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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 457
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使用教程
环境要求
- Docker Compose
- 足够的内存
安装与启动步骤
-
1拉仓库
先看 CHANGELOG 确认当前版本行为。
git clone https://github.com/arvo-ai/aurora.git && cd aurora -
2生成密钥
这一步会写本地环境文件，别提交进仓库。
make init -
3拉镜像起来
预构建镜像最快，适合先看效果。
make prod-prebuilt -
4要改代码再本地构建
本地构建耗时长，但能改前后端。
make prod-local -
5锁版本部署
生产环境指定版本号，避免自动跟着最新跑。
make prod-prebuilt VERSION=v1.2.3
如何确认成功
起完后能登录工作台并跑通一次 Agent 任务，重启容器后数据仍在
注意事项
- 它是带前后端的 Agent 平台，不是库，部署成本主要在依赖服务。
- make init 生成的密钥只用于本地，生产要单独管理。
- 预构建镜像与本地构建的行为可能不同，出问题先确认用的是哪个。
- helm 部署适合集群环境，单机用 compose 就够。
- 升级前读 CHANGELOG，版本间有配置项迁移。
核心亮点
- 自动跨 AWS/Azure/GCP/K8s 收集上下文，减少人工切换系统
- 深度集成 PagerDuty、Datadog、Grafana、Slack，开箱即用
- 基于 LangGraph 的可视化工作流，便于定制调查逻辑
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚待完善
- 对非云原生环境（如裸金属）支持有限
适用场景
- 云原生微服务架构的线上故障快速定位
- 多云或混合云环境下的统一事件调查
- 与现有监控告警系统联动，自动创建工单并分析
替代项目
Rootly、FireHydrant、Zebrium
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