AI WorkBench

面向运维工程师的 AI 驱动智能运维平台

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##还会持续更新，功能未完全实现，大家可以加群一起讨论一下实现方法，欢迎来抓虫~，加我进交流群，欢迎提Issues

什么是 AI WorkBench

AI WorkBench 是一个全栈 AIOps 平台，将 LLM 推理能力与结构化工作流引擎结合，实现从告警接入到智能诊断、知识沉淀的全链路闭环。

核心理念：LLM 负责理解和推理，代码负责精确计算，工作流负责编排协调。

核心能力

能力	说明
智能诊断	结构化推理引擎（假设→证据→验证循环），不是让 LLM 猜
工作流编排	Go 原生 DAG 引擎，20 种节点类型，30 个内置工作流（5 类）
Prompt 外化	全部 LLM 节点 system_prompt 外化到 api/assets/prompts/*.txt，可独立迭代
混合搜索	BM25 + 向量搜索 + RRF 融合 + Reranker 四层检索
时序分析	CUSUM 突变检测 + 趋势回归 + 异常评分 + 周期性检测
告警闭环	多源接入 → 风暴抑制 → 智能路由 → 自动诊断 → 知识沉淀
知识沉淀	案例库 + Runbook + 文档管理，诊断完成自动归档
监控集成	Prometheus 指标扫描 → AI 自动适配 → 标准名映射

技术栈

后端    Go 1.21 + Gin          前端    Vue 3.5 + Vite 5 + Element Plus
数据库  MySQL 8                 缓存    Redis（可选，内存 fallback）
监控    Prometheus              搜索    BM25 + 向量(DashScope/OpenAI兼容)
沙箱    goja (JS)               分词    go-ego/gse

快速开始

环境要求

• Go 1.21+
• Node.js 18+
• MySQL 8（必须，自动建表）
• Redis（可选）
• Prometheus（可选）

1. 克隆项目

git clone https://github.com/17ovo17/AI-WorkBench.git
cd AI-WorkBench

2. 配置后端

cd api
cp config.yaml.example config.yaml
# 编辑 config.yaml，填入 MySQL 连接信息
# AI 模型、Embedding、数据源等在前端界面配置

3. 启动后端

go mod tidy
go run main.go
# 服务监听 http://localhost:8080

4. 启动前端

cd ../web
npm install
npm run dev
# 前端监听 http://localhost:3000

5. 访问平台

打开浏览器访问 http://localhost:3000，进入「AI 模型」页面配置你的 LLM API Key。

项目结构

AI-WorkBench/
├── api/                          # Go 后端
│   ├── main.go                   # 入口（143 个 API 端点）
│   ├── config.yaml.example       # 配置模板
│   └── internal/
│       ├── handler/              # HTTP 处理层
│       ├── store/                # 数据持久层（MySQL + 内存 fallback）
│       ├── model/                # 数据模型
│       ├── workflow/             # 工作流引擎
│       │   ├── engine/           # DAG 核心 + 20 种节点
│       │   │   └── builtin/      # 内置工作流 YAML
│       │   └── node/             # 节点实现
│       ├── reasoning/            # 结构化推理引擎
│       ├── timeseries/           # 时序分析引擎
│       ├── embedding/            # 混合搜索引擎
│       ├── knowledge/            # 知识库管理
│       ├── correlator/           # 跨数据源关联
│       ├── eventbus/             # 事件总线
│       ├── middleware/           # 熔断器 + 限流
│       ├── scheduler/            # 定时调度
│       └── security/             # 安全机制
├── web/                          # Vue 3 前端
│   └── src/
│       ├── views/                # 10 个页面
│       └── components/           # 可复用组件
├── docker/                       # Docker + Prometheus 配置
├── scripts/                      # 启停脚本
└── docs/                         # 项目文档

工作流引擎

Go 原生实现的 DAG 工作流引擎，零外部依赖。

20 种节点类型

类型	作用
start / end	工作流入口和出口
llm	调用大模型推理
knowledge_retrieval	知识库混合搜索
http_request	HTTP 请求
code	JavaScript 沙箱执行
condition	条件分支（支持 in/starts_with/regex 等）
loop / iteration	循环和迭代
sub_workflow	子工作流编排
human_input	暂停等待用户输入
agent	LLM + 工具自主循环
tool	工具调用
template_transform	模板渲染
variable_aggregator / variable_assigner	变量操作
parameter_extractor / question_classifier	LLM 提取/分类
list_filter / document_extractor	数据处理

30 个内置工作流（5 类）

分类	数量	代表工作流
诊断	10	diagnosis / smart_diagnosis / alert_diagnosis / domain_diagnosis / container_diagnosis / jvm_diagnosis / db_lock_analysis / slow_query_diagnosis / log_analysis / incident_postmortem
巡检	7	health_inspection / business_inspection / dependency_health / storage_health_check / middleware_inspection / network_check / incident_review
分析	6	metrics_insight / metrics_analysis / capacity_forecast / slo_compliance / traffic_anomaly_detect / incident_timeline
安全	4	security_compliance / security_audit / ssl_audit / config_drift_detect
操作	3	runbook_execute / change_rollback / knowledge_enrich

📘 详细流程图：每个工作流的节点流向、数据流表、LLM 角色定位详见 docs/architecture/工作流流程图.md（含 mermaid 图）

30 个 YAML 通过别名映射合并为 9 个对外核心工作流：smart_diagnosis / domain_diagnosis / health_inspection / metrics_insight / security_compliance / incident_review / network_check / runbook_execute / knowledge_enrich（详见 系统架构全景 §4.5）。

智能路由

用户输入自然语言，系统自动选择最匹配的工作流：

"JVM Full GC 频繁"  → domain_diagnosis (domain=jvm)
"做一次全面巡检"     → health_inspection (scope=full)
"SSL 证书快过期了"   → security_compliance (audit_type=ssl)

安全机制

机制	说明
JS 沙箱	goja 运行时冻结全局对象 + 删除 eval/Function + Unicode 归一化
命令安全	L0-L4 四级分级，工作流模式 L2 降级 L1，L3/L4 拒绝
审计日志	HMAC-SHA256 签名防篡改
告警风暴	60 秒内同 IP >20 条自动抑制
LLM 并发	信号量限制 5 并发 + 熔断器
API 限流	令牌桶算法 100 req/s

API 概览

143 个 REST API 端点，按功能分组：

• 对话与 AI — 通用对话、Agent 对话
• AIOps 智能运维 — 会话、巡检、WebSocket 实时推理
• 诊断 — 启动诊断、记录管理、反馈、归档
• 告警 — Catpaw/Alertmanager/夜莺 webhook 接入
• 知识库 — 案例 CRUD、文档上传、Runbook 管理、语义搜索
• 工作流 — CRUD、执行、SSE 流式、定时调度
• 拓扑 — 业务拓扑管理、AI 生成、巡检
• 监控 — Prometheus 集成、指标扫描、AI 适配
• 设置 — AI 模型、Embedding、Reranker、数据源、通知渠道

完整 API 文档见 docs/API文档.md。

前端页面

页面	功能
运维总览	仪表盘（告警/诊断/工作流/知识库统计）
智能诊断	AIOps 多轮对话 + 实时指标面板
知识中心	案例库 + Runbook + 文档管理 + 语义搜索
工作流	诊断工作流 + 工作流管理（参数化执行）
告警中心	告警列表 + 操作（确认/静默/解决）
业务拓扑	拓扑可视化 + AI 生成 + 业务巡检
AI 模型	LLM Provider 配置
系统配置	数据源 + 指标映射 + Embedding + 通知

许可证

MIT License