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项目正基于 4A 架构框架与 DDD 领域驱动设计进行全面重构。本次重构旨在彻底解耦业务逻辑与技术实现，重塑架构合理性，在提升代码可维护性与规范性的同时，赋予系统更强的弹性扩展能力。重构工作量巨大，目前处于渐进式替换阶段。近期推送的代码和构建的 Docker 镜像为过渡态，未经验证依赖混乱，不建议直接拉取使用。建议普通用户等待稳定版本发布；具备源码调试修改能力的开发者可先行基于源码修改二开，并欢迎协助修复临时性缺陷。
重要许可证变更通知（2026-05-27）
本项目2026 年 5 月 27 日之前提交的所有代码，依旧沿用 MIT 许可证，可按照 MIT 协议规则自由使用、修改、商用分发。 自 2026 年 5 月 27 日起，本项目所有新增、修改的代码，统一采用 Mozilla Public License 2.0（MPL-2.0） 开源授权，使用者必须严格遵循 MPL-2.0 官方协议约束： 若对外分发包含本项目修改代码的二进制包、镜像、部署程序，必须开源所有修改过的源文件，同时完整保留原项目版权、许可证声明，不得抹除出处冒充自研产品； 允许企业内网私有化部署、内部二次改造自用；允许基于本项目提供部署调试、技术咨询、定制开发等人力类付费服务； 严禁仅对本项目源码简单封装后，闭源打包作为独立商业化软件、镜像产品对外售卖；严禁直接基于本项目搭建同类型竞品 SaaS 平台进行商业化运营。 本项目将永久开源，归属全体开源技术社区，不会被任何商业公司独占买断。我们鼓励合规前提下的技术交流、二次迭代与行业落地，共同维护良性开源生态。
AI 多 Agent 协作的企业级运维自动化平台
国产开源 · PagerDuty + Rundeck + Portainer + vCenter 替代方案
一个平台，搞定告警 → 诊断 → 修复 → 审批 → 验证全闭环
🎮 在线演示 | 📝项目愿景与社区共建 | 📝AI编程Skill | 📝教学书籍 | 📖项目文档 | ✍️作者的话
🌐 项目官网：https://www.zjzwfw.cloud/ITOpsAgentinfo
📦 代码仓库：GitHub | Gitee | GitCode
| 角色 | 典型痛点 | 本平台如何解决 |
|---|---|---|
| 运维工程师 | 半夜被告警吵醒，手动 SSH 排查 | AI 自动诊断根因 → 推送审批 → 手机一键修复 |
| SRE / DevOps | 多套工具来回切换，信息孤岛 | 告警+诊断+执行+审批一站式闭环 |
| IT 主管 / CTO | 运维全靠人，故障响应靠运气 | 自动化巡检 + 自愈策略，把人从重复劳动中解放 |
| 中小企业 IT | 买不起 PagerDuty/Rundeck 等商业软件 | 功能对标，开源免费，数据不出域 |
| 安全合规团队 | 修复操作无审批、无审计 | HITL 人工审批 + 全链路审计 + 命令安全过滤 |
凌晨 3 点，服务器 CPU 飙到 99%。传统流程是：
告警通知 → 被吵醒 → 登录 VPN → SSH 上去 → 敲命令排查 → 翻文档 → 修复 → 写报告 → 睡觉
整个过程 30-60 分钟，而你本可以继续睡觉。
ITOps Agent Platform 把这个流程变成：
告警触发 → AI 自动诊断根因 → 生成修复命令 → 推送手机审批 → 一键执行 → 自动验证 → 生成报告
全程 3 分钟，你只需要在手机上点一下"同意"。
ITOps Agent Platform 不只是一个运维工具，它瞄准的是 IT 运维的终极演进方向 — AI 全自主运维。
手工运维 → 脚本自动化 → 平台化 → AI 辅助 → 🤖 自主运维（本项目）
2000s 2010s 2020s 2024+ 现在 & 未来
| 演进阶段 | 特征 | 人的角色 |
|---|---|---|
| 手工运维 | 敲命令、登服务器 | 执行者 |
| 脚本自动化 | Shell / Python 半自动化 | 脚本维护者 |
| 平台化 | Ansible / Prometheus / Terraform | 平台操作者 |
| AI 辅助 | Copilot 建议、告警分析 | 决策者 |
| AI 自主运维 | AI Agent 全闭环：感知 → 诊断 → 决策 → 执行 → 验证 | 监督者 |
| 维度 | 传统方式 | ITOps Agent Platform |
|---|---|---|
| 故障响应 | 人工：发现 → 定位 → 修复（30-60 分钟） | AI：自动感知 → 诊断 → 修复（< 3 分钟） |
| 运维规模 | 1 人管 20-50 台 | 1 人管 500+ 节点，AI 承担 80%+ 工作量 |
