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awoooi/docs/adr/ADR-028-failure-auto-repair-loop.md
OG T 2f5986df5c docs: ADR 整理與新增 (021-029)
ADR 編號修正:
- ADR-023 failure-auto-repair → ADR-028
- ADR-025 cicd-ai-integration → ADR-029

新增 ADR:
- ADR-021: Playbook 更新驗證
- ADR-022: Sentry 整合架構
- ADR-027: Incident-Approval 同步
- ADR-028: 失敗自動修復閉環
- ADR-029: CI/CD AI 整合 (原 ADR-025)

更新:
- ADR-018: LLM 測試策略狀態更新

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-03-26 19:09:08 +08:00

283 lines
12 KiB
Markdown

# ADR-028: 失敗自動修復閉環架構 (Failure Auto-Repair Loop)
> **狀態**: 📋 Proposed
> **提案日期**: 2026-03-26
> **決策者**: 統帥
> **提案者**: 首席架構師
## Context
AWOOOI 行動日誌頁面顯示大量失敗操作,但系統只是「記錄」:
```
失敗 → 記錄 → 結束 (死路)
```
這違反了 AIOps 產品的核心價值。作為 AI 產品,應該是:
```
失敗 → AI 分析 → 自動/人工修復 → 驗證 → 學習
```
## Decision
實作「失敗自動修復閉環」架構,包含以下核心元件:
### 1. FailureWatcher Worker
```python
class FailureWatcher:
"""
監聽 AuditLog 失敗事件的 Worker
消費 Redis Stream: awoooi:audit_logs:failed
"""
async def handle_failure(self, audit_log: AuditLog):
# 1. AI 分析失敗原因
analysis = await self.repair_analyzer.analyze(audit_log)
# 2. 建立修復日誌
repair_log = await self.create_repair_log(audit_log, analysis)
# 3. 根據風險等級路由
if analysis.risk_level == "LOW":
await self.auto_repair(repair_log)
else:
await self.request_approval(repair_log)
```
### 2. RepairAnalyzer (OpenClaw 整合)
```python
class RepairAnalyzer:
"""
使用 OpenClaw 分析失敗原因並生成修復策略
"""
async def analyze(self, audit_log: AuditLog) -> RepairAnalysis:
prompt = f"""
分析以下 K8s 操作失敗原因:
操作類型: {audit_log.operation_type}
目標資源: {audit_log.target_resource}
命名空間: {audit_log.namespace}
錯誤訊息: {audit_log.error_message}
K8s 回應: {audit_log.k8s_response}
請提供:
1. 失敗原因分析
2. 建議修復策略
3. 風險等級 (LOW/MEDIUM/CRITICAL)
4. 是否可自動修復
"""
return await self.openclaw.analyze(prompt)
```
### 3. 資料模型
```python
# 擴展 AuditLog
class AuditLog:
# ... 現有欄位 ...
authorization_channel: Mapped[str | None] # "web" | "telegram" | "auto"
authorized_by: Mapped[str | None]
authorized_at: Mapped[datetime | None]
# 新增 RepairLog
class RepairLog(Base):
__tablename__ = "repair_logs"
id: Mapped[str] = mapped_column(String(36), primary_key=True)
original_audit_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey("audit_logs.id"))
# AI 分析結果
failure_reason: Mapped[str] = mapped_column(Text)
repair_strategy: Mapped[str] = mapped_column(Text)
repair_command: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
# 風險與狀態
risk_level: Mapped[str] = mapped_column(String(20)) # LOW/MEDIUM/CRITICAL
auto_repaired: Mapped[bool] = mapped_column(default=False)
repair_status: Mapped[str] = mapped_column(String(20)) # pending/executing/success/failed
# 時間戳
created_at: Mapped[datetime]
completed_at: Mapped[datetime | None]
# 關聯
original_audit: Mapped["AuditLog"] = relationship()
```
### 4. 修復流程
```
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 失敗自動修復閉環 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ AuditLog│───▶│FailureWatcher│───▶│RepairAnalyzer│ │
│ │ (失敗) │ │ (偵測) │ │ (AI 分析) │ │
│ └─────────┘ └──────────────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────┐ │
│ │ Trust Engine │ │
│ │ (風險評估) │ │
│ └───────┬───────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────┼──────────────────┐ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌─────────┐│
│ │ LOW │ │ MEDIUM │ │CRITICAL ││
