Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een SuperAGI-agent die is ontworpen voor automatische zelfdiagnose van een webapplicatie onder piekverkeer. --- ### **Ontwerp van de SuperAGI Zelfdiagnose-Agent** Het doel van deze agent is om te fungeren als een proactieve, autonome systeembeheerder. Hij zal continu de gezondheid van de applicatie monitoren, anomalieën detecteren, de onderliggende oorzaak diagnosticeren en gepaste acties ondernemen of voorstellen. #### **1. Kerncomponenten van de Agent** De agent bestaat uit verschillende onderling verbonden modules, elk met een specifieke taak. * **Sensor Module (Data Verzameling):** De "ogen en oren" van de agent. Deze module is verantwoordelijk voor het continu verzamelen van metrieken en logs vanuit verschillende bronnen. * **Symptoom Detector (Anomalie Detectie):** Deze module analyseert de verzamelde data om afwijkingen van de normale baseline te identificeren. * **Diagnose Engine (Oorzaak Analyse):** Het "brein". Deze module neemt de symptomen, correleert ze en gebruikt een kennisbank en redeneervaardigheden om de waarschijnlijke hoofdoorzaak te vinden. * **Actie Planner & Executor (Oplossingsstrategie):** Zodra een diagnose is gesteld, plant en executeert deze module een herstelprocedure of escalert naar een menselijke operator. * **Kennisbank (Gedrag en Ervaring):** Een dynamische database die historische incidenten, oplossingen, symptoom-diagnose-koppelingen en feedback opslaat. Dit is het geheugen van de agent. --- #### **2. Configuratie van de Agent in SuperAGI** **A. Sensor Module Configuratie** Configureer de agent om data te pullen van de volgende bronnen (gebruik hiervoor de juiste Tools binnen SuperAGI): * **Application Performance Monitoring (APM):** Tools zoals Datadog, New Relic of Prometheus/Grafana. Meet: responsetijden, foutpercentages (HTTP 5xx), throughput (requests per seconde), en transactietraces. * **Infrastructuur Monitoring:** CPU- en geheugengebruik van servers, netwerk-I/O, database-verbindingspools en -querytijden. * **API Health Checks:** Configureer de agent om regelmatig (bijv. elke 30 seconden) eindpunten van externe API's te pinggen en hun beschikbaarheid, latentie en foutcodes te controleren. * **Log Aggregators:** Integreer met een tool zoals Elasticsearch, Splunk of Loki. De agent moet zoekquery's kunnen uitvoeren op zoek naar foutmeldingen, exceptions en waarschuwingspatronen. **B. Symptoom Detector Configuratie** Definieer drempelwaarden en patronen in de **`goal`** van de agent of in een configuratiebestand: * `IF API_latency_external_service_X > 1000ms FOR 2min -> TRIGGER Symptoom: "Hoge latentie externe API"` * `IF application_error_rate > 5% FOR 3min -> TRIGGER Symptoom: "Hoog foutpercentage applicatie"` * `IF CPU_usage > 90% ON any_server -> TRIGGER Symptoom: "Resource uitgeput: CPU"` * `IF database_connection_pool > 90%_full -> TRIGGER Symptoom: "Database verbindingsprobleem"` **C. Diagnose Engine Configuratie** Dit is de kern van je agent. Gebruik SuperAGI's ability om **sequential tasks** en **reasoning** uit te voeren. * **Stap 1: Symptoom Correlatie:** De agent moet leren dat bepaalde symptomen samen voorkomen. Bijv.: `Symptoom A (Hoge latentie) + Symptoom B (Database connections hoog)` wijzen sterk op een trage databasequery onder belasting. * **Stap 2: Root Cause Analysis (RCA):** Programmeer de agent om de "5 Whys"-methodologie toe te passen. 1. *Waarom is de latentie hoog?* Omdat API-integratie Y traag is. 2. *Waarom is integratie Y traag?* Omdat het antwoord van de externe service timeout. 3. *Waarom timeout de externe service?* Omdat onze applicatie te veel parallelle requests stuurt tijdens een piek. -> **Diagnose: Gebrek aan rate-limiting of circuit breaking towards external service Y.