Tracer-Cloud/opensre

OpenSRE – AI 기반 사이트 신뢰성 엔지니어링 에이전트

정의 – OpenSRE는 프로덕션 인시던트 대응을 지원하는 AI 에이전트를 실행할 수 있는 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트는 이미 사용 중인 수십 개의 도구에서 로그, 메트릭, 트레이스, 런북 및 기타 운영 데이터를 가져와 문제를 추론하고 증거 기반 응답을 생성하거나 수정 작업을 트리거할 수 있습니다. 또한 이러한 에이전트를 교육하고 평가하기 위한 강화 학습 스타일 환경(tests/e2e)을 제공합니다.

주요 기능

• 도구 통합 – 60개 이상의 서비스(LLM 공급자, 관찰 가능성 플랫폼, Kubernetes, AWS, 데이터베이스, 인시던트 관리 도구, Slack/Telegram 등)에 연결합니다.
• 증거 기반 워크플로 – 관련 컨텍스트를 검색하고, 민감한 식별자를 마스킹하고, 도구 호출 루프를 실행하고, 기본 데이터에 연결된 응답을 반환합니다.
• 다중 상호 작용 모드 – 대화형 REPL 셸, 헤드리스 CLI(opensre ask …) 및 임베디드 Python API.
• 사용자 정의 배포 – 관리형 클라우드 게이트웨이, 자체 호스팅 컨테이너 또는 EC2 AMI 기반 게이트웨이. 모든 LLM(Anthropic, OpenAI, Ollama, Gemini, Bedrock 등)을 사용할 수 있습니다.
• 세션 관리 – 토큰 비용 추적, 재개 가능한 세션, 로컬 코딩 에이전트 플릿 모니터링.
• 교육 및 벤치마크 – 강화 학습 연구를 위한 현실적인 엔드투엔드 장애 시나리오가 포함되어 있습니다.

시작하기

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

# CLI 실행 (로그인 필요)
opensre

첫 번째 실행에서 호스팅된 LLM 모델이 활성화됩니다. 로그인 후 다음을 수행할 수 있습니다:

• REPL(opensre)을 사용하여 인시던트를 평이한 언어로 설명하고 에이전트가 작동하는 것을 지켜봅니다.
• 비대화형으로 단일 턴 실행(opensre ask "why is checkout-api slow?").
• bootstrap.embedded.start_embedded_session()을 통해 에이전트를 Python 코드에 임베드합니다.

일반적인 사용 사례

• 인시던트 트리아지 – 상관된 로그/메트릭을 신속하게 수집하고 근본 원인 가설을 생성한 다음 Slack 또는 PagerDuty에 요약을 게시합니다.
• 런북 자동화 – 에이전트는 기존 런북을 읽고 규정된 수정 단계를 실행할 수 있습니다.
• 지속적인 신뢰성 도구 – Python API를 CI/CD 파이프라인 또는 모니터링 알림에 통합하여 장애를 자동 진단합니다.
• 연구 및 교육 – 제공된 e2e 테스트 스위트를 새로운 AI-SRE 모델 교육을 위한 벤치마크 환경으로 사용합니다.

성숙도 – 공개 알파(v0.1). 핵심 워크플로는 사용할 수 있지만 API와 통합은 여전히 변경될 수 있습니다. CI 상태 배지는 지속적인 테스트를 보여줍니다.

라이선스 – Apache 2.0.

자세히 알아보기 – 빠른 시작 가이드, 전체 문서 및 FAQ는 https://www.opensre.com/docs에서 호스팅됩니다. Discord 커뮤니티와 Trendshift 순위 페이지도 README에서 연결됩니다.