探索大模型在运维工作中的方向，此篇主要讲故障排查。是“Autogen 运维排错实践-复杂案例”的进一步整合，改进如下

• 通过跳板机，不需要在目标机器安装agent，零侵入
• 入口统一，集成在运维系统
• 模型自由切换，GPT-4/Claude/tongyi等等

效果

用户在资产中选择目标机器

描述故障，选择策略（自动执行、逐步询问），点击执行

输出结果

方案设计

利用堡垒机与所有目标机器互通，将aiagent部署在此。通过提示词确认专精方向、连接方式。后端使用Django开启websocket，前端使用xterm.js模拟终端

重点

• Xterm.js学习曲线陡峭，捕获中文、英文、空格、回退，快捷键等均需要自定义。在即将完成时看到有封装更简单的项目webssh
• Autogen中与openai通信使用了api.openai.com，改对应库中的域名至代理域名
• websocket模式需要配置asgi使用，加载静态文件有差别。consumers.py和routing.py需自定义
• AIagent中提示词需要明确，注意模型的上下文限制，通过提示词截取部分结果

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模型仅具备各领域的通用知识，对于垂类仍有进步空间，这也是医疗、政务类模型出现的原因。我们在尝试AIagent时发现模型并不够聪明，对于安装性能分析工具，vim前后台等问题无法进展到下一步，详见 Autogen 运维排错实践-复杂案例。此次尝试使用偏运维领域的ServerFault，爬取经过人工审核的有效答案来微调模型，观察效果。简言之，教模型所不擅长

步骤

1. 爬取ServerFault，筛选有效问答
2. 微调模型
3. AutoGen配置微调后模型

先看效果，根据采集到的数据，统计出ServerFault热门词云

爬虫

筛选逻辑，根据Active状态&前500页&作者vote过的问题，分别记录问题链接、标题、内容、发布时间、更新时间、被查看总数、投票总数；答案内容、得分9个字段，两张表通过外键关联

CREATETABLE Posts (
    PostID INTEGERPRIMARYKEY,
    PostLink TEXTNOTNULL,
    Title TEXTNOTNULL,
    PostContent TEXTNOTNULL,
    PostTime TEXTNOTNULL,-- ISO8601 strings ("YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS")
    ModifyTime TEXTNOTNULL,
    ViewCount INTEGERNOTNULL,
    VoteCount INTEGERNOTNULL
);
CREATETABLE Answers (
    AnswerID INTEGERPRIMARYKEY,
    PostID INTEGER,
    AnswerContent TEXTNOTNULL,
    VoteCount INTEGERNOTNULL,
FOREIGNKEY(PostID)REFERENCES Posts(PostID)

);NO;

经过控制爬虫速率，切换代理地址，共采集问题、答案数

VoteCount分布

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