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RahemShakeel

sentinel-agent-system

by RahemShakeel

Sentinel — 自律システムヘルスガーディアン

Sentinel は、クラウドネイティブ環境向けのマルチエージェントインフラストラクチャ監視プラットフォームです。リアルタイムの異常調査に加えて、運用テレメトリに対するプラットフォームの自然言語インターフェースとしても機能し、管理者は SQL を書かずにインフラストラクチャの健全性を照会できます。

4 つの専門エージェント(Monitor、Diagnostician、Remediation、Data Intelligence)は、LangGraph ステートマシンを介して連携し、その調整はすべて単一の標準化された MCP ゲートウェイを通じて行われます。

アーキテクチャ

コアワークフローは循環型の LangGraph ステートマシンです。Monitor が異常を検出し、Diagnostician が RAG ナレッジベースを使用して推定される根本原因を特定し、Remediation が(安全ガードレールを尊重して)適切な修正を試み、Verify が修正が機能したかどうかを確認します。検証が失敗した場合、グラフは設定可能な再試行上限まで Diagnostician にループバックします。

すべてのエージェントは、MCP(Model Context Protocol)ゲートウェイを通じてのみシステムと対話します。データベース、ログ、ナレッジベースに直接アクセスするエージェントはありません。これにより、すべてのツール呼び出しが単一のインターフェースの背後で監査可能かつ交換可能な状態に保たれます。

Related MCP server: dagster-mcp

機能

  • 4 つの CrewAI エージェント:各エージェントは、その役割に必要な MCP ツールのみにスコープされています

  • RAG ベースの診断:厳選された運用ランブックのセットに基づき、Sentence-Transformers 埋め込みと FAISS 類似性検索を使用します

  • 自然言語から SQL へのインターフェース:インフラストラクチャテレメトリデータベースに対するもので、スコープ外の質問にはグレースフルデグラデーションを備えています

  • 安全ガードレール:システムが重大な負荷下にあるときに、高リスクの修復コマンド(サービス再起動など)をブロックします。理論上だけでなく、実際の条件下で正しくブロックされることが検証されています

  • 自己修復型再試行ループ:検証の失敗は、黙って失敗するのではなく、自動的に診断にルーティングされます

  • 完全な可観測性:すべての NL2SQL 呼び出しに対する LangSmith トレーシングによる

技術スタック

レイヤー

ツール

エージェントオーケストレーション

CrewAI

ワークフロー / ステートマシン

LangGraph

ツールゲートウェイ

FastMCP

LLM 推論

Groq(openai/gpt-oss-120b)

埋め込み + 検索

Sentence-Transformers(all-MiniLM-L6-v2)、FAISS

可観測性

LangSmith

データベース

SQLite

セットアップ

python -m venv venv
venv\Scripts\activate          # Windows
pip install -r requirements.txt

.env ファイルを次の内容で作成します: GROQ_API_KEY=your_key LANGCHAIN_TRACING_V2=true LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_key LANGCHAIN_PROJECT=sentinel-agent-system

デモの実行

python demo.py

これは、サンプルサーバーに対してパイプライン全体を実行し、Monitor → Diagnose → Remediate → Verify と進む際の各エージェントの推論を出力します。最初の試行で検証が失敗した場合の再試行ループのライブデモも含まれます。

成果物に関する注記

Post-Mortem Report、LangSmith NL2SQL トレースのスクリーンショット、およびワークフロー図は、課題の指示に従って別途提出されました。

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