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OpenSRE リポジトリ概要

このリポジトリは何？

OpenSRE は Tracer-Cloud が開発する、自前の AI SRE（Site Reliability Engineer）エージェントを構築・運用・評価するためのオープンソース・フレームワーク（Apache 2.0、Python 製、Public Alpha）。

• 本番で障害が起きた際、ログ・メトリクス・トレース・Runbook・Slack スレッドなど散在する情報を LLM エージェントが自動で横断調査し、根本原因（RCA）レポートを生成する。
• 提供内容は大きく3層:
  1. エージェント本体: opensre CLI + LangGraph ベースのパイプライン（app/graph_pipeline.py, app/nodes/, app/pipeline/）。Anthropic / OpenAI / Ollama / Gemini / OpenRouter / NVIDIA NIM / Bedrock を差し替え可能。
  2. 60+ 統合: Grafana, Datadog, CloudWatch, Sentry, Kubernetes, AWS, GitHub, Slack, PagerDuty, MCP/ACP 等を app/integrations/ として実装。
  3. 評価・学習環境: tests/synthetic/（採点付きの合成 RCA シナリオ）と tests/e2e/（Kubernetes / EC2 / Lambda / ECS Fargate / Flink 等の実クラウド E2E）。将来的に AI SRE 版 SWE-bench を目指すベンチマーク基盤でもある。
• Railway へのデプロイや、デプロイ済みサービスのリモート操作（opensre remote ops logs/status/restart）にも対応。

既存手段と比較した嬉しさ

比較対象	既存の手段	OpenSRE の嬉しさ
PagerDuty AIOps / Datadog Watchdog / New Relic AI など商用 AIOps	SaaS にログを送り、クローズドなモデルで相関解析。ブラックボックスかつ自社データが外に出る。	Apache 2.0・自社インフラで完結。生ログはセッション外に保持しない。LLM・プロンプト・ツール呼び出しが監査可能。
自作 LangChain / LangGraph エージェント	統合（Datadog, k8s, Slack, GitHub …）を全部自分で書く必要。評価基盤も自前。	60+ 統合と LangGraph パイプライン、CLI、onboarding がすでに揃う。テスト用合成インシデントと E2E スイートが同梱され、精度改善のループが回せる。
Runbook 自動化（Rundeck, StackStorm）	事前に書いたスクリプトを実行するだけで「診断」は人間。	Runbook を読み取って推論し、証拠リンク付き RCA を出して Slack / PagerDuty に要約投稿。
コード用 SWE-bench 系ベンチ	コード修正用で、分散システム障害には使えない。	分散障害・敵対的なノイズを含む本番 RCA 用のベンチ兼訓練環境を志向。

要するに「自分の環境に閉じた AI SRE を、統合と評価セットごと手に入れられる」点が中核価値。

利用の流れ

1. インストール: curl … install.sh | bash / brew install Tracer-Cloud/opensre/opensre / irm install.ps1 | iex。開発参加なら git clone && make install。
2. オンボーディング: opensre onboard で LLM プロバイダ（Anthropic など）を選び、Grafana / Datadog / Honeycomb / Coralogix / Slack / AWS / GitHub MCP / Sentry 等の認証情報を検証・保存。
3. 調査実行: アラート JSON（例: tests/e2e/kubernetes/fixtures/datadog_k8s_alert.json）を opensre investigate -i <alert.json> に渡すと、
   • アラート取得 → 関連ログ/メトリクス/トレース収集 → 異常の相関推論 → 根本原因と証拠リンク付きレポート生成 → 次アクション提案 → Slack/PagerDuty へ要約投稿、が一気通貫で走る。
4. 精度検証: make benchmark / make test-rca で合成 RCA を採点、tests/e2e/ で実クラウドシナリオを回して回帰を防ぐ。
5. 本番運用: opensre deploy railway --project … --service …（事前に Postgres/Redis と DATABASE_URI/REDIS_URI を設定）でホスティング。運用後は opensre remote ops status/logs --follow/restart で面倒を見る。
6. 更新・拡張: opensre update で CLI を更新。統合追加・runbook 改善は CONTRIBUTING.md に沿って PR。テレメトリは OPENSRE_NO_TELEMETRY=1 でオフ可能。

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