带着故障上下文进入现场
从 Flashduty 故障或 IM 作战室一键拉起会话,Flashduty AI SRE 自动获取告警、服务、团队和值班上下文。
API 限流故障调查 / Flashcat_AI_SRE
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AI 生成,仅供参考
从告警触发、自动诊断到复盘沉淀,Flashduty AI SRE 贯穿关键流程,持续保留服务、变更、人员与历史处置上下文。
AI SRE WORKBENCH
订单服务 P1 故障,刚才告警 latency 飙升到 8s。帮我查根因并把结论同步到作战室。
规划:拉取该服务最近变更、关联告警与依赖链路,3 步并发执行…
Ran query_metrics (service="order-api", window="30m")
64msRan list_recent_changes (service="order-api", since="2h")
92msRan fetch_runbook (ref="@duty/order/p1-latency.md")
48ms可能根因
DB 连接池
触发变更
#4821
影响实例
12 / 36
已贴回作战室 · #war-room-482913 · 已 @oncall @li.wei @yang.bai @hang.yu
“为什么 payment-api 延迟升高?”Flashduty AI SRE 自动检查告警、日志、变更和依赖状态,给出可能根因与下一步操作。
故障群刚创建,Flashduty AI SRE 已经完成第一轮调查,把初步结论发回群内,团队直接从证据开始协作。
不切换工具,在群聊或私聊中 @ Flashduty AI SRE 继续追问。所有成员都能看到同一条调查线程,结论与证据全程可追溯。
用 /insight 回看最近 30 天 Flashduty AI SRE 会话,发现重复问题、缺失的 runbook 和反复粘贴的上下文,推动系统性改进。
告警进入 Flashduty 后,Flashduty AI SRE 自动关联信号、规划排查路径,并把可验证结论同步给响应团队。
从 Flashduty 故障或 IM 作战室一键拉起会话,Flashduty AI SRE 自动获取告警、服务、团队和值班上下文。
不需要工程师逐条编排脚本。直接描述问题,Agent 会拆解任务、选择工具、流式输出调查过程。
通过 Skill、MCP、外部 Agent 或自托管 Runner,访问监控、日志、文件、命令行与内部系统。
结论不是一句猜测,而是带有调查过程、中间发现和下一步建议的响应结果,可直接贴回作战室。
常见排障流程固化为 Skill,长期上下文沉淀为 Knowledge Pack,下一次响应自动复用。
Flashduty AI SRE 不止回答问题,还能基于 Skill、MCP 与 Knowledge Pack 执行检查、调用工具、汇总证据,形成可追溯的排障结论。
用自然语言描述异常、告警、变更或服务问题。Flashduty AI SRE 流式输出规划、工具调用、中间发现和最终结论,全过程可追溯。
在飞书、钉钉、企业微信、Slack 中 @ Flashduty AI SRE 发起或续接排查。故障作战室创建后,可自动运行初步诊断并回贴结论。
把常用 runbook、巡检步骤和诊断流程封装成 Skill。团队启用后,Agent 可在会话中按需加载、按场景调用。
以服务清单、值班路径、排障经验和长期上下文为基础,让 Flashduty AI SRE 不只理解一次故障,也理解你的系统。
通过 Model Context Protocol 连接外部数据源和工具。Agent 在需要时按需建连、执行、断连,不做无意义常驻。
默认使用 Flashduty 云端沙箱,也可部署自托管 Runner,让 Flashduty AI SRE 在你的内网环境中执行诊断任务。
沿用现有 IM、故障响应、可观测与运行环境,把诊断能力接入真实工作流,而不是要求团队迁移工具。
IM 协作
故障响应
可观测
执行面
面向内网诊断和受控执行场景,提供云端沙箱与自托管 Runner,在访问能力、权限边界和运行隔离之间保持平衡。
cloud-sandbox / runner shell
隔离执行$fd-sandbox run ai-sre --task incident-4521 --scope read-only
Flashduty AI SRE 支持 云端沙箱 与 自托管 Runner 两种执行环境。对需要访问内网服务、内部日志或专有工具的团队,可以通过 BYOC 部署常驻 Runner,让诊断在受控环境内完成。菜单、知识、插件和运行环境的可见性由账户权限决定。
你可以在托管沙箱中快速开始,也可以把自托管 Runner 部署到 VPC 内部。菜单、知识、插件和运行可见性均由账户角色控制。