| 知识沉淀 | 老员工脑中、散落文档 | 知识库 + RAG，AI 持续学习，永不流失 |
| 决策质量 | 依赖个人经验，不稳定 | 多 Agent 协作推理，完整推理链可审计 |
| 边际成本 | 加机器 ≈ 加人 | 加机器 ≈ 加 Agent，边际成本趋近于零 |
这不是一个运维工具，这是运维的下一代操作系统。 当 AI Agent 能够自主完成告警接入、根因诊断、修复决策、命令执行、结果验证的全链路闭环，运维就不再是"人盯着系统"，而是"人设计策略，AI 执行策略"。
- Gartner 将 AIOps 列为 IT 运维战略技术趋势，预测 AI 驱动的自主运维将成为企业标配
- CNCF 云原生 + AI 融合是下一代基础设施的核心方向
- 运维人力成本逐年攀升，AI Agent 是唯一能在不增加人力的情况下支撑业务规模 10 倍增长的方案
- 开源 + AI Agent 协作 是打破商业软件垄断、实现技术普惠的关键路径
ITOps Agent Platform 是目前开源的 AIOps 项目中，唯一将「告警 → 诊断 → 决策 → 执行 → 验证」全链路 AI 自主闭环工程化落地的平台。
我们的长期目标是：让 80% 的日常运维工作完全由 AI Agent 自主完成，人类运维工程师专注于架构设计、策略制定和创新性工作。这不仅是一个开源项目，这是运维工程师解放运动的起点。
三个趋势在同一时间点交汇，让 AI 自主运维从"概念"变成了"必然"：
| 趋势 | 说明 |
|---|---|
| LLM 能力跨越阈值 | GPT-4o / DeepSeek / 豆包 / 通义千问等模型已具备生产级推理能力，能胜任故障诊断、命令生成等严肃场景 |
| 运维人力成本不可逆上升 | 企业 IT 规模 10 倍增长，运维团队无法同比例扩张，唯一的出路是 AI 承担 80%+ 日常工作量 |
| 开源生态足够成熟 | Docker / K8s / React / TypeScript / Node.js 技术栈已足够支撑企业级产品，开源不再是"简陋"的代名词 |
2026 年是 AI 自主运维的元年。 当 LLM 能力 + 运维痛点 + 开源生态三者交汇，ITOps Agent Platform 站在了这个历史节点上。错过这个窗口，就是错过一个时代。
全球 IT 运维市场规模 $400 亿（2025 年），预计 2030 年突破 $700 亿。每一次范式转移都会诞生新的王者：
- 云计算转移 → AWS（$2 万亿市值）
- 云监控转移 → Datadog（$400 亿市值）
- 开发工具转移 → GitLab（$140 亿 IPO）
- 运维自动化转移 → ？
问题不是"会不会发生"，而是"谁会成为这个赛道的 GitLab"。 开源 AIOps 领导者位置目前是空缺的 — 这是一个 Winner-takes-most 的市场。
| 当年 GitLab | 今天 ITOps Agent Platform |
|---|---|
| 开源替代 GitHub | 开源替代 PagerDuty + Rundeck + Portainer |
| 初期只有基础 CI/CD | 12 个 AI Agent + 68 个 API 路由 |
| 没人相信代码托管值 $100 亿 | 没人相信运维平台值 $100 亿 |
ITOps Agent Platform 站在一个更大赛道的更早阶段。
| 顺风 | 为什么不可逆 |
|---|---|
| AI 能力爆发 | LLM 从"玩具"到"生产级"仅 2 年，下一步是"自主决策" |
| 运维人力断层 | 70 后运维专家退休潮 + 年轻人不愿 7×24 值班 = AI 是唯一出路 |
| 开源吃掉企业软件 | GitLab、Confluent、Grafana、HashiCorp — 开源 IPO 已发生 5 次，每一次都证明开源模式比闭源更具商业爆发力 |
这不是选不选的问题，是选谁的问题。 当上述三条曲线交汇，AI 自主运维是数学上的必然。
# 1. 一行命令部署（需要 Docker 环境）
curl -sL https://gitee.com/IT_Oline/itops-agent-platform/raw/main/deploy.sh -o deploy.sh && chmod +x deploy.sh && ./deploy.sh
# 2. 打开浏览器 http://localhost:8080，默认账号 admin/admin
# 3. 添加一台服务器 → 系统自动发现宿主机上的容器和资源
# 4. 配置告警 Webhook → 触发一条测试告警 → 观察 AI 自动分析
# 5. 点击"自动修复" → 手机审批 → 完成！5 分钟，从零到完整的 AI 运维闭环体验。
Prometheus / Zabbix 告警 → Webhook 接收
