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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相信大家或多或少体验过大模型的魅力，有一定门槛的chatGPT（包含各种套壳的chat_bot），还有文心、通义千问等等。我总结有以下小缺陷

1. 知识库有截止时间，比如GPT当前在21年9月
2. 生成代码场景需要在本地手动执行、验证，反复贴报错最终得到一份可用的代码
3. 无法理解私域任务，比如你们公司每天要做服务器安全巡检
4. 准确度，在一些计算场景会乱答

打个比方大模型是大脑，AI agent给了模型“双手”。常见的autoGPT、babyGPT、本文介绍来自微软的autogen (https://microsoft.github.io/autogen/)

代码执行
先看效果，“请求https://www.baidu.com 50次，2秒间隔，记录每次的状态码、网络延迟，结果记录下来。并且生成图片，保存到当前目录下”

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