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活跃·★ 3.7k·Apache-2.0·更新于 2026-10-27
★ 时下流行

HolmesGPT 是一个用于排查生产事故、定位根因的开源 AI Agent,也是云原生计算基金会(CNCF)的沙箱项目。拿到一个告警或问题后,它会运行一个 Agent 循环,查询你整个技术栈中的实时可观测性数据(Kubernetes、虚拟机、云服务商、数据库和 SaaS 平台),并解释出了什么问题。

它适合希望加快故障分诊的 SRE、平台和值班团队。内置工具集可以连接 Prometheus、Grafana、Datadog、Kubernetes 等众多数据源,也支持任意 REST API;告警集成可以从 AlertManager、PagerDuty、OpsGenie 或 Jira 拉取告警,并把排查结论写回去。它针对大数据量做了专门设计:服务端过滤、输出转换和内存限制,能把巨大的返回数据挡在模型上下文之外,并避免内存溢出崩溃。较新的 Operator 模式运行在 Kubernetes 中,在后台执行部署验证和定时健康检查,在人发现之前就捕捉到问题。它支持 OpenAI、Anthropic、Azure、Bedrock、Gemini 等模型服务,并不依赖 Kubernetes。

上手方式:按照安装文档选择 CLI 或其他部署方式,接入模型服务和你使用的数据源,然后让它排查某个告警或现象。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-24。

许可证
Apache-2.0
最新发布
0.45.0 · 2026-10-15
最近提交
2026-10-22
贡献者
77
复刻数
549
未关闭的 issue 和 PR
458
首次发布
2024-05-30

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#AI 智能体#云故障排除#可观测性#Kubernetes#大型语言模型
$ 安装
$ git clone https://github.com/HolmesGPT/holmesgpt.git
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01调查云问题,发现根本原因并提供修复建议
02内置数十种云服务提供商、可观测性工具和值班系统集成
03利用智能体循环分析来自多个数据源的信息
04支持自定义数据源和运行手册,以进行定制化调查
05提供端到端自动化,用于告警调查和分析报告
02

为什么选择它

+专为事故排查打造,与可观测性工具深度集成。
+通过过滤、输出转换和内存限制,安全地处理超大规模数据。
+告警集成是双向的,还有用于主动检查的后台 Operator 模式。
+CNCF 沙箱项目,采用 Apache-2.0 许可,与模型服务无关。
03

权衡点

!它需要读取生产环境的可观测性数据,凭据权限要严格限定。
!根因结论由模型生成,采取行动前应先核实。
!Operator 模式需要 Kubernetes,尽管 CLI 本身不依赖它。
04

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-26
最近提交
2026-10-26
近 90 天提交数
100+
近 90 天发布数
20
最新发布
0.45.0 (2026-10-15)
未关闭 issue
458
近期 issue 至少有一条评论的比例
1/5
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 14, 5, 10, 4, 2, 14, 6, 11, 15, 14, 10, 7

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

05

兼容性

LLM Providers
支持
已通过文档验证
Kubernetes
原生支持
已通过文档验证
Prometheus
原生支持
已通过文档验证
AWS
支持
已通过文档验证
PagerDuty
支持
已通过文档验证
06

快速开始

1
$ git clone https://github.com/HolmesGPT/holmesgpt.git
07

使用场景

↳针对操作问题进行自动化云故障排除和根本原因分析。
↳主动调查来自各种监控和值班系统的告警(例如 Prometheus、PagerDuty)。
↳利用内部文档和知识库进行事件解决和修复。
08

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点04维护状况检查05兼容性06快速开始07使用场景08同类工具
HolmesGPT /
holmesgpt
↗

用于排查生产事故的 CNCF 开源 AI Agent

3.7k549Apache-2.0
最后更新1天前
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贡献者77
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