Uitstekend, ik help u graag met het ontwerpen van een AutoGPT-agent voor real-time incidentbeheer binnen uw AWS-infrastructuur. Hieronder volgt een gedetailleerd plan en configuratieadvies om een effectieve en betrouwbare oplossing te implementeren en te optimaliseren. 1. Doelstellingen en scope definiëren - Real-time detectie en respons op incidenten zoals servercrashes, hardwarestoringen en prestatieproblemen. - Prioriteren van incidenten op basis van getroffen gebruikers en potentiële schade. - Automatiseren van herstelacties zoals herstarten van diensten en afsluiten van verdachte verbindingen. - Wekelijkse rapportage voor management. 2. Architectuur ontwerp a. Data-verzameling en monitoring - Gebruik AWS CloudWatch voor monitoring van EC2-instanties, load balancer, en andere resources. - Implementeer CloudWatch Alarms voor kritieke metrics (CPU, geheugen, netwerk, errors). - Configureer AWS Config en CloudTrail voor resource- en beveiligingsmonitoring. b. Incidentdetectie en classificatie - Ontwikkel een script of tool dat logs en alarmen analyseert om incidenten te identificeren. - Gebruik AI-modellen (bijvoorbeeld via OpenAI API) binnen AutoGPT voor contextuele interpretatie van logs. - Classificeer incidenten op prioriteitsniveau (1-3) gebaseerd op getroffen gebruikers en schade. c. Responsautomatisering - Gebruik AWS Lambda voor het uitvoeren van herstelacties (herstarten diensten, afsluiten verdachte verbindingen). - Automatiseringsscripts kunnen via AWS SDK of CLI worden aangestuurd. d. Decision engine en AutoGPT integratie - Implementatie van een AutoGPT-agent die: * de incidentinformatie ontvangt * prioriteiten beoordeelt * passende responsacties initieert * rapportages voorbereidt - Gebruik een queue (bijv. SQS) om incidentmeldingen te beheren en te verwerken. 3. Implementatie stappen a. Monitoring en incidentdetectie - Configureer CloudWatch dashboards en alarms. - Ontwikkel een Lambda-functie die logs analyseert en incidenten detecteert. - Stuur gedetecteerde incidenten naar een SQS-queue. b. AutoGPT-agent opzetten - Host de AutoGPT-omgeving op bijvoorbeeld een EC2-instantie of via een container (ECS/EKS). - Zorg voor API-toegang tot OpenAI voor AI-verwerking. - Bouw een controller die de incidentmeldingen uit SQS leest en aan AutoGPT doorgeeft. - Ontwerp prompts voor AutoGPT om incidenten te beoordelen en responsplannen te genereren. c. Automatisering van respons - Maak Lambda-functies die door AutoGPT gegenereerde acties uitvoeren. - Bijvoorbeeld: herstarten van diensten via Systems Manager (SSM), afsluiten van verdachte verbindingen via netwerkinstellingen. d. Rapportage en beheer - Plan wekelijkse rapportages via Lambda of een andere service. - Verzamel incidentdata, genereer rapporten en stuur deze naar management. 4. Optimalisatie en betrouwbaarheid - Implementeer retries en foutafhandeling voor Lambda en AutoGPT-processen. - Gebruik CloudWatch Logs voor monitoring en debugging. - Stel alerts in voor mislukte automatiseringen. - Test het systeem regelmatig met gesimuleerde incidenten. - Pas prioriteringscriteria en prompts aan op basis van feedback en prestaties. 5. Veiligheid en compliance - Beperk toegangsrechten via IAM-rollen. - Versleutel communicatie tussen componenten. - Log alle acties voor audit-doeleinden. 6. Samenvatting en aanbevelingen - Automatisering via AWS services (CloudWatch, Lambda, SQS, Systems Manager) vormt de kern. - Integratie van AutoGPT voor contextuele interpretatie en besluitvorming. - Continue monitoring en optimalisatie voor snelle en betrouwbare incidentafhandeling. - Regelmatige testen en rapportages voor transparantie en verbetering. Heeft u verdere specificaties nodig of hulp bij het opstellen van de exacte prompts voor AutoGPT?