Automation Operator - 智能运维 Agent
Auperator 是一个基于 DeepAgents 架构的智能运维系统，能够自动监控 Web 应用、收集日志、智能分析并修复问题，最终通过提交 PR 完成闭环修复。
Auperator 致力于解决传统运维系统中的痛点：被动响应、依赖人工分析、修复周期长。通过引入 AI Agent 技术，实现从问题发现到修复的全自动化闭环。
双界面模式：
- CLI 模式：命令行界面，用于日志消费和自动修复
- Web UI 模式：基于 Next.js 的聊天界面，支持实时对话和事件流
使用专业的日志处理工具 Vector.dev 进行日志采集和处理。
- 多行日志聚合：自动合并多行错误日志（如 Python Traceback、Java Stack Trace）
- 智能过滤：基于关键词和模式的错误日志过滤
- 实时处理：流式处理，低延迟
- 结构化输出：统一的 JSON 格式输出
使用 Drain3 算法进行日志模板提取和去重：
- 在线学习：持续学习新的日志模板
- 模板提取：自动识别日志中的变量部分
- 智能去重：相同模板的日志只处理一次
- 状态持久化：学习的模板持久化保存，重启不丢失
基于 DeepAgents 架构的核心智能体，负责问题分析、决策和执行。
| 能力 | 描述 |
|---|---|
| 问题分析 | 基于日志模板，分析错误根因 |
| 代码沙箱 | 内置隔离的代码运行环境，安全执行修复代码 |
| 自动修复 | 在沙箱中定位问题、实施修复、运行测试 |
| PR 提交 | 自动创建分支、提交代码、发起 Pull Request |
| 记忆系统 | 基于 Qdrant 的向量存储，支持长期记忆 |
| 多轮对话 | 支持上下文保持的对话交互 |
基于 Next.js 的现代化 Web 界面：
- 实时聊天：与 Agent 进行自然语言交互
- 对话管理：创建、重命名、删除对话
- 事件流：基于 SSE 的实时事件推送
- 源过滤：按来源筛选对话（终端、Web UI）
基于 Redis Streams 的事件驱动架构：
- 实时事件：USER、AGENT、ERROR、STATUS 事件类型
- 消费者组：支持多消费者并行处理
- SSE 推送：服务端事件流实时推送
- 异步处理：Agent Worker 后台任务处理
集成 Telegram Bot，实时推送 Agent 处理结果：
- WebHook 模式：自动接收 Telegram 更新
- 消息推送：Agent 事件实时推送到指定聊天
- 简单配置：仅需 Bot Token 即可启用
flowchart TB
subgraph Input["日志输入"]
DC[Docker Containers]
W[Web UI]
end
subgraph Collection["日志采集"]
V[Vector]
V -->|"多行聚合 + 过滤"| API[HTTP API<br/>/vector/ingest]
end
subgraph Processing["日志处理"]
D3[Drain3<br/>模板提取去重]
API --> D3
D3 -->|"新模板"| RL[Redis List<br/>logs:main]
end
subgraph Core["事件中枢"]
EC[Event Center]
RS[Redis Streams]
EC <--> RS
end
subgraph Engine["Agent 引擎"]
AW[Agent Worker]
Q[Qdrant<br/>记忆存储]
DT[Daytona<br/>Sandbox]
GH[GitHub<br/>PR]
TG[Telegram Bot]
DB[(SQLite<br/>Conversations)]
end
RL --> AW
W -->|"USER 事件"| EC
EC -->|"分发"| AW
AW -->|"AGENT 事件"| EC
AW --> Q
AW --> DT
AW --> TG
DT --> GH
AW -.->|"实时推送"| W
EC -.->|"推送"| W
AW --> DB
style EC fill:#ff9800,stroke:#e65100,stroke-width:4px,color:#fff
style RS fill:#ff9800,stroke:#e65100,stroke-width:4px,color:#fff
flowchart TB
MA[Main Agent<br/>Orchestrator]
MA --> LA[log_analysis]
MA --> FX[fix]
MA --> VL[validation]
MA --> PR[pr]
LA -->|"查询历史"| Q[Qdrant<br/>Memories]
LA -->|"分析报告"| FX
FX -->|"修复方案"| VL
VL -->|"测试结果"| FX
VL -->|"待合并"| PR
subgraph Execution["执行层"]
DT[Daytona Sandbox<br/>Safe Execution]
end
FX --> DT
PR --> DT
DT --> GH[GitHub<br/>Create PR]
sequenceDiagram
participant DC as Docker Container
participant V as Vector
participant API as HTTP API
participant D3 as Drain3
participant RL as Redis List
participant AW as Agent Worker
