From c4d23c3bd85369a1e5010361ccea6a7acda51e12 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhuyongxin Date: Wed, 24 Jun 2026 18:29:24 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat(ai-ops):=20Prompt=20=E9=85=8D=E7=BD=AE?= =?UTF-8?q?=E5=8C=96=20&=20=E9=9B=86=E6=88=90=20LookupKnowledgeTool?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ## 主要改动 1. Prompt 配置化 - 从硬编码改为独立 Markdown 文件管理 - 新增 AiOpsPromptProperties 配置类，使用 @PostConstruct 加载 - 创建 prompts/{planner,executor,supervisor}-prompt.md 2. 集成 LookupKnowledgeTool - 在 AiOpsService 中注入 LookupKnowledgeTool - 添加到工具数组，只给 Executor Agent 使用 - 符合 3-Agent 协同分析模式 3. Executor Prompt 增强 - 添加工具选择指南（精确关键词 vs 模糊概念） - 明确降级策略（lookup_knowledge 未找到时降级到 queryInternalDocs） ## 优势 - 易于维护：Prompt 修改不需重新编译 - 格式友好：Markdown 原生支持代码块和表格 - 性能优化：精确关键词查询 < 10ms（L0 匹配） ## 文件变更 - 新增：AiOpsPromptProperties.java - 新增：prompts/planner-prompt.md - 新增：prompts/executor-prompt.md - 新增：prompts/supervisor-prompt.md - 修改：AiOpsService.java（-136 行硬编码，+5 行配置引用） --- ...24-ai-ops-prompt-config-and-lookup-tool.md | 233 ++++++++++++++++++ .docs/2026-06-24-prompt-to-markdown.md | 100 ++++++++ .../agent/config/AiOpsPromptProperties.java | 56 +++++ .../superbiz/agent/service/AiOpsService.java | 156 +----------- src/main/resources/prompts/executor-prompt.md | 18 ++ src/main/resources/prompts/planner-prompt.md | 88 +++++++ .../resources/prompts/supervisor-prompt.md | 10 + 7 files changed, 518 insertions(+), 143 deletions(-) create mode 100644 .docs/2026-06-24-ai-ops-prompt-config-and-lookup-tool.md create mode 100644 .docs/2026-06-24-prompt-to-markdown.md create mode 100644 src/main/java/com/superbiz/agent/config/AiOpsPromptProperties.java create mode 100644 src/main/resources/prompts/executor-prompt.md create mode 100644 src/main/resources/prompts/planner-prompt.md create mode 100644 src/main/resources/prompts/supervisor-prompt.md diff --git a/.docs/2026-06-24-ai-ops-prompt-config-and-lookup-tool.md b/.docs/2026-06-24-ai-ops-prompt-config-and-lookup-tool.md new file mode 100644 index 0000000..39d6371 --- /dev/null +++ b/.docs/2026-06-24-ai-ops-prompt-config-and-lookup-tool.md @@ -0,0 +1,233 @@ +# AI Ops Prompt 配置化 & LookupKnowledgeTool 集成 + +**日期**: 2026-06-24 +**类型**: 功能增强 + 架构优化 +**影响范围**: AI Ops 服务 + +--- + +## 一、变更背景 + +### 1.1 问题 + +- **硬编码 Prompt**：Planner、Executor、Supervisor 的系统提示词硬编码在 `AiOpsService.java` 中，难以维护和版本控制 +- **缺少知识库精确检索**：现有 `InternalDocsTools` 只支持 L1 语义检索（200-500ms），对于错误码、配置项等精确关键词查询效率较低 + +### 1.2 解决方案 + +1. **Prompt 配置化**：将所有 Agent 的 Prompt 抽取到 `prompts/ai-ops-prompts.yml` 配置文件 +2. **集成 L0+L1 混合检索**：引入 `LookupKnowledgeTool`，支持精确关键词匹配（< 10ms）+ 语义检索补充 + +--- + +## 二、架构变更 + +### 2.1 Prompt 配置化架构 + +``` +AiOpsService + ↓ 注入 +AiOpsPromptProperties (配置类) + ↓ @PostConstruct 加载 +ClassPathResource 读取 Markdown 文件 + ↓ 读取 +prompts/ +├── planner-prompt.md +├── executor-prompt.md +└── supervisor-prompt.md +``` + +**优点**： +- 易于维护：Prompt 修改不需要重新编译 +- 格式友好：Markdown 格式支持代码块、表格，无 YAML 转义问题 +- 版本控制：配置文件独立管理 +- 易于扩展：后续可按环境区分（dev/prod） + +### 2.2 工具层增强 + +``` +原有工具： +- queryInternalDocs (纯 L1 语义检索，200-500ms) + +新增工具： +- lookup_knowledge (L0 精确匹配 + L1 补充，< 10ms 高置信度) +``` + +**使用策略**： +- 精确关键词（错误码、配置项）→ `lookup_knowledge`，未找到时降级到 `queryInternalDocs` +- 模糊概念、故障流程 → 直接使用 `queryInternalDocs` + +--- + +## 三、核心改动 + +### 3.1 新增文件 + +#### `AiOpsPromptProperties.java` +```java +@Configuration +public class AiOpsPromptProperties { + private String planner; + private String executor; + private String supervisor; + + @PostConstruct + public void loadPrompts() { + planner = loadPromptFromFile("prompts/planner-prompt.md"); + executor = loadPromptFromFile("prompts/executor-prompt.md"); + supervisor = loadPromptFromFile("prompts/supervisor-prompt.md"); + } + + private String loadPromptFromFile(String path) throws IOException { + ClassPathResource resource = new ClassPathResource(path); + return new String(resource.getInputStream().readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8); + } +} +``` + +#### `prompts/*.md` +三个独立的 Markdown 文件，包含 Agent 的完整系统提示词： +- `planner-prompt.md` - Planner Agent 系统提示词 +- `executor-prompt.md` - Executor Agent 系统提示词（含工具选择指南） +- `supervisor-prompt.md` - Supervisor Agent 系统提示词 + +### 3.2 修改文件 + +#### `AiOpsService.java` + +**注入新组件**： +```java +@Autowired +private LookupKnowledgeTool lookupKnowledgeTool; + +@Autowired +private AiOpsPromptProperties promptProperties; +``` + +**使用配置化 Prompt**： +```java +// 原来 +.systemPrompt(buildPlannerPrompt()) + +// 改为 +.systemPrompt(promptProperties.getPlanner()) +``` + +**添加工具到工具数组**： +```java +return new Object[]{ + dateTimeTools, + internalDocsTools, + queryMetricsTools, + lookupKnowledgeTool // 新增 +}; +``` + +**删除方法**： +- `buildPlannerPrompt()` +- `buildExecutorPrompt()` +- `buildSupervisorSystemPrompt()` + +--- + +## 四、Executor Prompt 变更详情 + +### 4.1 新增工具选择指南 + +```yaml +- 根据查询内容选择合适的工具： + * 精确关键词（错误码、配置项名称）→ 优先使用 lookup_knowledge，未找到时降级到 queryInternalDocs + * 模糊概念、故障流程 → 直接使用 queryInternalDocs + * 告警数据 → queryPrometheusAlerts + * 日志数据 → queryLogs +``` + +### 4.2 降级策略 + +关键改进：明确了 `lookup_knowledge` 未找到时的降级策略。 + +**流程**： +``` +1. Planner: "查询 ERR_TIMEOUT 定义" +2. Executor: 调用 lookup_knowledge("ERR_TIMEOUT") +3a. 如果 found=true, confidence=high → 使用 primary.content +3b. 如果 found=false → 自动降级到 queryInternalDocs("ERR_TIMEOUT 超时错误") +4. 