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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