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd plan en configuratieadvies voor het ontwerpen en implementeren van een AutoGPT-agent voor incidentrespons in uw AWS-omgeving. ### Overkoepelend Architectuurplan Uw AutoGPT-agent zal functioneren als een "AI Incident Commander". Het is geen op zichzelf staand systeem, maar een intelligente beslissingslaag bovenop bestaande monitoring- en automatiseringstools. **Kerncomponenten van de Architectuur:** 1. **Monitoring & Detectie Laag:** AWS CloudWatch, AWS GuardDuty, Amazon Inspector, EventBridge. 2. **AI Beslissingslaag (Uw AutoGPT Agent):** De kernlogica, draaiend in een geïsoleerde, krachtige EC2-instantie of een container (bijv. op ECS/EKS). 3. **Actie & Automatisering Laag:** AWS Systems Manager (SSM) Documents, AWS Lambda, EC2 API-calls. 4. **Data & Context Laag:** Een vector database (bijv. Pinecone of Chroma) voor het opslaan van incidenthistorische data, runbooks en documentatie, plus een relationele database (bijv. AWS RDS PostgreSQL) voor het loggen van alle acties en beslissingen. --- ### Gedetailleerde Implementatiestappen #### Stap 1: Opzetten van de Monitoring- en Triggering-Infrastructuur De agent moet worden geactiveerd door gebeurtenissen. Dit bereikt u met **Amazon EventBridge**. * **Maak EventBridge Rules:** * Regel 1: Trigger bij een CloudWatch Alarm status `ALARM` (voor bv. hoge CPU, laag geheugen). * Regel 2: Trigger bij een EC2 status check falen (`aws.ec2` event). * Regel 3: Trigger bij GuardDuty bevindingen (bv. verdachte IP). * **Configureer de Target:** Stel deze rules in om een AWS Lambda functie aan te roepen. Deze Lambda functie dient als de "brug" naar uw AutoGPT agent. Haar taak is het verpakken van de event data in een gestructureerd JSON-formaat en dit via een HTTP request naar de agent te sturen. #### Stap 2: Ontwerp en Implementatie van de AutoGPT Agent Kern De agent zelf is een Python-applicatie die een framework zoals `LangChain` gebruikt om de GPT-API aan te sturen en acties te coördineren. **Kernbestanden en -structuur:** 1. **`main.py` (De Orchestrator):** * Ontvangt het incident van de Lambda functie. * Verrijkt de data: vraagt extra metrics op van CloudWatch, checkt de Auto Scaling Group status, etc. * Roept de `decision_engine.py` aan. * Voert het ontvangen actieplan uit via de `action_executor.py`. * Logt alles naar de database. 2. **`decision_engine.py` (Het Brein):** * Bevat de **system prompt** die de rol en regels van de agent definieert. Dit is cruciaal. * **Voorbeeld van een System Prompt:** ```python system_prompt = """ Jij bent een AWS Incident Response Agent. Jij analyseert incidenten en bepaalt de juiste actie. REGELS: 1. Bepaal altijd de PRIORITEIT eerst. Criteria: - PRIO 1 (Kritiek): Meer dan 30% van de gebruikers getroffen OF potentiële data-/financiële schade. - PRIO 2 (Hoog): Tussen 10-30% van de gebruikers getroffen. - PRIO 3 (Medium): Minder dan 10% van de gebruikers getroffen. 2. Gebruik onderstaande acties. Keur NOOIT andere acties goed. BESCHIKBARE ACTIES: - `restart_service(instance_id, service_name)`: Herstart een systeemd service. - `reboot_instance(instance_id)`: Herstart een EC2 instantie. - `block_ip(ip_address)`: Blokkeer een IP adres via de Network ACL. - `isolate_instance(instance_id)`: Haal een instance uit de Load Balancer en markeer als geïsoleerd. - `escalate_to_human(incident_id, reason)`: Escaleer naar een menselijke engineer via een SNS notification. Jij ontvangt incidentdata in JSON. Geef ALTIJD je antwoord terug in het exacte JSON format: { "priority": 1, "reasoning": "Kort beredeneerd overzicht in het Nederlands...", "action_plan": ["actie1(param1, param2)", "actie2(param1)"] } """ ``` * Deze module stuurt de verrijkte incidentdata + de system prompt naar de GPT-API en parseert het JSON-antwoord. 