Tracer-Cloud/opensre

OpenSRE – AIを活用したサイトリライアビリティエンジニアリングエージェント

概要 – OpenSREは、本番環境のインシデント対応を支援するAIエージェントを実行できるオープンソースフレームワークです。エージェントは、既に使用している数十のツールからログ、メトリクス、トレース、ランブック、その他の運用データを取得し、問題について推論し、証拠に基づいた回答を生成したり、修復アクションをトリガーしたりできます。また、このようなエージェントをトレーニングおよび評価するための強化学習スタイルの環境（tests/e2e）も提供します。

主な機能

• ツール統合 – 60以上のサービス（LLMプロバイダー、可観測性プラットフォーム、Kubernetes、AWS、データベース、インシデント管理ツール、Slack/Telegramなど）に接続します。
• 証拠に基づくワークフロー – 関連するコンテキストを取得し、機密識別子をマスクし、ツール呼び出しループを実行し、基盤となるデータにリンクされた応答を返します。
• 複数の対話モード – インタラクティブなREPLシェル、ヘッドレスCLI（opensre ask …）、および埋め込み可能なPython API。
• カスタマイズ可能なデプロイメント – マネージドクラウドゲートウェイ、セルフホストコンテナ、またはEC2 AMIベースのゲートウェイ。任意のLLM（Anthropic、OpenAI、Ollama、Gemini、Bedrockなど）を使用できます。
• セッション管理 – トークンコスト追跡、再開可能なセッション、ローカルコーディングエージェントのフリート監視。
• トレーニングとベンチマーク – 強化学習研究のための現実的なエンドツーエンドの障害シナリオが含まれます。

はじめに

# macOS / Linux
curl -fsSL https://install.opensre.com | bash -s -- -gh
# Windows (PowerShell)
& ([scriptblock]::Create((irm https://install.opensre.com/install.ps1))) -gh

# CLIを実行（サインインが必要）
opensre

最初の起動でホスト型LLMモデルがアクティブになります。サインイン後、以下が可能です：

• REPL（opensre）を使用して、インシデントを平易な言葉で説明し、エージェントの動作を確認します。
• 単一ターンを非対話的に実行します（opensre ask "why is checkout-api slow?"）。
• bootstrap.embedded.start_embedded_session()を介してエージェントをPythonコードに埋め込みます。

典型的なユースケース

• インシデントトリアージ – 相関するログ/メトリクスを迅速に収集し、根本原因の仮説を生成し、SlackまたはPagerDutyにサマリーを投稿します。
• ランブックの自動化 – エージェントは既存のランブックを読み取り、規定された修復手順を実行できます。
• 継続的な信頼性ツール – Python APIをCI/CDパイプラインまたは監視アラートに統合して、障害を自動診断します。
• 研究とトレーニング – 提供されたe2eテストスイートを、新しいAI-SREモデルをトレーニングするためのベンチマーク環境として使用します。

成熟度 – パブリックアルファ（v0.1）。コアワークフローは使用可能ですが、APIと統合はまだ変更される可能性があります。CIステータスバッジは継続的なテストを示しています。

ライセンス – Apache 2.0。

詳細情報 – クイックスタートガイド、完全なドキュメント、FAQはhttps://www.opensre.com/docsでホストされています。DiscordコミュニティとTrendshiftランキングページもREADMEからリンクされています。