participant DT as Daytona
participant GH as GitHub
DC->>V: 日志输出
V->>API: 结构化日志
API->>D3: 提取模板
D3->>RL: 新模板
RL->>AW: 消费日志
AW->>DT: 执行修复
DT->>GH: 创建 PR
Note over AW: 多 Agent 协作<br/>log_analysis → fix → validation → pr
- Vector 采集 Docker 容器日志
- Vector 过滤错误日志（error、exception、traceback、5xx）
- Vector 发送到 Auperator API
/vector/ingest - API 使用 Drain3 提取日志模板并去重
- API 只推送新模板到 Redis List
- Agent Handler 消费日志并调用 Agent 修复
- 用户 通过 Web UI 发送消息
- 前端 调用
POST /chat/messages - 后端 在 SQLite 中创建对话记录
- 后端 发布 USER 事件到 Redis Stream
- AgentWorker 消费事件并调用 Agent
- Agent 发布 AGENT 事件到 Redis Stream
- 前端 通过 SSE 端点
/events/web-ui接收事件 - 前端 实时显示 Agent 响应
- Python 3.11+
- Node.js 18+ (用于 Web UI)
- Vector 0.40+
- Redis 7+
- Docker（用于日志采集）
- Qdrant（可选，用于记忆系统）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/thcpdd/auperator.git
cd auperator
# 安装后端依赖
uv pip install -e .
# 安装前端依赖
cd src/web
npm install
# 或使用 pnpm（推荐）
pnpm install编辑 .env 文件：
# API 配置
API_HOST=127.0.0.1
API_PORT=7000
# Redis 配置
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=
REDIS_DB=0
REDIS_KEY_PREFIX=auperator:
REDIS_LIST_NAME=logs:main
# 事件流配置
REDIS_EVENT_STREAM=events:all
# Drain3 配置
DRAIN3_STATE_FILE=drain3.json
DRAIN3_DEPTH=4
DRAIN3_MAX_CLUSTERS=1000
DRAIN3_MAX_CHILDREN=100
DRAIN3_SIM_TH=0.4
# OpenAI 配置
OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4
# LangFuse 配置（可选）
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=
LANGFUSE_SECRET_KEY=
LANGFUSE_HOST=
# Daytona 配置
DAYTONA_API_KEY=
DAYTONA_API_URL=https://app.daytona.io/api
# Git 配置
REMOTE_REPO_URL=git@github.com:username/repo.git
GITHUB_TOKEN=your-github-token
# 嵌入模型配置（用于记忆系统）
EMBEDDING_API_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
EMBEDDING_API_KEY=your-api-key
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
EMBEDDING_VECTOR_SIZE=1536
# Qdrant 配置
QDRANT_URL=http://localhost:6333
QDRANT_API_KEY=
QDRANT_COLLECTION=auperator_memories
# SQLite 配置
SQLITE_DB_FILE=auperator.db.sqlite3
# 消费者配置
CONSUMER_BATCH_SIZE=1
CONSUMER_BLOCK_TIMEOUT=5
# Telegram 配置
TELEGRAM_BOT_TOKEN= # Telegram Bot Token
TELEGRAM_WEBHOOK_URL= # WebHook 回调地址
TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET= # WebHook 密钥
# Vector 配置
VECTOR_IMAGE= # Vector 镜像名称# 终端 1: 启动 Auperator API 服务
auperator server
# 终端 2: 启动 Vector（用于日志采集）
vector --config vector.yaml
# 终端 3: 启动 Web UI
cd src/web
npm run dev
# 或
pnpm dev
# 终端 4: 启动自动修复模式（可选）
auperator start# 终端 1: 启动 API 服务
auperator server
# 终端 2: 启动 Web UI
cd src/web && npm run dev访问 http://localhost:3000 使用 Web UI