3. **`action_executor.py` (De Handen):** * Vertaalt de acties uit het `action_plan` naar daadwerkelijke API-calls. * Gebruikt de **AWS SDK for Python (Boto3)** om acties uit te voeren zoals: * `ssm_client.send_command()` om commands naar EC2 instances te sturen (voor service restart). * `ec2_client.reboot_instances()` * `ec2_client.create_network_acl_entry()` om IP's te blokkeren. * `elb_client.deregister_instances()` om instances uit de load balancer te halen. 4. **`knowledge_base.py` (Het Geheugen):** * Integreert met de vector database. * Voor elke beslissing, queryt deze de database op gelijkaardige historische incidenten en hun oplossingen. Deze context wordt meegestuurd naar de GPT-API, waardoor de agent kan "leren" van het verleden. #### Stap 3: Configuratie en Beveiliging * **IAM Rol:** Creëer een zeer specifieke IAM rol voor de EC2 instantie of container waar de agent op draait. Gebruik het **Principle of Least Privilege**. Geef enkel permissies voor de acties die de agent nodig heeft (e.g., `ec2:RebootInstances`, `ssm:SendCommand`, `cloudwatch:GetMetricData`). NOOIT AdministratorAccess. * **Netwerkisolatie:** Plaats de agent in een privé subnet van uw VPC. Beperk inkomend verkeer tot enkel de oproepende Lambda functie. * **API Key Beheer:** Sla de OpenAI API key op in **AWS Secrets Manager** en laad deze veilig in tijdens de runtime. #### Stap 4: Rapportage Automatisering Voor de wekelijkse managementrapporten: * Maak een **Amazon EventBridge Rule** die wekelijks op een vast tijdstip triggert. * Laat deze rule een Lambda functie activeren die een query draait op de agent's actiedatabase (RDS). * Gebruik een template library zoals **Jinja2** om de data om te zetten in een mooi opgemaakt HTML/CSS rapport. * Verstuur dit rapport automatisch via **Amazon SES** (Simple Email Service) naar de management mailinglijst. --- ### Optimalisatie voor Snelheid en Betrouwbaarheid 1. **Snelheid:** * **Prompt Engineering:** Houd de prompts concies en gestructureerd. Gebruik few-shot learning (voorbeelden in de prompt) om de outputkwaliteit en -snelheid te verhogen. * **Parallelle Actie-uitvoering:** Ontwerp de `action_executor.py` zo dat niet-afhankelijke acties parallel kunnen lopen. * **Koude Start Vermijden:** Draai de agent als een altijd-aan service (bijv. op ECS met een Service definition) in plaats van een serverless functie die moet opstarten. 2. **Betrouwbaarheid:** * **Human-in-the-Loop (HITL) voor Prio 1:** Configureer de agent zo dat hij voor *elk* Prio 1 incident *eerst* een escalatie naar een human doet (`escalate_to_human`) voor goedkeuring. Dit is een kritieke veiligheidsmaatregel. * **Uitgebreide Logging:** Log elke stap, elke API call, en elke GPT-response. Dit is essentieel voor debugging en audit trails. * **Geen Actie als Fallback:** Programmeer een time-out. Als de GPT-API niet binnen 10 seconden reageert, moet de agent escaleren naar een human en geen actie ondernemen. * **Testen:** Creëer een test-omgeving waar u gesimuleerde incidenten kunt triggeren (bijv. een Lambda die een CPU-alarm simuleert) om de agent te testen zonder echte impact. ### Conclusie Dit plan biedt een robuuste foundation voor een AI-gestuurde incidentresponse-agent. Begin klein: implementeer eerst detectie en actie voor één type incident (bijv. server reboot bij status check failure), voeg dan geleidelijk meer complexiteit en acties toe. De combinatie van de creativiteit van GPT en de strakke, veilige grenzen van uw automatisering (SSM, Lambda) is de sleutel tot succes.