│ │ 自動執行 │ │ 單人授權 │ │Multi-Sig││
│ └─────┬─────┘ └─────┬─────┘ └────┬────┘│
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │AutoRepair │ │ 同步推送 │ │
│ │Executor │ │ • Telegram Bot │ │
│ │(自動修復) │ │ • Web Dashboard (WebSocket) │ │
│ └──────┬──────┘ └────────────┬────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 揭露通知 │ │ 等待授權 │ │
│ │ (Dashboard) │ │ (記錄來源) │ │
│ └─────────────┘ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 執行修復 │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 驗證 │ │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Playbook │ │
│ │ 學習萃取 │ │
│ └─────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 5. 授權來源追蹤
| Channel | 說明 | 記錄內容 |
|---------|------|---------|
| `auto` | AI 自動執行 | `authorized_by: "system"` |
| `web` | 前端 Dashboard | `authorized_by: "{user_id}"` |
| `telegram` | Telegram Bot | `authorized_by: "{telegram_user_id}"` |
### 6. 前端揭露
在 Dashboard 新增「AI 自動修復報告」區塊:
- 過去 24 小時自動修復統計
- 最近自動修復列表
- 修復成功/失敗比例
- 需人工介入的項目
### 7. API 端點
```
GET /api/v1/repairs # 修復日誌列表
GET /api/v1/repairs/{id} # 修復詳情
POST /api/v1/repairs/{id}/execute # 人工觸發修復
GET /api/v1/repairs/stats # 統計 (自動/人工比例)
```
## Consequences
### Positive
1. **AI 真正主動** - 不再等人操作,自動偵測並修復
2. **透明揭露** - 用戶清楚知道 AI 做了什麼
3. **授權可追溯** - 記錄每次授權的來源和時間
4. **降低 MTTR** - 低風險問題秒級自動修復
### Negative
1. **複雜度增加** - 需要新增 Worker、模型、API
2. **風險** - 自動修復可能造成更大問題 (透過 cooldown 緩解)
3. **成本** - 每次分析需要 OpenClaw API 呼叫
### Risks
| 風險 | 機率 | 影響 | 緩解措施 |
|------|------|------|---------|
| 自動修復失敗 | 中 | 中 | 失敗自動升級為人工審批 |
| 修復風暴 | 低 | 高 | Cooldown: 同資源 5 分鐘 3 次上限 |
| AI 誤判風險 | 中 | 中 | 保守分類,有疑問升級為 MEDIUM |
## Integration Feasibility (首席架構師評估 2026-03-26)
### 現有架構相容性: ✅ 95% 相容
調研結論:系統已具備所有必要基礎設施,可無縫整合。
| 組件 | 可復用程度 | 說明 |
|------|----------|------|
| Redis Stream (XREADGROUP) | ✅ 100% | SignalWorker 模式直接複製 |
| Worker 消費循環 | ✅ 100% | 代碼結構完全相同 |
| AuditLog 持久化 | ✅ 90% | 只需新增 3 欄位 |
| Trace Context | ✅ 100% | restore_trace_context() 可用 |
| OpenClaw AI | ✅ 70% | 需新增 analyze_failure() |
| Telegram 推送 | ✅ 80% | 改為推送修復卡片 |
### 衝突點與緩解
| 風險 | 緩解方案 |
|------|---------|
| 重試無限迴圈 | `max_retry_count = 3` |
| OpenClaw 過載 | backpressure queue (max 50) |
| Telegram 風暴 | 10 秒批量聚合 |
| 決策二重性 | DecisionManager 優先 |
### 模組化驗證
```
✅ leWOOOgo 積木化原則檢查:
├── Protocol 先行: IFailureWatcher, IRepairAnalyzer
├── Router 層乾淨: /api/v1/repairs/* 只做 HTTP 轉發
├── Service 注入: get_failure_watcher() Singleton
├── Repository 分離: AuditLogRepository.list_failures()
└── Worker 獨立: failure-watcher-worker Deployment
```
## Implementation Plan (修訂版)
| Phase | 內容 | 預估 | 優先級 |
|-------|------|------|--------|
| 18.1 | AuditLog 表擴展 + Migration | 2h | P0 |
| 18.2 | FailureWatcher Service | 6h | P0 |
| 18.3 | FailureWatcherWorker (K8s) | 4h | P0 |
| 18.4 | OpenClaw 失敗分析方法 | 8h | P1 |
| 18.5 | Telegram 修復卡片 | 3h | P1 |
| 18.6 | E2E 測試 + 部署驗證 | 6h | P0 |
**總計: 29h (~3.6 天)**
### 工作依賴順序
```
18.1 (DB) ─┬─→ 18.2 (Service) ─┬─→ 18.3 (Worker) ─→ 18.6 (E2E)
│ │
│ └─→ 18.5 (Telegram)
└─→ 18.4 (OpenClaw) ──────────────────→ 整合到 18.2
```
## References
- [Memory: Phase 18 Failure Loop](~/.claude/projects/-Users-ogt-awoooi/memory/project_phase18_failure_loop.md)
- [AWOOOI Agentic Workspace Roadmap](../AWOOOI_AGENTIC_WORKSPACE_ROADMAP.md)
- [ADR-009: OpenClaw Agent Teams](./ADR-009-openclaw-agent-teams.md)