Derisk

OpenDeRisk

OpenDeRiskは、アプリケーションシステムのインテリジェントマネージャーとして設計されたAIネイティブのリスクインテリジェンスシステムであり、24時間365日、包括的かつ詳細な保護を提供します。

特長

1. DeepResearch RCA： ログ、トレース、コードを詳細に分析し、根本原因を迅速に特定します。
2. 証拠チェーンの可視化： 診断プロセスと証拠チェーンを完全に可視化し、明確かつ正確な判断を可能にします。
3. マルチエージェント連携： SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent、Vis-Agent、Data-Agentが連携して動作します。
4. オープンソースアーキテクチャ： 完全にオープンなアーキテクチャを採用し、オープンソースプロジェクトでのフレームワークとコードの再利用を可能にします。

アーキテクチャ

概要

本システムはマルチエージェントアーキテクチャを採用しています。現在、コードでは主にハイライト表示されたコンポーネントを実装しています。アラートの検知には、MicrosoftのオープンソースのOpenRCAデータセットを使用します。展開後のデータセットのサイズは約26GBです。このデータセットを用い、マルチエージェント連携によって根本原因を分析し、最終的な分析のためにCode-Agentが動的にコードを作成します。

技術的な実装

データ層： GitHubから大規模なOpenRCAデータセット（20GB）を取得してローカルで展開し、分析用に処理します。

ロジック層： SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent、Vis-Agent、Data-Agentが連携し、DeepResearch RCA（根本原因分析）を行うマルチエージェントアーキテクチャです。

可視化層： Visプロトコルを使用し、処理フローと証拠チェーン全体に加えて、複数の役割間の連携と切り替えのプロセスを動的に描画します。

OpenDeRiskのデジタル従業員（エージェント）

インストール（推奨）

curlを使ったインストール

# Download and install latest version
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/derisk-ai/OpenDerisk/main/install.sh | bash

設定ファイル

インストール後、次の場所にデフォルトの設定ファイルが自動的に初期化されます。 ~/.openderisk/configs/derisk-proxy-aliyun.toml

このファイルを編集して、APIキーを設定します。

vi ~/.openderisk/configs/derisk-proxy-aliyun.toml

起動

openderisk-server  

ソースからのインストール（開発用）

uvのインストール（必須）

macOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows：

powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

クローンと依存関係のインストール

git clone https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk.git

cd OpenDerisk

# Install Dependencies with uv
uv sync --all-packages --frozen \
    --extra "base" \
    --extra "proxy_openai" \
    --extra "rag" \
    --extra "storage_chromadb" \
    --extra "derisks" \
    --extra "storage_oss2" \
    --extra "client" \
    --extra "ext_base" \
    --extra "channel_dingtalk"

注：channel_dingtalkは任意です。DingTalkチャネルのサポートが不要な場合は、スキップしてください。

サーバーの起動

🚀 クイックスタート（設定不要、推奨）

設定ファイルを使わずに起動します：

# Method 1: Use quickstart command
uv run derisk quickstart

# Method 2: Use startup script
./start.sh

# Method 3: Specify port
uv run derisk quickstart -p 8888

起動後、http://localhost:7777 にアクセスし、Web UIからモデルと設定を構成してください。

詳しい手順については、クイックスタートガイドを参照してください。

📝 設定ファイルを使って起動

derisk-proxy-aliyun.tomlでAPI_KEYを設定してから、次のコマンドを実行します：

注：デフォルトでは、OpenRCAのTelecomデータセットを使用します。次のコマンドでダウンロードしてください： gdown https://drive.google.com/uc?id=1cyOKpqyAP4fy-QiJ6a_cKuwR7D46zyVe

ダウンロード後、データセットをpilot/datasets/に移動します。

起動コマンドを実行します：

# Start with configuration file
uv run derisk quickstart -c configs/derisk-proxy-aliyun.toml

# Or use traditional method
uv run python packages/derisk-app/src/derisk_app/derisk_server.py --config configs/derisk-proxy-aliyun.toml

Web UIへのアクセス

ブラウザーを開き、http://localhost:7777にアクセスします。

使用モード

• AI-SRE（OpenRCA）
  • 注：OpenRCAのデータセットであるBank Datasetを使用します。
  • ダウンロード：gdown https://drive.google.com/uc?id=1enBrdPT3wLG94ITGbSOwUFg9fkLR-16R
  • データセットを${derisk}/pilot/datasetsに配置します。
• フレームグラフアシスタント
  • ローカルアプリケーションからフレームグラフ（Java/Python）をアップロードして分析します。
• DataExpert
  • メトリクス、ログ、トレース、またはExcelデータをアップロードして、対話形式で分析します。

開発

• エージェント開発
  • derisk-ext.agent.agents以下の実装を参照してください。
• ツール開発
  • スキル
  • MCP（Model Context Protocol）
• DeRisk-Skills
  • derisk-skills

実行結果

引用

このリポジトリが役に立った場合は、次の文献を引用してください：

@misc{di2025openderiskindustrialframeworkaidriven,
      title={OpenDerisk: An Industrial Framework for AI-Driven SRE, with Design, Implementation, and Case Studies}, 
      author={Peng Di and Faqiang Chen and Xiao Bai and Hongjun Yang and Qingfeng Li and Ganglin Wei and Jian Mou and Feng Shi and Keting Chen and Peng Tang and Zhitao Shen and Zheng Li and Wenhui Shi and Junwei Guo and Hang Yu},
      year={2025},
      eprint={2510.13561},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SE},
      url={https://arxiv.org/abs/2510.13561}, 
}

謝辞

• DB-GPT
• GPT-Vis
• MetaGPT
• OpenRCA

OpenDeRisk-AIコミュニティは、AIネイティブなリスクインテリジェンスシステムの構築に取り組んでいます。🛡️ より良いサービスを提供できることを願っています。また、皆さんにも参加していただき、ともにより良い未来を築けることを願っています。🤝

コミュニティグループ

DingTalkグループに参加して、ほかの開発者と経験を共有しましょう！