InfraMind：基于多智能体RAG的自动化基础设施根因分析系统

InfraMind是专为SRE和DevOps团队设计的LLMOps平台，基于AWS Bedrock的多智能体编排、检索增强生成（RAG）和自校正LLM工作流，实现零接触的事件分类与根因分析，解决云原生架构下故障排查难、平均恢复时间（MTTR）高的核心痛点。

现代云原生架构中，传统监控告警仅能告知故障发生，无法自动分析原因及解决方案；系统规模扩大、组件复杂度增加后，人工排查根因难度剧增，MTTR攀升。InfraMind旨在通过LLMOps技术实现零接触事件分类与全面可观测性，解决该运维痛点。

1. 数据摄取层：通过Airflow DAG从S3获取原始日志，经处理转为标准化JSON；2. RAG知识库：运维手册经AWS Titan Embed v2向量化存储于ChromaDB，检索Top6文档并MMR重排序优化上下文；3. 动态模型选择：日志长度<2000字符用Llama3 8B模型，较长时用70B模型，平衡质量与成本。

基于AWS Bedrock的五阶段协作：1. 调查智能体生成事件摘要；2. 根因分析智能体确定故障根本原因；3. 修复方案生成智能体输出详细步骤；4. 格式化智能体整合为结构化RCA JSON；5. 批评智能体（Mistral 7B）评分（阈值0.8），不达标则自校正重试（最多2次）。

1. 多智能体分工协作提升分析质量；2. 自校正机制保障输出可靠性；3. RAG整合企业运维知识增强专业性；4. 动态模型选择控制推理成本。

集成MLflow（DagsHub托管）追踪全生命周期，DeepEval评估生成内容质量，Grafana展示吞吐量/成本/延迟等指标；RCA结果存S3 rca-results/目录，同时通过Slack发送告警实现闭环通知。

InfraMind为AIOps平台提供全链路参考架构，展示LLM智能体在运维场景的应用价值；对构建类似系统的团队，可借鉴其多智能体协作、自校正机制、RAG整合等设计思路。