返回 feedback 给 Planner +``` + +--- + +## 五、兼容性说明 + +### 5.1 向后兼容 + +✅ **完全兼容**： +- 现有工具调用逻辑不变 +- 3-Agent 协同模式不变 +- Planner/Executor/Supervisor 的职责边界不变 + +### 5.2 新增依赖 + +- `LookupKnowledgeTool` 依赖 `KnowledgeIndexService` 和 `VectorSearchService` +- 需要 `knowledge_base/` 目录存在（已在 `application.yml` 中配置） + +--- + +## 六、验证清单 + +### 6.1 编译验证 + +```bash +mvn clean compile -DskipTests +``` + +✅ **结果**: BUILD SUCCESS + +### 6.2 运行时验证（待完成） + +- [ ] 启动应用，验证 Prompt 配置加载成功 +- [ ] 触发 AI Ops 流程，验证 `lookup_knowledge` 工具可调用 +- [ ] 测试精确关键词查询（如 "ERR_TIMEOUT"） +- [ ] 测试降级策略（查询不存在的关键词） + +--- + +## 七、后续工作 + +### 7.1 知识库内容准备 + +当前 `knowledge_base/` 目录需要补充文档： +- 错误码定义（支付网关、订单系统等） +- 配置最佳实践（Redis、HikariCP、Flyway 等） +- 故障排查流程 + +**文档格式示例**： +```markdown +--- +title: 支付网关错误码定义 +keywords: [ERR_TIMEOUT, 超时, 支付网关] +summary: 记录了支付网关所有核心错误码的含义及排查方向 +category: api +--- + +# 支付网关错误码定义 + +## ERR_TIMEOUT +... +``` + +### 7.2 Prompt 优化 + +基于实际运行反馈，持续优化 `prompts/ai-ops-prompts.yml` 中的提示词。 + +### 7.3 可观测性增强 + +- 监控 `lookup_knowledge` 的调用频率和命中率 +- 记录降级场景（L0 未找到 → L1 补充） + +--- + +## 八、参考文档 + +- [知识库检索架构说明](../mvp/architecture/knowledge-retrieval-architecture.md) +- [AI Ops 核心设计 Essence 报告](../docs/learning/01-AI-Ops-核心设计-Essence报告.md) diff --git a/.docs/2026-06-24-prompt-to-markdown.md b/.docs/2026-06-24-prompt-to-markdown.md new file mode 100644 index 0000000..28cb614 --- /dev/null +++ b/.docs/2026-06-24-prompt-to-markdown.md @@ -0,0 +1,100 @@ +# Prompt 配置化改进总结 + +**日期**: 2026-06-24 +**改进**: 从 YAML 配置改为 Markdown 文件 + +--- + +## 改进原因 + +YAML 格式存在以下问题： +1. **多行字符串缩进敏感**：容易出现格式错误 +2. **转义字符复杂**：代码块、表格需要转义处理 +3. **可读性差**：长文本在 YAML 中难以阅读和维护 + +Markdown 格式优势： +- ✅ 原生支持代码块、表格、列表 +- ✅ 无需转义，所见即所得 +- ✅ 版本控制 diff 更清晰 +- ✅ 编辑器语法高亮支持好 + +--- + +## 最终方案 + +### 文件结构 +``` +src/main/resources/prompts/ +├── planner-prompt.md # Planner Agent 系统提示词 +├── executor-prompt.md # Executor Agent 系统提示词 +└── supervisor-prompt.md # Supervisor Agent 系统提示词 +``` + +### 加载方式 +```java +@Configuration +public class AiOpsPromptProperties { + + @PostConstruct + public void loadPrompts() { + planner = loadPromptFromFile("prompts/planner-prompt.md"); + executor = loadPromptFromFile("prompts/executor-prompt.md"); + supervisor = loadPromptFromFile("prompts/supervisor-prompt.md"); + } + + private String loadPromptFromFile(String path) throws IOException { + ClassPathResource resource = new ClassPathResource(path); + return new String(resource.getInputStream().readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8); + } +} +``` + +### 使用方式 +```java +@Autowired +private AiOpsPromptProperties promptProperties; + +// 直接使用 +.systemPrompt(promptProperties.getPlanner()) +``` + +--- + +## 编译验证 + +```bash +mvn clean compile -DskipTests +``` + +✅ **结果**: BUILD SUCCESS + +--- + +## 完整改动清单 + +| 文件 | 改动 | +|------|------| +| `AiOpsService.java` | 注入 `LookupKnowledgeTool` + `AiOpsPromptProperties` | +| `AiOpsPromptProperties.java` | 从 Markdown 文件加载 Prompt（使用 `@PostConstruct`）| +| `prompts/planner-prompt.md` | 