使用 Docker Compose 一键启动所有服务：
cd deploy
# 启动所有服务（Redis + Qdrant + API + Web UI）
docker-compose up -d
# 包含 Vector 日志采集
docker-compose --profile vector up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f api
docker-compose logs -f web
# 停止服务
docker-compose downDocker Compose 服务：
| 服务 | 端口 | 描述 |
|---|---|---|
| redis | 6379 | Redis 7 Alpine |
| qdrant | 6333 | Qdrant 向量数据库 |
| api | 7000 | Auperator API |
| web | 3000 | Next.js Web UI |
| vector | - | 日志采集（可选） |
Nginx 反向代理：deploy/nginx.conf 提供生产级 Nginx 配置。
详细部署说明请参考 deploy/README.md。
# 终端 1: 启动 API 服务
auperator server
# 终端 2: 启动 Vector
vector --config vector.yaml
# 终端 3: 启动自动修复
auperator start# 启动 API 服务
auperator server
# 启动自动修复模式
auperator start
# 终端消费模式（调试）
auperator terminal-consume -v
# 查看 Redis List 信息
auperator list-info
# 初始化项目记忆（分析目标项目并生成 AUPERATOR.md）
auperator init# server 命令选项
auperator server [OPTIONS]
选项：
-h, --host TEXT API server host (default: 127.0.0.1)
-p, --port INT API server port (default: 7000)
--reload Enable auto-reload on code changes
# start 命令选项
auperator start [OPTIONS]
选项：
-r, --redis TEXT Redis 连接 URL
-e, --enable-langfuse 启用 Langfuse 追踪
# terminal-consume 命令选项
auperator terminal-consume [OPTIONS]
选项：
-r, --redis TEXT Redis 连接 URL
-l, --list TEXT List 名称
-v, --verbose 详细输出模式
# list-info 命令选项
auperator list-info [OPTIONS]
选项：
-r, --redis TEXT Redis 连接 URL
-l, --list TEXT List 名称
# init 命令选项
auperator init [OPTIONS]
选项：
--project-path TEXT 目标项目路径（默认：当前目录）- 聊天界面：与 Agent 进行自然语言交互
- 对话列表：侧边栏显示所有对话历史
- 对话管理：创建、重命名、删除对话
- 源过滤：按来源筛选对话（终端、Web UI）
- 实时响应：基于 SSE 的实时事件流
- Markdown 渲染：支持 Markdown 格式输出
- 代码高亮：语法高亮显示
# 创建对话
POST /chat/conversations
# 获取对话列表
GET /chat/conversations
# 获取对话详情
GET /chat/conversations/{conversation_id}
# 更新对话标题
PUT /chat/conversations/{conversation_id}
# 删除对话
DELETE /chat/conversations/{conversation_id}
# 发送消息
POST /chat/messages
# 获取对话消息
GET /chat/conversations/{conversation_id}/messages# Web UI 事件流（SSE）
POST /events/web-ui
Body: {"thread_id": "optional-conversation-id"}
# Docker 日志流（SSE）
POST /events/docker-logs# 搜索记忆
GET /memory/search?q=query
# 添加记忆
POST /memory
# 获取记忆列表
GET /memoryauperator/
├── README.md # 项目文档
├── CLAUDE.md # Claude Code 开发指南
├── pyproject.toml # Python 项目配置
├── uv.lock # uv 锁文件
├── .python-version # Python 版本
├── .env # 环境变量配置
├── .env.example # 环境变量配置示例
├── vector.yaml # Vector 日志采集配置
├── vector.example.yaml # Vector 配置示例
├── drain3.json # Drain3 状态文件（自动生成）