** * **Stap 3: Kennisdatabase Query:** Laat de agent zijn eigen kennisbank raadplegen: "Hebben we dit probleem eerder gezien? Wat was de oplossing?" **D. Actie Planner & Executor Configuratie** Geef de agent de mogelijkheid om zowel automatische acties uit te voeren als menselijke interventie aan te vragen. * **Automatische Acties (Low Risk):** * Een mislukte pod in een Kubernetes-cluster restarten. * Een geografische traffic shift uitvoeren naar een gezonde regio (bijv. via AWS Route53). * Een circuit breaker manueel "trippen" om een falende API te isoleren. * **Aanbevolen Acties (High Risk/Complex):** * "Escaleer naar het DevOps-team via PagerDuty. Voorgestelde actie: Schaal de database-laag horizontaal op." * "Genereer een ticket in Jira: Onderzoek optimalisatie van database query X die traag is onder load." --- #### **3. Integratie van Feedbackmechanismen** Feedback is cruciaal voor de agent om te leren en zich te verbeteren. 1. **Expliciete Feedback Loop:** * Na elke diagnose en actie vraagt de agent om feedback: "Was diagnose X correct? Was actie Y effectief?" (bijv. via een eenvoudige "Thumbs Up/Down" in de SuperAGI UI of een Slack-melding). * Sla deze feedback op in de kennisbank. Een "Thumbs Down" bij een diagnose triggert de agent om zijn redenering te herzien en de kennisbank aan te passen. 2. **Impliciete Feedback Loop:** * De agent monitort of de genomen actie daadwerkelijk de symptomen vermindert. `IF action_taken AND symptoms_persist FOR 10min -> THEN diagnosis_was_incorrect`. * Deze uitkomst wordt gebruikt om de regels in de diagnose-engine bij te stellen. 3. **Human-in-the-Loop (HITL) Feedback:** * Wanneer een menselijke engineer een incident handmatig oplost dat de agent miste of verkeerd diagnoseerde, kan hij een gestructureerd verslag (bv. een post-mortem) in het kennisbanksysteem invoeren. De agent kan deze verslagen later parseren en er van leren. --- #### **4. Aanbevelingen voor het Verbeteren van de Diagnose-Accuraatheid** 1. **Start met een Simpele Baseline:** Begin met duidelijke, niet-ambigue symptomen en diagnoses. Voeg complexiteit geleidelijk toe. "Een hoge CPU is altijd een symptoom, maar de oorzaak kan variëren." 2. **Gebruik SuperAGI's Iteratieve Capaciteit:** Configureer de agent om zijn diagnoses niet als absoluut te zien. Laat hem **hypotheses** vormen ("Het is waarschijnlijk probleem A, maar het zou ook B kunnen zijn") en vervolgens gerichte checks uitvoeren om zijn hypothese te bevestigen of te weerleggen. 3. **Verrijk de Kennisdatabase Continu:** Hoe rijker de kennisbank, hoe slimmer de agent wordt. * Documenteer elk incident handmatig in het begin. * Integreer documentatie, runbooks en architectuurdiagrammen in de kennisbank waar de agent toegang toe heeft. 4. **Simuleer Fouten in een Testomgeving (Chaos Engineering):** Roep bewust storingen op in een staging-omgeving (bijv. schakel een API uit, injecteer latentie). Observeer hoe de agent reageert en gebruik deze tests om zijn detectie- en diagnosevaardigheden te finetunen. 5. **Gebruik Meerlagige Bewustzijn:** Laat de agent onderscheid maken tussen: * **Applicatielaagproblemen** (bugs, memory leaks) * **Integratielaagproblemen** (externe API's down, authenticatiefouten) * **Infrastructuurlaagproblemen** (CPU, geheugen, netwerk) Dit helpt de zoekruimte voor de root cause aanzienlijk te verkleinen. ### **Conclusie** Door deze architectuur te volgen, creëer je geen eenvoudige scriptmonitor, maar een adaptieve, lerende AI-partner die het operationele overhead van het beheren van een complexe applicatie onder druk aanzienlijk vermindert. De sleutel tot succes ligt in de zorgvuldige configuratie van de symptoomdetectie, het opbouwen van een robuuste kennisbank en het implementeren van effectieve feedbackloops zodat de agent continu van zijn fouten en zijn omgeving kan leren.