→ AI 根因分析（自然语言诊断报告）
→ 自动生成修复命令 + 风险评估
→ 企微/钉钉推送审批 → 手机一键通过
→ SSH 自动执行修复 → 验证结果 → 生成报告
展开查看这个流程解决了什么痛点
| 传统方式 | 本平台 |
|---|---|
| 告警风暴，半夜被吵醒 | AI 自动降噪去重，同类告警聚合 |
| 手动 ssh 排查，靠经验猜 | AI 分析日志 + 指标，给自然语言诊断 |
| 翻文档找修复步骤 | 自动生成结构化修复命令（JSON） |
| 修复没审批，出事没人担 | 人工审批节点，移动端一键审批 |
| 担心修复出错无法回滚 | 自动验证结果，失败告警 |
拖拽编排工作流（Agent + 审批 + 条件分支）
→ 配置 Cron 定时触发
→ 自动执行多台服务器巡检
→ 生成合规检查报告
→ 异常自动创建告警 → 进入路径1️⃣
一键添加 Docker 主机 / VMware vCenter / Proxmox VE / KVM 节点
→ 自动发现所有容器和虚拟机
→ 实时监控 CPU / 内存 / 网络（WebSocket 推送）
→ 容器日志流式查看
→ Docker Compose 可视化编排
→ K8s 集群导入与管理（kubeconfig 导入 + 集群状态监控）
→ 镜像仓库集成（Harbor / ACR / Docker Hub）
网段规划 → IP 子网与 VLAN 管理 → IP 地址自动分配 / 预留 / 回收
→ 数据中心机房建模（机柜 / PDU / 设备生命周期 / 供电管理）
→ 机房 3D 数字孪生监控（WebGL 实时渲染）
→ 网络拓扑自动发现（SNMP / LLDP / ARP）
| 能力 | ITOps Agent | GrafanaOnCall | Portainer | UptimeKuma | Rundeck | Coolify |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 告警接入 + 降噪 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI 多 Agent 协作 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 告警 → 自动修复闭环 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 人工审批（HITL） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Docker/VM 可视化管理 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| K8s 集群管理 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| IP 子网 / VLAN 管理 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 数据中心机房建模 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 机房 3D 数字孪生 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 工作流拖拽编排 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Web SSH 终端 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 知识库 + RAG | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 定时巡检 + 自动报告 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 成本分析 + 自动伸缩 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 本地 AI · 数据不出域 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 国产化（信创）友好 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
一句话总结：现有开源工具各管一段 — OnCall 管告警、Portainer 管容器、Rundeck 管执行。ITOps Agent 把这一切打通，加上 AI 多 Agent 协作大脑，实现真正的「告警进来，修复完成」。