├── auperator.db.sqlite3 # SQLite 数据库（自动生成）
├── test.py # 测试文件
├── test1.py # 测试文件
│
├── deploy/ # Docker 部署配置
│ ├── Dockerfile.api # API 服务 Dockerfile
│ ├── Dockerfile.web # Web UI Dockerfile
│ ├── docker-compose.yml # Docker 编排配置
│ ├── nginx.conf # Nginx 反向代理配置
│ └── README.md # 部署文档
│
├── docs/ # 文档目录
│ ├── README.md
│ └── index.md
│
├── src/
│ └── auperator/
│ ├── cli.py # 主命令行接口
│ ├── server.py # FastAPI 应用入口
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── state.py # 全局状态管理
│ ├── dependencies.py # 依赖注入
│ │
│ ├── collector/ # 日志采集和消费
│ │ ├── handlers/ # 日志处理器
│ │ │ ├── base.py # 基础处理器接口
│ │ │ ├── agent.py # Agent 处理器（调用 LangGraph）
│ │ │ ├── console.py # 控制台处理器（调试）
│ │ │ └── event.py # 事件处理器（发布到 EventCenter）
│ │ └── vector_consumer.py # Redis List 消费者
│ │
│ ├── deepagents/ # Agent 架构
│ │ ├── builder.py # Agent 创建工厂
│ │ ├── worker.py # Agent Worker（后台任务处理）
│ │ ├── backends/ # 后端实现
│ │ │ ├── protocol.py # 后端协议定义
│ │ │ ├── local_shell.py # 本地 Shell 后端
│ │ │ ├── sandbox.py # Daytona 沙箱后端
│ │ │ ├── daytona_sandbox.py # Daytona SDK 后端
│ │ │ ├── composite.py # 组合后端
│ │ │ ├── state.py # 内存状态后端
│ │ │ ├── filesystem.py # 文件系统后端
│ │ │ ├── store.py # 持久化存储后端
│ │ │ └── utils.py # 后端工具函数
│ │ ├── middleware/ # Agent 中间件
│ │ │ ├── filesystem.py # 文件操作中间件
│ │ │ ├── memory.py # 记忆中间件
│ │ │ ├── skills.py # 技能加载中间件
│ │ │ ├── subagents.py # 子 Agent 中间件
│ │ │ ├── summarization.py # 输出摘要中间件
│ │ │ ├── patch_tool_calls.py # 工具调用修补
│ │ │ ├── event.py # 事件中间件
│ │ │ └── _utils.py # 中间件工具函数
│ │ ├── tools/ # Agent 工具
│ │ │ ├── docker_tools.py # Docker 操作
│ │ │ ├── pull_request.py # GitHub PR 创建
│ │ │ ├── memory_tools.py # 记忆存储/检索
│ │ │ ├── state_tools.py # 状态管理工具
│ │ │ ├── vector_tools.py # Vector/日志工具
│ │ │ └── registry.py # 工具注册表
│ │ ├── skills/ # 技能文件
│ │ │ └── vector/ # Daytona 技能
│ │ └── prompts/ # 系统提示词
│ │ ├── system.py # 主 Agent 系统提示词
│ │ ├── log_analysis.py
│ │ ├── fix.py
│ │ ├── validation.py
│ │ ├── pr.py
│ │ └── initialize.py # 项目初始化提示词
│ │
│ ├── schemas/ # 数据模型
│ │ ├── vector.py # Vector 日志模型
│ │ ├── daytona.py # Daytona 模型
│ │ ├── log.py # 日志数据模型
│ │ ├── event.py # 事件模型
│ │ ├── conversation.py # 对话模型
│ │ ├── memory.py # 记忆模型
│ │ └── docker_log.py # Docker 日志模型
│ │
│ ├── services/ # 业务服务
│ │ ├── drain3_service.py # Drain3 服务
│ │ ├── daytona_service.py # Daytona 沙箱服务
│ │ ├── memory_service.py # Qdrant 记忆服务
│ │ └── telegram_service.py # Telegram 机器人服务
│ │
│ ├── events/ # 事件系统
│ │ ├── event_center.py # 事件发布和消费
│ │ └── __init__.py
│ │
