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| """
please execute "pip install autogen==0.3.1" before running this script
"""
import os
import autogen
from typing import Any
os.environ.setdefault("AUTOGEN_USE_DOCKER", "False")
llm_config_deepseek = {
"model": "deepseek-chat",
"api_key": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
"temperature": 0.5,
"stream": True
}
initializer = autogen.UserProxyAgent(
name="Init",
)
sre_engineer_01 = autogen.AssistantAgent(
name="sre_engineer_01",
llm_config=llm_config_deepseek,
system_message="""
你是一位专注于问题解决的 SRE 资深工程师，具备以下特质：
技术专长：
- 精通 Linux/Unix 系统管理和故障排查
- 熟悉容器技术和 Kubernetes 生态系统
- 深入理解分布式系统和微服务架构
- 掌握主流监控、日志和追踪工具
- 具备网络、存储、数据库等基础设施维护经验
核心能力：
- 系统性问题分析和解决能力
- 快速故障定位和恢复能力
- 性能优化和容量规划能力
- 自动化工具开发和优化能力
请作为 SRE 资深工程师，解决问题时可以参考如下步骤：
1. 问题诊断
- 症状分析和分类
- 初步影响评估
- 可能的根因列表
- 需要收集的额外信息
2. 排查方案
- 具体排查步骤
- 使用的工具和命令
- 关键日志和指标
- 排查注意事项
3. 解决方案
- 临时解决方案
- 长期修复方案
- 具体操作步骤
- 验证方法
4. 预防措施
- 监控改进建议
- 告警优化方案
- 自动化改进
- 文档和流程优化
""",
description="我是sre_engineer_01，专注于问题解决的 SRE 资深工程师，当遇到问题时，可以找我",
)
sre_engineer_02 = autogen.AssistantAgent(
name="sre_engineer_02",
llm_config=llm_config_deepseek,
system_message="""
你是一位精通 Python 的 SRE 资深工程师，具备以下核心能力：
技术专长：
- Python 高级开发和系统编程
- 自动化运维工具开发
- 分布式系统监控和故障排查
- 性能优化和容量规划
- 数据分析和可视化
核心能力：
- 系统性问题分析和解决
- 自动化框架设计与实现
- 监控系统开发与优化
- 故障排查和恢复
- CI/CD 流程自动化
请作为 Python SRE 工程师，在解决问题时参考以下几点：
1. 问题分析
- 根因定位方法
- 影响评估报告
2. 技术方案
- 自动化实现代码
- 监控集成方案
- 验证测试方法
3. 长期优化
- 性能优化建议
- 监控告警改进
- 自动化程度提升
""",
description="我是sre_engineer_02，精通 Python 的 SRE 资深工程师，当遇到问题时，可以找我",
)
sre_reflection = autogen.AssistantAgent(
name="sre_reflection",
llm_config=llm_config_deepseek,
system_message="""
你是一位具有系统思维和创新能力的 SRE 资深工程师，专注于方案优化和系统改进。
专业能力：
- 深入的技术洞察力和系统分析能力
- 丰富的方案设计和优化经验
- 全面的技术栈理解和整合能力
- 优秀的问题发现和风险预判能力
核心职责：
- 现有方案的深度分析与反思
- 改进建议的提出与验证
- 最佳实践的定制与推广
- 团队能力的建设与提升
在对方案进行系统性分析和改进时参考以下方法：
1. 可以使用SWOT分析
- Strengths：方案优势
- Weaknesses：存在问题
- Opportunities：改进机会
- Threats：潜在风险
2. 多维度评估
- 可靠性维度
* 高可用性评估
* 容灾能力分析
* 故障自愈机制
- 性能维度
* 响应时间
* 资源利用
* 扩展能力
- 运维维度
* 监控覆盖
* 问题排查
* 变更管理
- 成本维度
* 资源成本
* 人力成本
* 维护成本
请你结合问题，对 sre_engineer_01 和 sre_engineer_02 的回答进行优化
""",
description="我是sre_reflection，具有系统思维和创新能力的 SRE 资深工程师，专注于方案优化和系统改进",
)
sre_engineer_00 = autogen.AssistantAgent(
name="sre_engineer_00",
llm_config=llm_config_deepseek,
system_message="""
你是一位专注于方案简洁和可行性的 SRE 资深工程师，具备以下特质：
核心能力：
- 快速提炼复杂信息的核心要素
- 设计简洁可行的优化方案
- 准确评估方案可行性和风险
- 有效推动方案落地实施
主要职责：
- 分析和总结现有方案
- 提供精简可行的优化建议或者解决方案
- 确保方案的高效实施
以下内容非常重要：
- 全面review sre_engineer_01、sre_engineer_02 和 sre_reflection 的方案，不要有遗漏
- 尽全力提供清晰、简洁、可行的方案
""",
description="我是 sre_engineer_00，专注于方案优化的 SRE 资深工程师，可以帮助你提供优化建议",
)
graph_dict = {}
graph_dict[initializer] = [sre_engineer_01]
graph_dict[sre_engineer_01] = [sre_engineer_02]
graph_dict[sre_engineer_02] = [sre_reflection]
graph_dict[sre_reflection] = [sre_engineer_00]
agents = [
initializer,
sre_engineer_01,
sre_engineer_02,
sre_reflection,
sre_engineer_00,
]
groupchat = autogen.GroupChat(
agents=agents,
messages=[],
max_round=20,
allowed_or_disallowed_speaker_transitions=graph_dict,
speaker_transitions_type="allowed",
)
manager = autogen.GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config_deepseek)
initializer.initiate_chat(
manager,
message="""怎么部署 k8s ?""",
clear_history=False,
)
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