→ execute if approved
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→ persist event
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```
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### 4. 平台上下文比裸模型更重要
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Agent 的价值来自 AIOps 上下文：
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- 当前登录用户。
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- 资产和凭据。
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- 服务器 IP、端口、OS。
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- K8s 集群、Namespace、Pod、Container。
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- 历史会话和 Evolver 记忆。
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- 后续可加入告警、监控、日志、审批状态。
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### 5. 记忆必须可控
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Evolver 能把成功经验和事实写入本地记忆文件，但企业平台必须逐步做到：
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- 按用户/团队隔离。
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- 可查看、可删除、可禁用。
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- 可审计 AI 记住了什么。
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- 可区分事实、经验、流程和偏好。
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## 运行边界
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Agent CLI 当前不做这些事情：
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| 不做 | 原因 |
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| 后端本机任意命令执行 | 多用户 Web 平台风险过高 |
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| 绕过资产凭据系统 | 必须受 AIOps 资产权限控制 |
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| 自动执行高危变更 | 必须确认，后续接审批 |
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| 长期保存明文敏感输出 | 后续需要输出脱敏和保留策略 |
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| 替代客户端 Agent | 客户端 Agent 负责采集，不负责 LLM 推理 |
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## 成功标准
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1. 用户能用自然语言描述任务。
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2. Agent 能选择正确工具获取事实。
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3. 高危动作不会静默执行。
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4. 过程可追溯，历史可回放。
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5. 失败时能给出明确原因和下一步建议。
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6. 同类任务能从历史经验中得到更好的提示。
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