💡 站外导读：在数字化时代，系统复杂性激增，传统依赖人工经验的风险排查方式已难以满足7×24小时不间断的业务保障需求。故障定位慢、诊断不透明、跨团队协作效率低下，是困扰开发与运维团队的普遍痛点。AI技术的深入应用，正推动风险管理从被动响应向主动、智能的预测与诊断转型，这已成为提升系统韧性与业务连续性的关键行业趋势。

OpenDeRisk是AI原生的风险智能管理系统，支持为应用系统提供7×24小时的全面保护。系统基于深度根本原因分析（DeepResearch RCA），快速定位问题根源，结合可视化证据链，让诊断过程清晰透明。系统基于多智能体协作架构，包括SRE-Agent、Code-Agent等多个智能体协同工作，实现高效的风险诊断与管理。OpenDeRisk基于开源的OpenRCA数据集，支持开源架构，便于开发者直接使用。

OpenDeRisk的主要功能

• 深度根本原因分析：基于分析日志、追踪和代码，快速定位问题的根本原因。
• 可视化证据链：将诊断过程和证据链完全可视化，让问题诊断更清晰，便于快速判断准确性。
• 多智能体协作：多个智能体（如SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent等）协同工作，实现高效的风险管理。
• 开放和开源架构：用完全开放和开源的架构，支持相关框架和代码在开源项目中直接使用。

OpenDeRisk的技术原理

• 多智能体架构：基于多智能体架构，包括SRE-Agent、Code-Agent、ReportAgent、Vis-Agent和Data-Agent等。智能体之间协作完成复杂的任务，如Code-Agent动态编写代码进行最终分析。
• 数据层：从GitHub拉取大规模的OpenRCA数据集（约20GB），解压后进行本地处理和分析。
• 逻辑层：基于多智能体协作实现深度根本原因分析（DeepResearch RCA）。用AI技术对日志、追踪和代码进行分析，快速定位问题根源。
• 可视化层：基于Vis协议动态渲染整个处理流程和证据链，及多角色协作和切换的过程。提供直观的可视化界面，帮助用户快速理解和判断问题。

OpenDeRisk的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/derisk-ai/OpenDerisk

OpenDeRisk的应用场景

• 软件开发与运维：快速定位软件系统中的问题根源，帮助开发和运维人员高效排查故障，提升代码质量和系统稳定性。
• IT基础设施管理：实时监控IT基础设施状态，快速诊断故障并提供修复建议，优化性能，保障业务连续性。
• 网络安全：分析安全事件，快速定位攻击源头，实时监控网络流量，预警潜在风险，保障网络安全。
• 金融科技：评估金融风险，识别欺诈行为，为金融机构的风险管理和安全防护提供决策支持。
• 工业物联网：预测设备故障，优化生产过程，提升工业生产的效率和质量，保障设备稳定运行。