ongrid

在聊天群里,让 AI 自动查故障、找根因并修复

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 279 🐛 待处理 96 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1271
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ongrid 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队ongridio
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Go
技术栈/模型ai-agents,aiops,alerting,chatops,devops,golang,grafana,incident-response,kubernetes,llm,llm-agent,mcp,monitoring,observability,opentelemetry,prometheus,rag,root-cause-analysis,self-hosted,sre
GitHub 星标★ 1271
上线时间2026-05-23 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积59.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

ongrid 是一个面向运维场景的 AI 智能体,它直接集成在 Slack、Telegram、飞书或钉钉等聊天工具中,帮助团队快速定位并解决基础设施问题。它能够理解你的监控系统(如 Grafana、Loki)和告警数据,当出现异常时,自动分析根因,并尝试直接执行修复操作。该项目用 Go 语言开发,核心能力包括:连接现有可观测性栈、接收并解析告警、通过 LLM 进行根因分析、在聊天界面中给出修复建议或自动执行修复动作。它旨在将被动的人工排障转变为主动的自动化响应,减少平均修复时间,让运维和开发人员无需切换上下文,在统一的聊天入口即可完成事件响应。作为一个早期项目,它聚焦于 AI 与 ChatOps 的深度结合,代表了 AIOps 领域的一种实用探索。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1271

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • 一台 Linux 服务器(支持 linux-amd64 或 linux-arm64 架构)
  • 系统需为 Ubuntu 22.04+、Debian 12+ 或 RHEL/Rocky 9
  • 具备 sudo(管理员)权限以运行安装脚本
  • 服务器能访问 GitHub Releases 下载安装包(中国大陆可用 CDN 镜像)

安装与启动步骤

  1. 1确认服务器架构

    登录服务器后先确认 CPU 架构,amd64 选 AMD64 包,arm64 选 ARM64 包,两者不可混用。

    uname -m
  2. 2下载 AMD64 安装包

    若服务器是 x86_64/amd64,用 wget 从 GitHub Releases 下载 v0.16.0 的 linux-amd64 压缩包。

    wget https://github.com/ongridio/ongrid/releases/download/v0.16.0/ongrid-v0.16.0-linux-amd64.tar.xz
  3. 3下载 ARM64 安装包

    若服务器是 arm64/aarch64,改用 linux-arm64 安装包,命令其余部分相同。

    wget https://github.com/ongridio/ongrid/releases/download/v0.16.0/ongrid-v0.16.0-linux-arm64.tar.xz
  4. 4解压并进入目录

    用 tar 解压下载好的 tar.xz 包,并 cd 进入解压出的版本目录,脚本需在该目录内执行。

    tar -xf ongrid-v0.16.0-linux-amd64.tar.xz && cd ongrid-v0.16.0-linux-amd64
  5. 5运行安装脚本

    在解压目录中执行官方 install.sh,脚本需要管理员权限,因此必须加 sudo 运行。

    sudo ./install.sh
  6. 6中国大陆改用镜像

    README 说明 GitHub 慢时可用对应的 CDN 镜像 URL 替换上面的下载地址,但未给出具体镜像链接,请以官网为准。

如何确认成功

README 未提供启动验证方法;安装脚本执行无报错即视为安装完成,后续接入请参考官网 https://ongrid.cloud。

常见问题

Q:GitHub 下载太慢或超时怎么办?

A:README 建议中国大陆用户改用对应的 CDN 镜像 URL 替换下载地址,具体镜像链接请以官方渠道为准。

Q:支持哪些操作系统?

A:README 标注支持 Ubuntu 22.04+、Debian 12+ 以及 RHEL/Rocky 9。

Q:ARM 架构服务器可以装吗?

A:可以,官方同时提供 linux-arm64 安装包,只需把下载地址中的 amd64 换成 arm64。

Q:为什么安装脚本要加 sudo?

A:README 的安装命令为 sudo ./install.sh,说明安装过程需要系统管理员权限写入相关文件。

注意事项

  • 命令中的 v0.16.0 为 README 示例版本,实际请以 Releases 页最新版本号替换,并保持文件名与版本一致。
  • 必须在解压后的 ongrid-v0.16.0-linux-amd64(或 arm64)目录内执行 install.sh。
  • README 的安装章节只覆盖服务器端安装,Slack/Telegram 等聊天集成与 LLM 配置需参考官网文档。
  • 该项目为早期项目,README 的 Install 部分在中国大陆镜像说明处被截断,请以官方仓库和官网为准。

核心亮点

  • 原生集成 Slack、Telegram、飞书、钉钉,无需额外开发即可在常用聊天工具中完成告警响应
  • 直接对接 Grafana 和 Loki,能理解监控指标与日志数据,实现从告警到根因分析的闭环
  • 不仅分析,还能执行修复操作,真正做到从发现问题到解决问题的自动化

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 自动修复功能在复杂生产环境下的安全性需进一步验证

适用场景

  • 运维值班时,在 Slack 中直接接收告警并获取根因分析结果
  • 开发团队在飞书群中协作排查线上故障,AI 自动拉取日志和监控数据
  • 中小团队缺少专职 SRE,用 AI Agent 辅助处理基础设施告警

替代项目

PagerDuty AI Ops、BigPanda、Moogsoft

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