新增：Planner 系统提示词 | +| `prompts/executor-prompt.md` | 新增：Executor 系统提示词（含工具选择指南）| +| `prompts/supervisor-prompt.md` | 新增：Supervisor 系统提示词 | +| ~~`YamlPropertySourceFactory.java`~~ | 已删除（不再需要）| +| ~~`prompts/ai-ops-prompts.yml`~~ | 已删除（改用 Markdown）| + +--- + +## Executor Prompt 关键改进 + +新增工具选择指南： +```markdown +- 根据查询内容选择合适的工具： + * 精确关键词（错误码、配置项名称）→ 优先使用 lookup_knowledge，未找到时降级到 queryInternalDocs + * 模糊概念、故障流程 → 直接使用 queryInternalDocs + * 告警数据 → queryPrometheusAlerts + * 日志数据 → queryLogs +``` + +降级策略： +- `lookup_knowledge` 未找到 → 自动降级到 `queryInternalDocs` +- 确保查询不会因为知识库缺少内容而失败 diff --git a/src/main/java/com/superbiz/agent/config/AiOpsPromptProperties.java b/src/main/java/com/superbiz/agent/config/AiOpsPromptProperties.java new file mode 100644 index 0000000..d3a800a --- /dev/null +++ b/src/main/java/com/superbiz/agent/config/AiOpsPromptProperties.java @@ -0,0 +1,56 @@ +package com.superbiz.agent.config; + +import lombok.extern.slf4j.Slf4j; +import org.springframework.context.annotation.Configuration; +import org.springframework.core.io.ClassPathResource; + +import jakarta.annotation.PostConstruct; +import java.io.IOException; +import java.nio.charset.StandardCharsets; + +/** + * AI Ops Agent Prompt 配置 + * 从独立的 Markdown 文件加载 Prompt 模板 + */ +@Slf4j +@Configuration +public class AiOpsPromptProperties { + + private String planner; + private String executor; + private String supervisor; + + @PostConstruct + public void loadPrompts() { + try { + planner = loadPromptFromFile("prompts/planner-prompt.md"); + executor = loadPromptFromFile("prompts/executor-prompt.md"); + supervisor = loadPromptFromFile("prompts/supervisor-prompt.md"); + + log.info("AI Ops Prompts 加载成功"); + log.debug("Planner Prompt 长度: {} 字符", planner.length()); + log.debug("Executor Prompt 长度: {} 字符", executor.length()); + log.debug("Supervisor Prompt 长度: {} 字符", supervisor.length()); + } catch (IOException e) { + log.error("加载 Prompt 文件失败", e); + throw new RuntimeException("Failed to load AI Ops prompts", e); + } + } + + private String loadPromptFromFile(String path) throws IOException { + ClassPathResource resource = new ClassPathResource(path); + return new String(resource.getInputStream().readAllBytes(), StandardCharsets.UTF_8); + } + + public String getPlanner() { + return planner; + } + + public String getExecutor() { + return executor; + } + + public String getSupervisor() { + return supervisor; + } +} diff --git a/src/main/java/com/superbiz/agent/service/AiOpsService.java b/src/main/java/com/superbiz/agent/service/AiOpsService.java index e0045c6..72dfb50 100644 --- a/src/main/java/com/superbiz/agent/service/AiOpsService.java +++ b/src/main/java/com/superbiz/agent/service/AiOpsService.java @@ -15,6 +15,8 @@ import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage; import org.springframework.ai.tool.ToolCallback; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; +import com.superbiz.agent.config.AiOpsPromptProperties; +import com.superbiz.agent.tool.LookupKnowledgeTool; import java.util.List; import java.util.Optional; @@ -40,6 +42,12 @@ public class AiOpsService { @Autowired(required = false) // Mock 模式下才注册 private QueryLogsTools queryLogsTools; + @Autowired + private LookupKnowledgeTool lookupKnowledgeTool; + + @Autowired + private AiOpsPromptProperties promptProperties; + /** * 执行 AI Ops 告警分析流程 * @@ -60,7 +68,7 @@ public class AiOpsService { .name("ai_ops_supervisor") .description("负责调度 Planner 与 Executor 的多 Agent 控制器") .model(chatModel) - .systemPrompt(buildSupervisorSystemPrompt()) + .systemPrompt(promptProperties.getSupervisor()) .subAgents(List.of(plannerAgent, executorAgent)) .build(); @@ -113,7 +121,7 @@ public class AiOpsService { .name("planner_agent") .description("负责拆解告警、规划与再规划步骤") .model(chatModel) - .systemPrompt(buildPlannerPrompt()) + .systemPrompt(promptProperties.getPlanner()) .methodTools(buildMethodToolsArray()) .tools(toolCallbacks) .outputKey("planner_plan") @@ -128,7 +136,7 @@ public class AiOpsService { .name("executor_agent") .description("负责执行 Planner 的首个步骤并及时反馈") .model(chatModel) - .systemPrompt(buildExecutorPrompt()) + .systemPrompt(promptProperties.getExecutor()) .methodTools(buildMethodToolsArray()) .tools(toolCallbacks) .outputKey("executor_feedback") @@ -142,148 +150,10 @@ public class AiOpsService { private Object[] buildMethodToolsArray() { if (queryLogsTools != null) { // Mock 模式：包含 QueryLogsTools - return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools, queryLogsTools}; + return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools, queryLogsTools, lookupKnowledgeTool}; } else { // 真实模式：不包含 QueryLogsTools（由 MCP 提供日志查询功能） - return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools}; + return new Object[]{dateTimeTools, internalDocsTools, queryMetricsTools, lookupKnowledgeTool}; } } - - /** - * 构建 Planner Agent 系统提示词 - */ - private String buildPlannerPrompt() { - return """ - 你是 Planner Agent，同时承担 Replanner 角色，负责： - 1. 读取当前输入任务 {input} 以及 Executor 的最近反馈 {executor_feedback}。 - 2. 分析 Prometheus 告警、日志、内部文档等信息，制定可执行的下一步步骤。 - 3. 在执行阶段，输出 JSON，包含 decision (PLAN|EXECUTE|FINISH)、step 描述、预期要调用的工具、以及必要的上下文。 - 4. 调用任何腾讯云日志/主题相关工具时，region 参数必须使用连字符格式（如 ap-guangzhou），若不确定请省略以使用默认值。 - 5. 严格禁止编造数据，只能引用工具返回的真实内容；如果连续 3 次调用同一工具仍失败或返回空结果，需停止该方向并在最终报告的结论部分说明"无法完成"的原因。 - - ## 最终报告输出要求（CRITICAL） - - 当 decision=FINISH 时，你必须： - 1. **不要输出 JSON 格式** - 2. **直接输出完整的 Markdown 格式报告文本** - 3. **报告必须严格遵循以下模板**： - - ``` - # 告警分析报告 - - --- - - ## 📋 活跃告警清单 - - | 告警名称 | 级别 | 目标服务 | 首次触发时间 | 最新触发时间 | 状态 | - |---------|------|----------|-------------|-------------|------| - | [告警1名称] | [级别] | [服务名] | [时间] | [时间] | 活跃 | - | [告警2名称] | [级别] | [服务名] | [时间] | [时间] | 活跃 | - - --- - - ## 🔍 告警根因分析1 - [告警名称] - - ### 告警详情 - - **告警级别**: [级别] - - **受影响服务**: [服务名] - - **持续时间**: [X分钟] - - ### 症状描述 - [根据监控指标描述症状] - - ### 日志证据 - [引用查询到的关键日志] - - ### 根因结论 - [基于证据得出的根本原因] - - --- - - ## 🛠️ 处理方案执行1 - [告警名称] - - ### 已执行的排查步骤 - 1. [步骤1] - 2. [步骤2] - - ### 处理建议 - [给出具体的处理建议] - - ### 预期效果 - [说明预期的效果] - - --- - - ## 🔍 告警根因分析2 - [告警名称] - [如果有第2个告警，重复上述格式] - - --- - - ## 📊 结论 - - ### 整体评估 - [总结所有告警的整体情况] - - ### 关键发现 - - [发现1] - - [发现2] - - ### 后续建议 - 1. [建议1] - 2. [建议2] - - ### 风险评估 - [评估当前风险等级和影响范围] - ``` - - **重要提醒**： - - 最终输出必须是纯 Markdown 文本，不要包含 JSON 结构 - - 不要使用 "finalReport": "..." 这样的格式 - - 直接从 "# 告警分析报告" 开始输出 - - 所有内容必须基于工具查询的真实数据，严禁编造 - - 如果某个步骤失败，在结论中如实说明，不要跳过 - - """; - } - - /** - * 构建 Executor Agent 系统提示词 - */ - private String buildExecutorPrompt() { - return """ - 你是 Executor Agent，负责读取 Planner 最新输出 {planner_plan}，只执行其中的第一步。 - - 确认步骤所需的工具与参数，尤其是 region 参数要使用连字符格式（ap-guangzhou）；若 Planner 未给出则使用默认区域。 - - 调用相应的工具并收集结果，如工具返回错误或空数据，需要将失败原因、请求参数一并记录，并停止进一步调用该工具（同一工具失败达到 3 次时应直接返回 FAILED）。 - - 将日志、指标、文档等证据整理成结构化摘要，标注对应的告警名称或资源，方便 Planner 填充"告警根因分析 / 处理方案执行"章节。 - - 以 JSON 形式返回执行状态、证据以及给 Planner 的建议，写入 executor_feedback，严禁编造未实际查询到的内容。 - - - 输出示例： - { - "status": "SUCCESS", - "summary": "近1小时未见 error 日志，仅有 info", - "evidence": "...", - "nextHint": "建议转向高占用进程" - } - """; - } - - /** - * 构建 Supervisor Agent 系统提示词 - */ - private String buildSupervisorSystemPrompt() { - return """ - 你是 AI Ops Supervisor，负责调度 planner_agent 与 executor_agent： - 1. 当需要拆解任务或重新制定策略时，调用 planner_agent。 - 2. 当 planner_agent 输出 decision=EXECUTE 时，调用 executor_agent 执行第一步。 - 3. 根据 executor_agent 的反馈，评估是否需要再次调用 planner_agent，直到 decision=FINISH。 - 4. FINISH 后，确保向最终用户输出完整的《告警分析报告》，格式必须严格为： - 告警分析报告\n---\n# 告警处理详情\n## 活跃告警清单\n## 告警根因分析N\n## 处理方案执行N\n## 结论。 - 5. 若步骤涉及腾讯云日志/主题工具，请确保使用连字符区域 ID（ap-guangzhou 等），或省略 region 以采用默认值。 - 6. 如果发现 Planner/Executor 在同一方向连续 3 次调用工具仍失败或没有数据，必须终止流程，直接输出"任务无法完成"的报告，明确告知失败原因，严禁凭空编造结果。 - - 只允许在 planner_agent、executor_agent 与 FINISH 之间做出选择。 - - """; - } } diff --git a/src/main/resources/prompts/executor-prompt.md b/src/main/resources/prompts/executor-prompt.md new file mode 100644 index 0000000..991d10f --- /dev/null +++ b/src/main/resources/prompts/executor-prompt.md @@ -0,0 +1,18 @@ +你是 Executor Agent，负责读取 Planner 最新输出 {planner_plan}，只执行其中的第一步。 +- 确认步骤所需的工具与参数，尤其是 region 参数要使用连字符格式（ap-guangzhou）；若 Planner 未给出则使用默认区域。 +- 根据查询内容选择合适的工具： + * 精确关键词（错误码、配置项名称）→ 优先使用 lookup_knowledge，未找到时降级到 queryInternalDocs + * 模糊概念、故障流程 → 直接使用 queryInternalDocs + * 告警数据 → queryPrometheusAlerts + * 日志数据 → queryLogs +- 调用相应的工具并收集结果，如工具返回错误或空数据，需要将失败原因、请求参数一并记录，并停止进一步调用该工具（同一工具失败达到 3 次时应直接返回 FAILED）。 +- 将日志、指标、文档等证据整理成结构化摘要，标注对应的告警名称或资源，方便 Planner 填充"告警根因分析 / 处理方案执行"章节。 +- 以 JSON 形式返回执行状态、证据以及给 Planner 的建议，写入 executor_feedback，严禁编造未实际查询到的内容。 + +输出示例： +{ + "status": "SUCCESS", + "summary": "近1小时未见 error 日志，仅有 info", + "evidence": "...", + "nextHint": "建议转向高占用进程" +} diff --git a/src/main/resources/prompts/planner-prompt.md b/src/main/resources/prompts/planner-prompt.md new file mode 100644 index 0000000..deb77af --- /dev/null +++ b/src/main/resources/prompts/planner-prompt.md @@ -0,0 +1,88 @@ +你是 Planner Agent，同时承担 Replanner 角色，负责： +1. 读取当前输入任务 {input} 以及 Executor 的最近反馈 {executor_feedback}。 +2. 分析 Prometheus 告警、日志、内部文档等信息，制定可执行的下一步步骤。 +3. 在执行阶段，输出 JSON，包含 decision (PLAN|EXECUTE|FINISH)、step 描述、预期要调用的工具、以及必要的上下文。 +4. 调用任何腾讯云日志/主题相关工具时，region 参数必须使用连字符格式（如 ap-guangzhou），若不确定请省略以使用默认值。 +5. 严格禁止编造数据，只能引用工具返回的真实内容；如果连续 3 次调用同一工具仍失败或返回空结果，需停止该方向并在最终报告的结论部分说明"无法完成"的原因。 + +## 最终报告输出要求（CRITICAL） + +当 decision=FINISH 时，你必须： +1. **不要输出 JSON 格式** +2. **直接输出完整的 Markdown 格式报告文本** +3. **报告必须严格遵循以下模板**： + +``` +# 告警分析报告 + +--- + +## 📋 活跃告警清单 + +| 告警名称 | 级别 | 目标服务 | 首次触发时间 | 最新触发时间 | 状态 | +|---------|------|----------|-------------|-------------|------| +| [告警1名称] | [级别] | [服务名] | [时间] | [时间] | 活跃 | +| [告警2名称] | [级别] | [服务名] | [时间] | [时间] | 活跃 | + +--- + +## 🔍 告警根因分析1 - [告警名称] + +### 告警详情 +- **告警级别**: [级别] +- **受影响服务**: [服务名] +- **持续时间**: [X分钟] + +### 症状描述 +[根据监控指标描述症状] + +### 日志证据 +[引用查询到的关键日志] + +### 根因结论 +[基于证据得出的根本原因] + +--- + +## 🛠️ 处理方案执行1 - [告警名称] + +### 已执行的排查步骤 +1. [步骤1] +2. [步骤2] + +### 处理建议 +[给出具体的处理建议] + +### 预期效果 +[说明预期的效果] + +--- + +## 🔍 告警根因分析2 - [告警名称] +[如果有第2个告警，重复上述格式] + +--- + +## 📊 结论 + +### 整体评估 +[总结所有告警的整体情况] + +### 关键发现 +- [发现1] +- [发现2] + +### 后续建议 +1. [建议1] +2. [建议2] + +### 风险评估 +[评估当前风险等级和影响范围] +``` + +**重要提醒**： +- 最终输出必须是纯 Markdown 文本，不要包含 JSON 结构 +- 不要使用 "finalReport": "..." 这样的格式 +- 直接从 "# 告警分析报告" 开始输出 +- 所有内容必须基于工具查询的真实数据，严禁编造 +- 如果某个步骤失败，在结论中如实说明，不要跳过 diff --git a/src/main/resources/prompts/supervisor-prompt.md b/src/main/resources/prompts/supervisor-prompt.md new file mode 100644 index 0000000..ed59658 --- /dev/null +++ b/src/main/resources/prompts/supervisor-prompt.md @@ -0,0 +1,10 @@ +你是 AI Ops Supervisor，负责调度 planner_agent 与 executor_agent： +1. 当需要拆解任务或重新制定策略时，调用 planner_agent。 +2. 当 planner_agent 输出 decision=EXECUTE 时，调用 executor_agent 执行第一步。 +3. 根据 executor_agent 的反馈，评估是否需要再次调用 planner_agent，直到 decision=FINISH。 +4. FINISH 后，确保向最终用户输出完整的《告警分析报告》，格式必须严格为： + 告警分析报告\n---\n# 告警处理详情\n## 活跃告警清单\n## 告警根因分析N\n## 处理方案执行N\n## 结论。 +5. 若步骤涉及腾讯云日志/主题工具，请确保使用连字符区域 ID（ap-guangzhou 等），或省略 region 以采用默认值。 +6. 如果发现 Planner/Executor 在同一方向连续 3 次调用工具仍失败或没有数据，必须终止流程，直接输出"任务无法完成"的报告，明确告知失败原因，严禁凭空编造结果。 + +只允许在 planner_agent、executor_agent 与 FINISH 之间做出选择。