froggychips/sre-ai-copilot

O que sre-ai-copilot faz?

Copiloto de resposta a incidentes orientado por IA para Kubernetes. Webhook do AlertManager → pipeline de agentes (analisador/hipótese/crítico/correção/risco) → aprovação humana. FastAPI + Celery + LLM, proteções de namespace do k8s.

Visão Geral

O froggychips/sre-ai-copilot automatiza a resposta a incidentes em clusters Kubernetes, transformando alertas do AlertManager em ações remediativas inteligentes, sempre com supervisão humana.

Como Funciona

1. Webhook do AlertManager: O AlertManager envia alertas para um endpoint FastAPI.
2. Pipeline de Agentes:
   • Analisador: Interpreta o alerta e extrai informações relevantes (namespace, pod, erro, etc.).
   • Hipótese: Gera possíveis causas raiz com base no contexto.
   • Crítico: Valida as hipóteses, descartando as improváveis.
   • Correção: Propõe ações corretivas (ex.: reiniciar pod, escalar deployment).
   • Risco: Avalia o impacto potencial de cada ação.
3. Aprovação Humana: A ação sugerida é enviada para aprovação manual antes da execução.
4. Execução: Após aprovação, o sistema executa a ação no cluster via kubectl/API do Kubernetes.

Tecnologias

• FastAPI: API principal para receber webhooks e servir a interface.
• Celery: Processamento assíncrono dos pipelines de agentes.
• LLM: Modelo de linguagem (ex.: GPT, Claude) para raciocínio automatizado.
• Kubernetes: Cluster alvo, com proteções de namespace (guardrails).

Instalação

pip install -r requirements.txt
# Configure variáveis de ambiente (ver .env.example)

Uso

1. Configure o webhook no AlertManager para apontar para /webhook do serviço.
2. Acesse a interface web para revisar e aprovar ações propostas.

Proteções de Namespace

O sistema respeita namespaces protegidos (configuráveis) para evitar ações destrutivas em ambientes críticos.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Veja CONTRIBUTING.md para mais detalhes.