OpenSRE Docker 部署教程如何在容器里运行你的 AI SRE 智能体【免费下载链接】opensreBuild your own AI SRE agents. The open source toolkit for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensreOpenSRE 是一个开源的 AI SRE 智能体框架能在你告警触发时自动拉取日志、指标、链路并给出带证据的根因分析。用 Docker 部署 OpenSRE 是最稳妥的方式同一个镜像既能跑在笔记本上也能直接部署到服务器环境一致、可重复、易回滚。本教程带你用不到 10 分钟把 AI SRE 智能体跑进自己的容器。为什么选择 Docker 部署相比直接在机器上安装 CLI容器化部署有 3 个核心优势环境可重复镜像里已装好 Python 3.12 运行时和全部依赖无需手动处理依赖冲突双模式运行同一个镜像通过MODE环境变量切换webHTTP API和gateway消息网关两种运行形态生产友好内置非 root 用户运行和健康检查可直接对接 Railway、ECS、Vercel 等托管平台 官方镜像通过仓库根目录的 Dockerfile 构建运行模式说明可参考 docs/environments/docker.mdx 与 DEPLOYMENT.md。MODE取值运行形态适用场景web默认HTTP API健康检查、告警接收、异步调查对接监控系统、脚本调用gateway消息网关Slack / Telegram / Discord / Buzz团队群聊中直接对话智能体scheduler独立的定时任务调度服务大规模水平扩展时的调度隔离部署前准备克隆仓库并检查配置1. 安装 DockerDocker Desktop 或 Docker Engine 均可建议使用4 核 / 8GB 内存起步的机器为 LLM 调用和工具调用留足资源。2. 克隆 OpenSRE 仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensre cd opensre3. 准备.env配置文件。复制仓库中的 .env.example 作为模板最小配置只需两组变量——LLM 提供商和对应的 API KeyLLM_PROVIDERanthropic ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-xxxx也支持openai、gemini、openrouter、deepseek等提供商只需替换为对应的*_API_KEY。三步完成容器部署第一步构建镜像在仓库根目录执行docker build -t opensre:latest .镜像基于python:3.12-slim内置 bash、构建工具链并自动以非 root 用户运行/workspace为可写工作区。第二步启动 web 模式容器docker run --rm -p 8000:8000 --env-file .env opensre:latest--env-file .env注入你的 LLM 密钥和集成配置-p 8000:8000暴露 API 端口默认PORT8000第三步验证服务健康另开一个终端请求健康检查接口curl http://localhost:8000/health返回正常即代表你的 AI SRE 智能体已在容器中跑起来 。此时可以通过POST /investigate接口投递告警触发一次自动调查例如curl -X POST http://localhost:8000/investigate \ -H Content-Type: application/json \ -d {raw_alert: {alert_name: etl-daily-orders-failure, severity: critical}}进阶在容器里跑消息网关想让团队直接在 Slack、Telegram 里 智能体 处理事故只需把MODE切换为gatewaydocker run --rm -e MODEgateway --env-file .env opensre:latest注意两点需要在.env中额外配置对应平台的 Token如SLACK_BOT_TOKENSLACK_APP_TOKEN或TELEGRAM_BOT_TOKENTELEGRAM_ALLOWED_USERS网关模式走出站长轮询不需要开放入站端口天然适配内网环境生产部署要点清单持久化存储托管环境建议配置DATABASE_URI和REDIS_URI异步调查 API 使用DATABASE_URL指向 Postgres 存储API 安全/investigate与/alerts默认只接受本机回环调用如需远程访问请设置OPENSRE_ALERT_LISTENER_TOKEN并以 Bearer Token 方式携带关闭遥测如介意默认遥测设置OPENSRE_NO_TELEMETRY1水平扩展多实例时务必开启OPENSRE_SESSION_FILE_LOCK1并使用共享会话存储细节见 docs/deployment.mdx小结Docker 部署 OpenSRE 只需三步构建镜像 → 注入.env→ 启动容器。web 模式 10 分钟内即可对外提供告警调查 APIgateway 模式则让 AI SRE 智能体直接驻扎到你的团队聊天工具中。完成本教程后你的事故响应链路就已经跑在完全可控、随时可回滚的容器里了。更多配置项可查阅仓库中的 .env.example 与部署文档 DEPLOYMENT.md。【免费下载链接】opensreBuild your own AI SRE agents. The open source toolkit for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensre创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 OpenSRE Docker 部署教程：如何在容器里运行你的 AI SRE 智能体