│ ├── database/ # 数据库层
│ │ ├── db.py # 数据库会话管理
│ │ ├── models.py # SQLAlchemy 模型
│ │ └── base.py # 基础数据库类
│ │
│ ├── routes/ # FastAPI 路由
│ │ ├── vector.py # Vector 日志接收
│ │ ├── daytona.py # 沙箱管理
│ │ ├── chat.py # 聊天 API
│ │ ├── events.py # SSE 事件流
│ │ └── memory.py # 记忆管理
│ │
│ └── utils/ # 工具函数
│ ├── embeddings.py # 嵌入模型
│ ├── logging.py # 日志配置
│ └── checkpointer.py # 状态持久化
│
└── src/web/ # Next.js Web UI
├── app/ # Next.js app 目录
│ ├── page.tsx # 首页
│ ├── layout.tsx # 根布局
│ ├── globals.css # 全局样式
│ ├── chat/page.tsx # 聊天页面
│ ├── config/page.tsx # 配置页面
│ ├── logs/page.tsx # 日志页面
│ ├── status/page.tsx # 状态页面
│ └── api/events/ # SSE API 路由
│ ├── docker-logs/route.ts # Docker 日志流
│ └── web-ui/route.ts # Web UI 事件流
├── components/
│ ├── layout/ # 布局组件
│ │ ├── Header.tsx # 头部
│ │ ├── Sidebar.tsx # 侧边栏（对话列表）
│ │ └── MainLayout.tsx # 主布局
│ ├── ui/ # UI 基础组件
│ │ ├── markdown.tsx # Markdown 渲染
│ │ ├── scroll-area.tsx # 滚动区域
│ │ └── ...
│ └── views/ # 视图组件
│ ├── ChatView.tsx # 聊天视图
│ ├── ConfigView.tsx # 配置视图
│ └── StatusView.tsx # 状态视图
├── hooks/ # React Hooks
│ ├── useChat.ts # 聊天状态管理
│ ├── useConversations.ts # 对话管理
│ └── useSSE.ts # SSE 事件流
├── lib/ # 工具库
│ ├── api.ts # API 客户端
│ ├── types.ts # TypeScript 类型
│ └── utils.ts # 工具函数
├── next.config.ts # Next.js 配置
├── postcss.config.mjs # PostCSS 配置
├── eslint.config.mjs # ESLint 配置
├── components.json # shadcn/ui 配置
├── package.json # 前端依赖
└── README.md # Web UI 文档
配置文件：
vector.yaml（实际配置）、vector.example.yaml（配置示例）
sources:
docker_logs:
type: "docker_logs"
include_containers: ["container_name"] # 指定容器名称
transforms:
# 多行日志聚合
merged_logs:
type: "reduce"
inputs: ["docker_logs"]
group_by: ["container_id"]
merge_strategies:
message: "concat"
starts_when: |
msg = to_string(.message) ?? ""
match(msg, r'^(\d{4}|\[|\d{2}:\d{2}|INFO|DEBUG|WARN|ERROR|CRITICAL)')
expire_after_ms: 1000
# 错误过滤
error_only_filter:
type: "filter"
inputs: ["merged_logs"]
condition: |
msg = downcase(to_string(.message) ?? "")
contains(msg, "error") ||
contains(msg, "exception") ||
contains(msg, "traceback") ||
contains(msg, "critical") ||
contains(msg, "fatal") ||
match(msg, r' (5\d{2}) ')
sinks:
# HTTP sink - 发送到 Auperator API
http_output:
type: "http"
inputs: ["error_only_filter"]
uri: "http://172.17.0.1:7000/vector/ingest" # Docker 网关 IP
encoding:
codec: "json"
batch:
max_events: 10
timeout_secs: 5
request:
timeout_secs: 10
retry_attempts: 3
# 控制台输出（调试用）
console_output:
type: "console"
inputs: ["error_only_filter"]