开源免费不是唯一优势。与付费商业产品正面比较：
| 能力 | PagerDuty + Rundeck | ServiceNow ITOM | ITOps Agent（开源免费） |
|---|---|---|---|
| 年费用（100 节点） | $50,000+ | $100,000+ | $0 |
| AI 自主诊断 | ❌ 仅告警路由 | ✅ 多 Agent 协作推理 | |
| 自动修复闭环 | ❌ 需人工执行 | ✅ 内置全链路 | |
| 人工审批（HITL） | ❌ | ✅ 企微/钉钉原生推送 | |
| 容器/VM/K8s 管理 | ❌ | ❌ | ✅ 内置可视化 |
| 数据不出域 | ❌ SaaS 强制上云 | ❌ SaaS 强制上云 | ✅ 100% 本地部署 |
| 开源可控 | ❌ 闭源锁定 | ❌ 闭源锁定 | ✅ MPL-2.0 开源 |
| 社区驱动 | ❌ | ❌ | ✅ |
一个开源项目，做到三个商业产品（PagerDuty + Rundeck + Portainer）合起来都做不到的事。 而且是免费的。
graph TB
Browser["🌐 浏览器"] --> Nginx["Nginx 反向代理"]
Nginx --> React["React 前端<br/>63 个页面 | @xyflow/react 工作流编辑器"]
Nginx --> Express["Express 后端<br/>68 个路由 | 72 个服务 | JWT 认证"]
React <-->|"WebSocket 实时通信"| Express
Express --> SQLite[("SQLite 数据库<br/>WAL 模式 | AES-256 加密")]
Express --> LLM["🤖 LLM 模型池<br/>豆包 | DeepSeek | 通义千问<br/>OpenAI | 智谱 | 本地模型"]
Express --> SSH["🖥️ SSH 远程服务器"]
Express --> Docker["🐳 Docker Engine API"]
Express --> K8s["☸️ Kubernetes API"]
Express --> VMware["💻 VMware vSphere / KVM"]
Express --> Webhook["🚨 告警 Webhook<br/>Prometheus | Zabbix | Grafana"]
Express --> Notify["📬 通知渠道<br/>企业微信 | 钉钉 | 邮件"]
| 壁垒 | 说明 |
|---|---|
| 12 Agent 协作调度 | 不是单个 AI API 调用，是多 Agent 分工 + 协作 + 仲裁的复杂分布式系统 |
| 全链路状态机 | 告警 → 诊断 → 决策 → 审批 → 执行 → 验证，7 节点状态流转已工程化打磨 |
| 命令安全引擎 | 7 类危险命令策略 + 角色权限矩阵，确保 AI 生成的命令在生产环境安全执行 |
| 多模型降级链 | 主模型故障自动切换备用模型，保证 AI 服务高可用，不因单点故障中断 |
| 32 版本数据库迁移 | 经历 32 次 schema 迭代稳定演进，工程成熟度远超 Demo 级别项目 |
| 指标 | 传统运维 SaaS | ITOps Agent 开源模式 |
|---|---|---|
| 获客成本 | 销售驱动，单个企业客户 $10,000+ | ≈ $0（社区驱动 + 开发者自传播） |
| 边际服务成本 | 随用户数线性增长 | 趋近于零（用户自托管） |
| 网络效应 | 弱 | 强（Agent 越多 → 平台越强 → 社区越大） |
| 生态锁定 | 合同到期可迁移 | 知识库 + Agent 市场 + 工作流模板（深度绑定） |
| 商业化弹性 | 只能卖订阅 | 企业版 / 托管云 / 技术支持 / Agent 市场 / 培训认证 |
开源模式的核心优势在于获客效率与规模化能力，已被业界主流开源项目验证。这为项目的长期可持续发展提供了坚实基础。
| 阶段 | 核心目标 |
|---|---|
| v3.x 工程化（当前） | 多主机容器/VM/K8s 统一管理，告警 → 修复全链路闭环 |
| v4.x 智能化 | 多 Agent 自主协商决策、跨系统关联分析、AI 自学习策略优化 |
| v5.x 自治化 | 零人工干预自主运维、AI 驱动的容量规划与成本优化 |
| v6.x 生态化 | Agent 市场（社区共享 Agent）、多集群联邦、运维数字孪生 |
路线图不只是一个时间表，它是运维行业对未来的承诺。 项目会持续迭代，每一步都朝着"AI 全自主运维"的终极目标迈进。
