# OpenDerisk

**Repository Path**: danmao/OpenDerisk

## Basic Information

- **Project Name**: OpenDerisk
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-27
- **Last Updated**: 2025-08-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### OpenDeRisk

OpenDeRisk AI 原生风险智能系统 —— 7\*24H 应用系统AI数字运维助手(AI-SRE), 我们的愿景是, 为每个应用系统提供一个7\*24H的AI系统数字管家，并能与真人进行协同，7\*24H处理业务问题，形成7\*24H得深度护航与防护网。

<div align="center">
  <p>
    <a href="https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk">
        <img alt="stars" src="https://img.shields.io/github/stars/derisk-ai/OpenDerisk?style=social" />
    </a>
    <a href="https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk">
        <img alt="forks" src="https://img.shields.io/github/forks/derisk-ai/OpenDerisk?style=social" />
    </a>
    <a href="https://opensource.org/licenses/MIT">
      <img alt="License: MIT" src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg" />
    </a>
     <a href="https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk/releases">
      <img alt="Release Notes" src="https://img.shields.io/github/release/derisk-ai/OpenDerisk" />
    </a>
    <a href="https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk/issues">
      <img alt="Open Issues" src="https://img.shields.io/github/issues-raw/derisk-ai/OpenDerisk" />
    </a>
    <a href="https://codespaces.new/derisk-ai/OpenDerisk">
      <img alt="Open in GitHub Codespaces" src="https://github.com/codespaces/badge.svg" />
    </a>
  </p>

[**English**](README.md) | [**简体中文**](README.zh.md) | [**视频教程**](https://www.youtube.com/watch?v=1qDIu-Jwdf0)
</div>


### 特性
<p align="left">
  <img src="./assets/feature_zh.png" width="100%" />
</p>

1. DeepResearch RCA: 通过深度分析日志、Trace、代码进行问题根因的快速定位。
2. 可视化证据链：定位诊断过程与证据链全部可视化展示，诊断过程一目了然，可以快速判断定位的准确性。
3. 多智能体协同: SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent、Vis-Agent、Data-Agent协同工作。
4. 架构开源开放: OpenDerisk采用完全开源、开放的方式构建，相关框架、代码在开源项目也能实现开箱即用。

### 架构方案 
<p align="left">
  <img src="./assets/arch_zh.png" width="100%" />
</p>

采用多Agent架构，目前代码中主要实现了绿色部分部分，告警感知采用的是微软开源的[OpenRCA数据集](https://github.com/microsoft/OpenRCA), 数据集的大小解压后在26G左右，我们实现在26G的数据集合上，通过多Agent协同，Code-Agent动态写代码来进行最终根因的分析诊断。

#### 技术实现
1. 数据层:  拉取Github OpenRCA的大规模数据集(20G),  解压本地处理分析。 
2. 逻辑层：Multi-Agent架构, 通过SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent、VisAgent、Data-Agent协同合作，进行深度的DeepResearch RCA(Root Cause Analyze)
3. 可视化层: 采用Vis协议、动态渲染整个处理流程与证据链, 以及多角色协同切换的过程。

4. OpenDeRisk中的数字员工(Agent)
<p align="left">
  <img src="./assets/ai-agent.png" width="100%" />
</p>


#### 快速启动 
##### 1.open-derisk服务启动
  - Install uv
    ```sh
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    ```
  - 依赖安装
    ```
    uv sync --all-packages --frozen \
    --extra "base" \
    --extra "proxy_openai" \
    --extra "rag" \
    --extra "storage_chromadb" \
    --extra "derisks" \
    --extra "storage_oss2" \
    --extra "client"  \
    --extra "ext_base"  
    --index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    ```
  - 配置启动参数
    ```
    > 配置`derisk-proxy-deepseek.toml`文件中相关的API_KEY, 然后运行下面的命令启动。
    > 也可参考 `derisk-proxy-aliyun.toml` 文件中的配置使用全阿里云模型和oss方案
    > ** 注意 ** 最好在全新的环境下启动0.2版本，不然可能被0.1旧数据影响导致启动失败.
    ```
  - 启动服务
    ```
    uv run python packages/derisk-app/src/derisk_app/derisk_server.py --config configs/derisk-proxy-deepseek.toml
    ```
  - 服务访问
    > 打开浏览器访问 [`http://localhost:7777`](http://localhost:7777)

    
##### 2.内置场景快速使用
* AI-SRE(OpenRca根因定位)
  -  !注意, 我们默认使用OpenRCA数据集中的[Telecom数据集](https://drive.usercontent.google.com/download?id=1cyOKpqyAP4fy-QiJ6a_cKuwR7D46zyVe&export=download&confirm=t&uuid=42621058-41af-45bf-88a6-64c00bfd2f2e),
  -  你可以通过链接, 或者下述命令进行下载：
    ```
      gdown https://drive.google.com/uc?id=1cyOKpqyAP4fy-QiJ6a_cKuwR7D46zyVe
    ```
  - 下载完成后, 将数据解压到 ${derisk项目}/pilot/datasets。
* 火焰图助手
  - 使用你本地应用服务进程的火焰图(java/python)上传给助手提问分析
* DataExpert
  - 上传你的指标、日志、trace等各种Excel表格数据进行对话分析
##### 3.快速开发
* Agent开发
    参考derisk-ext.agent.agent下的实现逻辑
* 工具开发
    * local tool
    * mcp
* 其他开发
    文档准备中....

#### 运行效果
如下图所示, 为多智能体协同运行处理一个复杂的运维诊断任务的场景。
<p align="left">
  <img src="./assets/scene_demo.png" width="100%" />
</p>

### RoadMap
- [x] 0530 V0.1版本，基于领域知识与MCP服务，实现从异动感知 -> 自主决策 -> 自适应执行与问题处理。
  - [ ] 技术风险领域知识引擎
  - [x] 基于大模型推理驱动的异动感知 -> 决策 -> 执行推理引擎
  - [x] 自动TroubleShooting与Fix

- [ ] 0730 V0.2版本
  - [ ] 技术风险领域MCP服务与管理
  - [ ] 支持自定义绑定知识与MCP工具
  - [ ] 支持3+ DevOps领域MCP服务

- [ ] 0930 V0.3
  - [ ] 支持对接生产环境
  - [ ] 提供完整的生产环境部署解决方案，支持生产问题诊断。 

- [ ] 1230 V0.4
  - [ ] 端到端AIOps在线Agentic RL
  - [ ] 端到端评测能力

### 致谢 
- [DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT)
- [GPT-Vis](https://github.com/antvis/GPT-Vis)
- [MetaGPT](https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT)
- [OpenRCA](https://github.com/microsoft/OpenRCA)

OpenDeRisk-AI 社区致力于构建 AI 原生的风险智能系统。🛡️ 我们希望我们的社区能够为您提供更好的服务，同时也希望您能加入我们，共同创造更美好的未来。🤝


[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=derisk-ai/OpenDerisk&type=Date)](https://star-history.com/#derisk-ai/OpenDerisk)

### 社区 

加入钉钉群, 与我们一起交流讨论。 

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    <img src="assets/derisk-ai.jpg" alt="OpenDeRisk-AI 交流群" width="200" />
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