Faultline

Faultline es un sistema de respuesta a incidentes de IA nativo de MCP diseñado para investigar incidentes de producción, recopilar evidencia de sistemas operativos, identificar causas raíz probables, recomendar remediación y verificar la recuperación.

Descripción general

Los incidentes de producción modernos a menudo requieren que los ingenieros correlacionen señales de registros, métricas, despliegues, código fuente y documentación operativa. Faultline explora cómo un agente de IA puede realizar esa investigación a través de herramientas MCP estandarizadas mientras permanece observable, comprobable y seguro de operar.

El proyecto está diseñado como un sistema local-first que puede ejecutarse sin APIs de IA de pago ni infraestructura en la nube, manteniendo al mismo tiempo un camino claro hacia un despliegue escalable.

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Objetivos principales

• Investigar incidentes similares a los de producción mediante un agente de IA autónomo.

• Usar el Model Context Protocol (MCP) para exponer capacidades operativas como herramientas estructuradas.

• Recopilar y correlacionar evidencia de registros, métricas, cambios de código, despliegues y runbooks.

• Producir hipótesis de causa raíz respaldadas por evidencia en lugar de respuestas sin fundamento.

• Respaldar la remediación controlada con validación y aprobación humana para acciones destructivas.

• Medir la calidad del agente mediante evaluaciones automatizadas y pruebas de regresión.

• Proporcionar observabilidad de las decisiones del agente, el uso de herramientas, la latencia, los fallos y los resultados.

• Mantener una ruta de desarrollo y evaluación local sin coste con componentes de infraestructura reemplazables.

Capacidades planificadas

Investigación de incidentes

• Ingestión y normalización de incidentes

• Recopilación de evidencia de fuentes operativas

• Generación de hipótesis de causa raíz

• Diagnóstico basado en evidencia

• Verificación de la recuperación

Herramientas MCP

• Inspección de métricas

• Búsqueda y análisis de registros

• Inspección del historial de Git y de los despliegues

• Recuperación de runbooks

• Gestión del estado de incidentes

• Acciones de remediación controladas

Evaluación de IA

Faultline incluirá un marco de evaluación dedicado para medir:

• Precisión de la causa raíz

• Corrección de la evidencia

• Calidad de la selección de herramientas

• Eficiencia en el uso de herramientas

• Integridad del diagnóstico

• Precisión de la remediación

• Calidad de la trayectoria del agente

Los resultados de la evaluación se utilizarán para pruebas de regresión en avisos, modelos, estrategias de recuperación y cambios en el agente.

Fiabilidad y seguridad

• Entradas y salidas de herramientas estructuradas

• Tiempos de espera y reintentos

• Gestión de fallos y alternativas

• Autenticación y autorización

• Registro de auditoría

• Aprobación humana en el bucle para acciones de alto riesgo

• Límites de velocidad y ejecución controlada

Dirección de la arquitectura

Incident
   |
   v
AI Agent
   |
   v
MCP Tool Layer
   |
   +----------------+----------------+----------------+
   |                |                |
   v                v                v
Metrics           Logs           Git / Deployments
   |                |                |
   +----------------+----------------+
                    |
                    v
             Evidence Engine
                    |
                    v
              Root Cause
                    |
                    v
            Remediation Plan
                    |
             Human Approval
                    |
                    v
            Recovery Verification
                    |
                    v
                  Evals

Diseño local-first

La implementación inicial está pensada para ejecutarse localmente utilizando componentes de código abierto como:

• Python

• MCP SDK

• Ollama y un modelo abierto alojado localmente

• FastAPI

• SQLite o PostgreSQL

• Prometheus

• Loki

• Docker

El sistema mantendrá el modelo, el almacenamiento y los componentes de infraestructura reemplazables para que la misma arquitectura pueda admitir posteriormente modelos alojados, trabajadores distribuidos, bases de datos gestionadas y plataformas de observabilidad en la nube.

Estado del proyecto

Faultline se encuentra en la etapa inicial de arquitectura e implementación. El primer hito es un corte vertical completo: un incidente de producción reproducible similar a los reales, recopilación de evidencia basada en MCP, diagnóstico del agente y una evaluación automatizada del resultado.

Licencia

Licencia por añadir.