- 12 个预设 Agent：告警处理、故障诊断、日志分析、系统巡检、变更执行、文档生成、合规检查、命令执行、自动巡检、命令生成专家、网络巡检专家、数据库运维
- AI 修复闭环：告警 → AI 分析 → 修复命令生成 → 审批 → 执行 → 验证
- 根因分析：AI 驱动告警分析，自然语言诊断报告，完整推理链
- AI Copilot：自然语言运维助手，自动感知系统状态
- 知识库 + RAG：21 条预设知识，语义检索注入 LLM 上下文
- 工作流编辑器：拖拽编排，串行/并行/条件分支，10 个预设模板
- Web SSH 终端：xterm.js 交互式终端，窗口自适应，会话管理
- 容器管理：多主机 Docker 可视化（启停/日志/监控/Compose 编排）
- 虚拟机管理：VMware vSphere / Proxmox VE / KVM 多平台，快照管理，实时迁移
- K8s 管理：kubeconfig 导入集群，Pod / Deployment / Service / Node 全生命周期
- 网段管理：IP 子网 / VLAN 规划，自动生成 IP 地址池，分配 / 预留 / 回收，批量操作
- 数据中心管理：机房机柜建模，设备生命周期追踪，PDU/UPS 供电管理
- 机房 3D 监控：Three.js WebGL 数字孪生，实时设备状态可视化
- 大屏仪表盘：全屏 NOC 监控中心
- HITL 审批：工作流人工审批节点，企微/钉钉推送，移动端审批
- 告警降噪：智能去重 + 抑制 + 关联分析
- 自动伸缩：CPU/内存指标驱动，冷却窗口，伸缩历史
- 成本分析：容器/VM 成本估算 + 优化建议
- 定时任务：Cron 表达式，自动执行指定工作流
- 报告系统：自动生成 Markdown 报告
- AES-256-GCM 加密：服务器密码、SSH 密钥银行级加密
- JWT 双令牌认证：Access Token (24h) + Refresh Token (7d)，自动刷新
- SSH 命令安全过滤：7 类危险命令策略（rm -rf / mkfs / iptables -F 等），按角色拦截
- 登录保护：5 次失败锁定 30 分钟，强制密码复杂度
- 审计日志：全操作可追溯
- 非 root 运行：Docker 容器最小权限原则
- 本地 AI：支持 Ollama / LM Studio / vLLM，数据不出域
通过统一的 AI 模型池管理，支持主备降级链，每个提供商独立熔断器。
| 类型 | 提供商/模型 | 接入方式 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|
| 国内云 | 火山引擎 · 豆包 (Doubao) | 原生 API | 国内推荐，稳定快速 |
| 国内云 | 阿里云 · 通义千问 (Qwen) | OpenAI 兼容 | 企业级应用 |
| 国内云 | DeepSeek | OpenAI 兼容 | 代码生成、推理 |
| 国内云 | 智谱 AI (GLM-4) | OpenAI 兼容 | 中文理解优秀 |
| 国内云 | Moonshot · Kimi | OpenAI 兼容 | 长文本处理 |
| 国内云 | 百度 · 文心一言 | OpenAI 兼容 | 国内企业 |
| 国内云 | 零一万物 (Yi) / 百川 (Baichuan) | OpenAI 兼容 | 开源模型 |
| 国际云 | OpenAI (GPT-4o) / Anthropic Claude | 原生 API | 外网环境 |
| 本地部署 | Ollama / LM Studio / vLLM | OpenAI 兼容 | 数据 100% 不出域 |
✅ 模型池统一管理 ✅ 主备降级链 ✅ 独立熔断器 ✅ 拖拽排序 ✅ 连通性测试
# Linux/Mac
curl -sL https://gitee.com/IT_Oline/itops-agent-platform/raw/main/deploy.sh -o deploy.sh && chmod +x deploy.sh && ./deploy.sh
# Windows PowerShell
.\deploy.ps1cp .env.example .env
docker compose up -d --build
# 前端: http://localhost:8080
# 健康检查: http://localhost:3001/health# Docker 本地开发环境
cd local-dev
# Windows: .\start-dev.bat
# Linux/Mac: ./start-dev.sh
# 或传统方式
npm run dev