OpenSRE Docker 部署教程如何在容器里运行你的 AI SRE 智能体【免费下载链接】opensreBuild your own AI SRE agents. The open source toolkit for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensreOpenSRE 是一个开源的 AI SRE 智能体框架能在你告警触发时自动拉取日志、指标、链路并给出带证据的根因分析。用 Docker 部署 OpenSRE 是最稳妥的方式同一个镜像既能跑在笔记本上也能直接部署到服务器环境一致、可重复、易回滚。本教程带你用不到 10 分钟把 AI SRE 智能体跑进自己的容器。为什么选择 Docker 部署相比直接在机器上安装 CLI容器化部署有 3 个核心优势环境可重复镜像里已装好 Python 3.12 运行时和全部依赖无需手动处理依赖冲突双模式运行同一个镜像通过MODE环境变量切换webHTTP API和gateway消息网关两种运行形态生产友好内置非 root 用户运行和健康检查可直接对接 Railway、ECS、Vercel 等托管平台 官方镜像通过仓库根目录的 Dockerfile 构建运行模式说明可参考 docs/environments/docker.mdx 与 DEPLOYMENT.md。MODE取值运行形态适用场景web默认HTTP API健康检查、告警接收、异步调查对接监控系统、脚本调用gateway消息网关Slack / Telegram / Discord / Buzz团队群聊中直接对话智能体scheduler独立的定时任务调度服务大规模水平扩展时的调度隔离部署前准备克隆仓库并检查配置1. 安装 DockerDocker Desktop 或 Docker Engine 均可建议使用4 核 / 8GB 内存起步的机器为 LLM 调用和工具调用留足资源。2. 克隆 OpenSRE 仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensre cd opensre3. 准备.env配置文件。复制仓库中的 .env.example 作为模板最小配置只需两组变量——LLM 提供商和对应的 API KeyLLM_PROVIDERanthropic ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-xxxx也支持openai、gemini、openrouter、deepseek等提供商只需替换为对应的*_API_KEY。三步完成容器部署第一步构建镜像在仓库根目录执行docker build -t opensre:latest .镜像基于python:3.12-slim内置 bash、构建工具链并自动以非 root 用户运行/workspace为可写工作区。第二步启动 web 模式容器docker run --rm -p 8000:8000 --env-file .env opensre:latest--env-file .env注入你的 LLM 密钥和集成配置-p 8000:8000暴露 API 端口默认PORT8000第三步验证服务健康另开一个终端请求健康检查接口curl http://localhost:8000/health返回正常即代表你的 AI SRE 智能体已在容器中跑起来 。此时可以通过POST /investigate接口投递告警触发一次自动调查例如curl -X POST http://localhost:8000/investigate \ -H Content-Type: application/json \ -d {raw_alert: {alert_name: etl-daily-orders-failure, severity: critical}}进阶在容器里跑消息网关想让团队直接在 Slack、Telegram 里 智能体 处理事故只需把MODE切换为gatewaydocker run --rm -e MODEgateway --env-file .env opensre:latest注意两点需要在.env中额外配置对应平台的 Token如SLACK_BOT_TOKENSLACK_APP_TOKEN或TELEGRAM_BOT_TOKENTELEGRAM_ALLOWED_USERS网关模式走出站长轮询不需要开放入站端口天然适配内网环境生产部署要点清单持久化存储托管环境建议配置DATABASE_URI和REDIS_URI异步调查 API 使用DATABASE_URL指向 Postgres 存储API 安全/investigate与/alerts默认只接受本机回环调用如需远程访问请设置OPENSRE_ALERT_LISTENER_TOKEN并以 Bearer Token 方式携带关闭遥测如介意默认遥测设置OPENSRE_NO_TELEMETRY1水平扩展多实例时务必开启OPENSRE_SESSION_FILE_LOCK1并使用共享会话存储细节见 docs/deployment.mdx小结Docker 部署 OpenSRE 只需三步构建镜像 → 注入.env→ 启动容器。web 模式 10 分钟内即可对外提供告警调查 APIgateway 模式则让 AI SRE 智能体直接驻扎到你的团队聊天工具中。完成本教程后你的事故响应链路就已经跑在完全可控、随时可回滚的容器里了。更多配置项可查阅仓库中的 .env.example 与部署文档 DEPLOYMENT.md。【免费下载链接】opensreBuild your own AI SRE agents. The open source toolkit for the AI era.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/opensre创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考