💬 Agentic-Ops — Cognitive SRE & MLOps Assistant
Universal LLM Interface (OpenRouter, Gemini, Claude, OpenAI, Ollama) | Zero-Dependency Web Client
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đŸ€– Agentic-Ops SRE Assistant
Bonjour ! Je suis l'assistant cognitif SRE et MLOps d'Agentic-Ops Control Plane.

Je suis connecté en direct au moteur d'orchestration et au Hub de LLM (OpenRouter par défaut avec fallback automatique). Vous pouvez m'interroger sur l'état de l'infrastructure, l'analyse d'alertes Loki/Prometheus, la dérive Evidently, les politiques de quorum Slack HITL ou les tests de robustesse.

Cliquez sur le bouton đŸ€– Topologie MAS pour inspecter en direct le LLM de chaque agent, ou sur 📚 20 Prompts MCP pour explorer les audits prĂȘts Ă  l'emploi.
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📚 Catalogue des 20 Prompts Cognitifs MCP

ModĂšles de requĂȘtes prĂȘts Ă  l'emploi pour auditer le Control Plane, Ă©valuer les politiques et vĂ©rifier le WORM Ledger.

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💡 Guide de Conversation SRE & MLOps

Exemples de requĂȘtes et domaines d'investigation pris en charge par l'assistant cognitif.

Dans l'interface de Chat Copilot SRE (/chat), vous interagissez avec l'assistant cognitif d'orchestration MLOps. Vous pouvez lui poser des questions en langage naturel dans 5 grands domaines d'investigation :
📉 1. Diagnostic d'Alertes & DĂ©rives MLOps (Evidently, MLflow, Pandera)
Vous pouvez lui soumettre des symptÎmes de dégradation ou lui demander d'expliquer comment le systÚme réagit :
  • "On a une dĂ©rive dĂ©tectĂ©e par Evidently sur la distribution des vitesses, quelle est la procĂ©dure ?"
  • "Pourquoi le rĂ©entraĂźnement automatique est-il interdit si Pandera dĂ©tecte des valeurs nulles anormales ?"
  • "Explique-moi la diffĂ©rence de traitement entre une dĂ©rive de covariables et une dĂ©rive de concept."
  • "Quelle mĂ©trique MLflow dĂ©clenche une alerte de performance critique sur le classifieur BAAC ?"
⚖ 2. Politiques de Gouvernance & Veto DĂ©terministe (PolicyEngine & Zero-Trust)
Vous pouvez le questionner sur les rÚgles de sécurité, le principe Fail-Closed et l'arbitrage agent/politique :
  • "Si un agent LLM est sĂ»r Ă  99% qu'il faut redĂ©marrer un pod, pourquoi le PolicyEngine peut-il mettre son veto ?"
  • "C'est quoi la rĂšgle R-001 anti-thrashing (tempĂȘte de redĂ©marrages) ?"
  • "Qu'est-ce qui se passe si le rĂ©seau tombe ou si une politique est introuvable (Fail-Closed) ?"
  • "Quelles actions nĂ©cessitent obligatoirement une approbation humaine Slack HITL ?"
⚡ 3. RĂ©silience FinOps & SĂ©curitĂ© du Cluster (Circuit Breaker & WORM Ledger)
Vous pouvez interroger les mécanismes d'intégrité et de protection contre les pannes d'API :
  • "Comment fonctionne le Circuit Breaker en cas d'erreur 429 ou de tempĂȘte de requĂȘtes sur OpenRouter ?"
  • "Pourquoi le coupe-circuit force-t-il l'action CREATE_ISSUE Ă  0 token plutĂŽt que d'appeler un LLM de secours ?"
  • "Comment le WORM Trust Ledger garantit-il qu'aucune action d'agent ne peut ĂȘtre falsifiĂ©e post-mortem ?"
  • "Comment vĂ©rifier l'intĂ©gritĂ© de la chaĂźne de blocs avec la commande audit ?"
đŸ›Ąïž 4. TĂ©lĂ©mĂ©trie Distante & Architecture RĂ©seau (Tailscale & kakatt/cac_mlops)
Vous pouvez l'interroger sur l'ingestion passive des métriques du VPS distant :
  • "Pourquoi le pull CAC vers 100.117.99.62 est-il strictement en lecture seule ?"
  • "Comment le Control Plane gĂšre-t-il l'Ă©tat si le serveur distant est Ă©teint (REMOTE_TARGET_OFFLINE) ?"
  • "Quels sont les 5 endpoints d'observabilitĂ© surveillĂ©s Ă  travers le proxy SOCKS5 WireGuard ?"
📚 5. Les 20 Prompts Cognitifs MCP PrĂȘts Ă  l'Emploi (Bouton 📚 20 Prompts MCP)
En cliquant sur le bouton 📚 20 Prompts MCP juste au-dessus du champ de saisie du chat, vous avez accĂšs Ă  un catalogue de requĂȘtes guidĂ©es rĂ©parties en 5 catĂ©gories :
‱ I. Console Live (4) : Audits Sandbox Grand Slam, cgroup v2, simulation d'usurpation Slack HMAC.
‱ II. PolicyEngine (4) : Simulation de veto sur capteur corrompu, mitigation du flap rĂ©seau, blast radius.
‱ III. WORM Ledger (4) : TraçabilitĂ© SHA-256 / HMAC-512, dĂ©tection de falsification forensique.
‱ IV. Taxonomie 435 (4) : Évaluation des modes de dĂ©faillance MLOps documentĂ©s dans la matrice.
‱ V. SecOps & Jury (4) : Quorum multi-agents, garde-fous d'injection de prompt et sandboxing d'exĂ©cution.
💡 Mode DĂ©gradĂ© "Zero-Token" IntĂ©grĂ© : MĂȘme si la clĂ© OPENROUTER_API_KEY venait Ă  expirer ou si OpenRouter Ă©tait indisponible, le chat intĂšgre une base dĂ©terministe SRE locale. Poser des questions sur le Circuit Breaker, le WORM Ledger, la dĂ©rive Evidently, le pull CAC passif ou le Slack HITL vous fournira instantanĂ©ment une rĂ©ponse technique complĂšte sans consommer le moindre token externe !