# 前端: http://localhost:3000
# 后端: http://localhost:3001默认管理员: admin / admin（首次登录强制修改密码）
| 层 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 18 + TypeScript + Vite 5 + Tailwind CSS 3 |
| 状态管理 | Zustand + React Query |
| 工作流编辑器 | @xyflow/react |
| 后端 | Node.js + Express 4 + TypeScript |
| 数据库 | SQLite (better-sqlite3, WAL 模式) |
| 实时通信 | Socket.io 4 |
| 远程连接 | SSH2 |
| 容器操作 | Dockerode |
| 部署 | Docker + Docker Compose + Nginx |
├── backend/src/
│ ├── app.ts # Express 入口
│ ├── routes/ # 68 个 API 路由模块
│ ├── services/ # 72 个业务服务
│ ├── models/ # 数据库 + 迁移（32 版本）
│ ├── presets/ # 预设数据（Agent / 工作流 / 知识库等）
│ ├── middleware/ # 6 个中间件（auth / rateLimiter / validation 等）
│ ├── websocket/ # Socket.io 实时通信
│ └── utils/ # 工具函数
├── frontend/src/
│ ├── pages/ # 63 个页面组件
│ ├── components/ # 通用组件（DataRoom3D / WorkflowEditor 等）
│ ├── contexts/ # React Context (Auth / Theme / Toast)
│ └── lib/ # Axios 封装 / 工具库
├── docker/ # 生产 Docker 配置 + Nginx
├── docs/ # 技术文档
├── .github/workflows/ # CI/CD (ci.yml + release.yml)
├── docker-compose.yml # 生产编排
└── deploy.sh / deploy.ps1 # 一键部署脚本
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 部署手册 | 详细部署操作 |
| API 文档 | 完整 API 接口 |
| 架构设计 | 系统架构说明 |
| 开发指南 | 本地开发搭建 |
| 工作流指南 | 工作流编排使用 |
| 自动修复设计 | 告警自动修复 |
| 网络设备巡检 | 网络设备功能 |
| 测试指南 | 功能测试说明 |
| 项目愿景 | 愿景与共建 |
谭策 — 独立开发者 | AIOps 领域探索者
- 🌐 项目官网：ITOpsAgentinfo
- 📝 博客：zjzwfw.cloud
- 📧 邮箱：huawei_network@foxmail.com
- 💬 微信公众号：IT Online
| 头像 | 名称 / 用户名 | 角色 | 主要贡献 |
|---|---|---|---|
 |
热心市民高先生 | 微信贡献者 | 测试反馈 |
 |
@林 | 微信贡献者 | 测试反馈 |
 |
尔东辰 | 微信贡献者 | 测试 |
 |
xiezhiliang89 | GitHub 贡献者 | 测试 |
ITOps Agent Platform 不仅仅是一个开源项目，它是一场 运维工程师解放运动。
我们相信：
- 运维不应该是 7×24 待命的体力劳动，而应该是策略设计和架构创新
- AI 不应该替代运维工程师，而应该替代运维工程师不想做的重复工作
- 开源社区的力量 可以做出比商业软件更好的产品
- 每一个运维工程师都值得从告警风暴中解脱出来，去陪伴家人、去追求自己真正热爱的事
如果你也相信运维的未来是 AI 自主化，欢迎加入我们。Star 是对项目最大的认可，Issues 上的每一个反馈都在让这个愿景更近一步。
"我们正在构建运维领域的自主操作系统。"
全球 5000 万运维工程师，管理着 $400 亿的 IT 基础设施。今天，他们还在凌晨 3 点爬起来手动修服务器。
我们在做的是让运维从「人操作工具」变成「人制定策略、AI 自主执行」。这不是功能增强，是范式转移。
项目持续迭代中，欢迎关注。每一个 Star 都是对未来的投票。
我们欢迎任何形式的贡献！
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MPL-2.0 © 谭策