HaxiTAG Agus 是一个分层代理运维系统（Layered Agent System）。它集成了自动化执行、AI 驱动的洞察和审计治理引擎，使运维团队既能"自动行动"，又能"有理由、有安全、有可控性地行动"。
现代企业系统架构高度复杂——涵盖微服务部署、网络配置、证书生命周期、数据库迁移等。每一次变更都承载着巨大风险：
速度快但缺乏治理
僵化且容易出错
可靠但成本高昂
在低风险/可逆/可审计的边界内，Agus 可以主动作为 Agent 行动；
在高风险/不可逆的边界内，Agus 作为 Copilot + Governor 协作者——提供分析、决策支持，并等待人工批准。
我们相信：运维既不是"完全由机器决定"的问题，也不是"完全由人类处理"的问题。它是可信人机协作的工程学科。
在涉及无破坏性或外部副作用的边界内，自动收集、监控、分析和执行可逆操作。
在高风险或不可逆的上下文中，自动分析变更和风险，生成建议和计划，并在执行前等待人工批准。
在低风险边界内，Agus 可以自动处理：
对于涉及生产系统的关键操作：
Agus 从设计之初就支持：
它永远不会绕过人工控制——它会在适当的时刻等待批准。
| 场景 | 描述 | 自动化级别 |
|---|---|---|
| 容器健康收集与重启建议 | 自动收集、分析和建议 | ✔️ 完全自动 |
| 基于 LLM 的日志根因分析 | 自动执行分析并建议修复 | ✔️ 完全自动 |
| Nginx 配置生成与验证 | 自动渲染和语法检查 | ⚠️ 需审批 |
| Compose 部署 | 生成计划并应用 | ⚠️ 需审批/确认 |
| 数据库迁移 | 自动差异对比 + 解释风险 | ❌ 永不自动执行 |
Agus 可以抽象为三个核心子系统：
每个高风险操作前都有明确的审批检查点。
每个执行路径都完整记录，支持回放和问责。
AI 不再"秘密生成行动"——它作为人类的解释层。
从单主机自动化到多主机/多环境平台的无缝过渡。
每次执行、差异和回滚都积累为组织运维知识。
寻求在不牺牲可控性的情况下提升运维效率。
需要治理、审计追踪和跨环境执行策略。
关注：变更失败率、事件影响范围、受控自动化成本
Agus-CLI 与 Agus 代理协作，实现基于 LLM 和 Agent 的 OPS 和 SRE 工作流自动化和智能化——大幅减少部署、运维、监控和数据分析中的繁琐数据处理、窗口切换和工具跳转。这使每个工程师都能在 AI 辅助下建模和分析业务与技术数据，构建数据洞察驱动的 SRE 实践。
它还将 LLM 决策支持和 Copilot 辅助分析集成到 OPS/Dev 工具链中——实现更安全、更可靠、更稳定的云节点和服务器部署与运维。
Agus 是一个"可信的分层代理运维系统"——在自动化和可控性之间架起工程级桥梁。它是您的自主助手（Agent）、风险守门员（Governor）和决策协作者（Copilot）。
Agent
Governor
Copilot
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