🎯 RAG DĂ©terministe — Taxonomie des 435 Failure Modes MLOps

Indexation in-memory sub-milliseconde (< 1ms) sans token externe depuis docs/mlops_failure_modes_taxonomy.md.

📂 Voir sur GitHub ↗
Le RAG Déterministe Taxonomie permet d'interroger la matrice exhaustive des 435 modes de défaillance MLOps structurée selon nos 10 dimensions systÚme. En mode connecté, il injecte les fiches de vérité dans le prompt du LLM pour éliminer 100% des hallucinations. En mode dégradé hors-ligne, il génÚre instantanément la fiche technique Markdown complÚte (RPN, SLO, Détection, Réponse Auto, Script Chaos) à 0 token consommé.
📖 Consulter la taxonomie complùte sur le repo (docs/mlops_failure_modes_taxonomy.md) ↗
🔍 1. Recherche Directe par Identifiant de Risque (DATA, INFRA, SERV, SEC...)
Interrogez une panne spécifique pour obtenir son score RPN calibré, son SLO et son plan de mitigation :
  • "Parle-moi de la panne DATA-042 (dĂ©rive progressive des donnĂ©es)"
  • "Quels sont les dĂ©tails et le score RPN du risque SEC-054 (CĂ©citĂ© sĂ©curitaire sans SIEM) ?"
  • "Quelle est la dĂ©tection et la rĂ©ponse automatique prĂ©vue pour DATA-005 (train-serve skew) ?"
  • "Quel est l'impact SLO et le script chaos de la panne INFRA-001 (PostgreSQL indisponible) ?"
📊 2. Filtrage par CriticitĂ© & Score RPN (Risk Priority Number / 125)
Identifiez les risques prioritaires calculĂ©s selon la formule RPN = GravitĂ© × ProbabilitĂ© × DĂ©tectabilitĂ© :
  • "Quelles sont les pannes critiques avec un RPN >= 80 ?"
  • "Quelles sont les pannes de la dimension Infrastructure ayant une gravitĂ© maximale de 5 ?"
  • "Donne-moi le top 10 des pannes les plus critiques de la dimension DonnĂ©es."
⚙ 3. Recherche par Composant Technologique ou Mot-ClĂ©
Explorez les modes de défaillance associés à un outil ou une couche d'infrastructure spécifique :
  • "Quels sont les failure modes liĂ©s Ă  Feast ou au Feature Store ?"
  • "Quelles sont les pannes liĂ©es Ă  la mĂ©moire (OOM, memory leak, saturation RAM) ?"
  • "Quels failure modes touchent le registre de modĂšles MLflow et la promotion d'artefacts ?"
  • "Comment se rĂ©partissent les 435 pannes Ă  travers les 10 dimensions MLOps ?"
🎯 DĂ©terminisme & ZĂ©ro Hallucination : Ce RAG n'invente rien. Chaque rĂ©ponse est extraite en mĂ©moire vive directement depuis la matrice des 435 risques. En mode dĂ©gradĂ©, la latence est infĂ©rieure Ă  1 milliseconde et ne consomme aucun quota d'API !

