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# AIOps 告警验收用例
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## 1. 目标
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验证旧版 `/api/ai_ops` 入口可以作为可追踪的告警触发诊断入口，并且 payload 模式下报告聚焦输入告警。
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## 2. 输入
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- Session id：`mvp-demo-aiops-payment-cpu-001`
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- Endpoint：`POST /api/ai_ops`
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- Profile：`mvp-demo`
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- 告警 payload：
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```json
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"sessionId": "mvp-demo-aiops-payment-cpu-001",
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"alertName": "HighCPUUsage",
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"service": "payment-service",
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"severity": "P1",
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"description": "服务 payment-service 的 CPU 使用率持续超过 80%，当前值为 92%。实例: pod-payment-service-7d8f9c6b5-x2k4m。",
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"timeRange": "last_15m",
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"userRequest": "请结合 Prometheus 活动告警、system-metrics 日志和知识库生成告警分析报告。"
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}
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```
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## 3. 验收标准
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1. SSE 流输出 `session` 消息，且包含请求中的 session id。
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2. AIOps 执行创建或更新 `diagnosis_session`，并写入 `agent_flow = AI_OPS`。
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3. 持久化的 session query 包含告警名、服务名、等级、时间范围和描述。
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4. 如果生成最终报告，`diagnosis_session.answer` 包含该报告。
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5. `GET /api/diagnosis/{sessionId}/trace` 返回 AIOps session、按顺序排列的 agent steps 和 tool invocations。
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6. payload 模式下，报告主线聚焦 `HighCPUUsage/payment-service`。
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7. 其他活跃告警最多作为相关风险或上下文出现，不应展开成完整独立根因章节。
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8. `self_evaluation.aiops_rule_evaluation` 存在，并能反映报告完整性、payload 聚焦和证据工具覆盖情况。
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## 4. 已知边界
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- 当前 AIOps 使用轻量规则评估器，不是完整 LLM Verifier。
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- 完整运行仍依赖有效的 DB、Redis、Milvus/Zilliz、模型和 embedding 配置。
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- `mvp-demo` profile 使用 mock Prometheus 和 mock CLS，主要用于稳定演示。
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