Agent IA de diagnostic
DevOps Agent
Un agent qui surveille un cluster Kubernetes en continu, n'alerte que sur une vraie anomalie et explique la panne en citant la documentation de l'entreprise.
Deux usages : répondre à une question en citant la documentation indexée, ou diagnostiquer un problème réel en enchaînant lui-même ses outils (recherche documentaire, kubectl, lecture de manifests). Le modèle qui rédige est interchangeable, local ou par API ; la recherche documentaire reste locale dans les deux cas.
Ce que j'ai construit
- Capte les événements du cluster par watch et filtre le bruit : seuils et déduplication.
- Sur une vraie anomalie, produit un rapport : la cause et la correction, en citant les runbooks, décisions d'architecture et post mortems indexés.
- Recherche hybride sur la documentation (embeddings bge-m3 et BM25), avec des modèles locaux via Ollama ou l'API Claude.
Points forts
- 5 000 événements sains, 0 alerte.
- Lecture seule stricte, garantie par le code : il propose, il n'applique jamais.