🎬 RAG DĂ©terministe — Registre des 36 ScĂ©narios de Simulation SRE

Exploration des simulations dynamiques d'incidents, timelines T0..T4 et contrats YAML depuis docs/mlops_simulation_scenarios_registry.md.

📂 Voir sur GitHub ↗
Le RAG Déterministe Scénarios vous connecte au Registre des 36 Scénarios de Simulation Industriels (Incident War Room). Chaque scénario formalise une propagation d'incident pas-à-pas (Timeline $T_0 \dots T_4$), son analyse de cause racine (Amazon-style 5-Whys RCA), la topologie du garde-fou en ASCII Art et les contrats de test déclaratifs sous tests/scenarios/data/.
📖 Consulter le registre complet sur le repo (docs/mlops_simulation_scenarios_registry.md) ↗
🌊 1. ScĂ©narios Fondamentaux de Propagation & Cascades Silencieuses
Analysez comment une micro-défaillance en amont contamine l'ensemble de la chaßne de décision ML :
  • "Explique le ScĂ©nario 1 : La Cascade Silencieuse (SIM-001)"
  • "Comment se dĂ©roule le ScĂ©nario 2 : Simulation Multi-Fail SimultanĂ©e (Catastrophe MLOps) ?"
  • "En quoi consiste le ScĂ©nario 3 : Incident War Room RĂ©el dans Slack ?"
  • "Quel est le fonctionnement du ScĂ©nario 4 : SRE Runbook Automatique ?"
đŸ›Ąïž 2. ScĂ©narios d'Attaques Adversariales & PiĂšges de Gouvernance (SC-101..103)
Découvrez comment le Control Plane déjoue les attaques et les hallucinations de l'IA (0 action interdite exécutée) :
  • "Explique le scĂ©nario adversarial SC-101 (Prompt Injection dans les logs applicatifs)"
  • "Comment le PolicyEngine bloque-t-il l'injection shell dans la cible sur SC-102 ?"
  • "C'est quoi l'attaque par empoisonnement de runbook RAG dans le scĂ©nario SC-103 ?"
  • "Pourquoi l'agent LLM Ă©choue-t-il Ă  lancer un rĂ©entraĂźnement toxique dans le scĂ©nario SC-001 ?"
đŸ§Ș 3. Chaos Engineering, Post-Mortems & MĂ©thodes RCA Amazon
Interrogez les cadres d'expérimentation de chaos et de résilience organisationnelle :
  • "RĂ©sume le ScĂ©nario 9 : Amazon-Style 5 Whys Deep RCA"
  • "En quoi consiste le ScĂ©nario 18 : AI Adversary (Chaos Engineering pilotĂ© par LLM) ?"
  • "Comment fonctionne le ScĂ©nario 16 : Self-Healing System Design sans intervention humaine ?"
  • "Quel est l'objectif du ScĂ©nario 36 : Orchestrateur de Simulation Global et Certification Finale ?"
🎬 Rejouer les ScĂ©narios en Direct : Ces scĂ©narios ne sont pas seulement thĂ©oriques : vous pouvez exĂ©cuter en direct les tests de validation de la Phase D sur la đŸ–„ïž Console Web pour constater que forbidden_proposed = 6 mais forbidden_executed = 0 !

đŸ€– Multi-Agent System (MAS) — Live Topology & Inspector

Cartographie vivante des 5 Agents Cognitifs (LLM) et des 6 Actionneurs Déterministes (0-Token) de gouvernance SRE.

Chargement de la topologie MAS...
Sélectionnez un composant à gauche pour inspecter sa configuration en direct.