encoding:
codec: "json"注意：
- 如果 Vector 在 Docker 中运行，使用
172.17.0.1访问宿主机服务 - 如果 Vector 在宿主机运行，使用
127.0.0.1
# 查看 Redis List 中的日志数量
redis-cli LLEN auperator:logs:main
# 查看 Redis Stream 事件
redis-cli XRANGE auperator:events:all - +
# 查看消费者组
redis-cli XINFO GROUPS auperator:events:all
# 查看消费者
redis-cli XINFO CONSUMERS auperator:events:all agent-worker
# 查看对话历史
sqlite3 auperator.db.sqlite3 "SELECT id, thread_id, title, created_at FROM conversations;"
# 查看 Agent checkpoints
sqlite3 auperator.db.sqlite3 "SELECT * FROM checkpoints;"# 查看所有容器状态
docker ps
# 查看 API 服务日志
docker logs -f auperator-api
# 查看 Web UI 日志
docker logs -f auperator-web
# 进入 API 容器
docker exec -it auperator-api /bin/bash
# 查看 Vector 日志
docker logs -f auperator-vector
# 重启指定服务
docker-compose restart api
docker-compose restart webauperator start --enable-langfuse# 终端消费模式（调试）
auperator terminal-consume -v
# 启用详细日志
LOG_LEVEL=DEBUG auperator serverERROR: Connection refused to 10.0.0.1:5432
{
"message": "ERROR: Connection refused to 10.0.0.1:5432",
"timestamp": "2026-04-04T14:30:00Z",
"container_name": "backend-1",
"host": "server-01"
}{
"template_mined": "ERROR: Connection refused to <*:<:NUM:>>",
"cluster_id": 1,
"is_new_template": true
}{
"message": "ERROR: Connection refused to <*:<:NUM:>>",
"cluster_id": 1,
"timestamp": "2026-04-04T14:30:00Z"
}- 分析错误原因（数据库连接失败）
- 在 Daytona 沙箱中克隆代码
- 定位问题代码（缺少数据库配置）
- 实施修复（添加配置文件）
- 运行测试验证
- 提交 PR
POST /chat/messages
{
"conversation_id": "optional-uuid",
"message": "分析最近的错误日志"
}- 创建/获取对话记录
- 发布 USER 事件到 Redis Stream
- AgentWorker 消费事件
- 调用 Agent 处理
- 分析问题
- 执行操作
- 发布 AGENT 事件
- 前端通过 SSE 接收
- 实时显示响应
如果看到 Connection refused 错误：
- 确认 API 服务已启动：
curl http://127.0.0.1:7000/health - 如果 Vector 在 Docker 中，使用
172.17.0.1代替127.0.0.1 - 检查防火墙设置
- 确认 API 服务运行在正确端口
- 检查 CORS 配置
- 查看浏览器控制台错误
- Drain3 状态保存在
drain3.json中 - 重启 API 服务会自动加载之前学习的模板
- 确保
drain3.json文件可写
- 检查 OpenAI API 配置
- 查看 Langfuse 追踪日志（如果启用）
- 启用详细日志：
LOG_LEVEL=DEBUG - 检查 Redis Stream 事件
- 检查 Redis 连接
- 确认消费者组状态
- 查看浏览器网络连接状态
- Fork 本仓库
- 创建你的特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交你的修改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启一个 Pull Request
- CLAUDE.md - Claude Code 开发指南
- .env.example - 环境变量配置示例
- deploy/README.md - Docker 部署指南
- docs/ - 项目文档目录
- src/web/README.md - Web UI 开发文档
- 项目主页：https://github.com/thcpdd/auperator
- 问题反馈：https://github.com/thcpdd/auperator/issues
- 邮件联系：1834763300@qq.com
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