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我们为每条区块链都配备了专属的值班智能体

作者:Sam Raghunath

最后更新:2026年10月15日1 分钟阅读
事故解决速度提升 3.5 倍

Alchemy 如何使用 230 多个智能体对节点集群的告警进行分诊和修复

Alchemy 为 230 多个区块链网络运行基础设施,运营着数千台服务器,每年支撑超过 1 万亿美元的交易。我们的业务就是让每个节点保持健康和同步,使依赖它的应用持续正常运行。

在过去四个月里,我们构建了一个智能体工厂,管理 230 多个独立的智能体,每个区块链网络一个,用于调查和解决事故。现在,告警解决时间的中位数为 8 分钟,而由人工处理时为 30 分钟。约 73% 的告警由智能体在无人参与的情况下解决,每月约 120 个工程小时不再用于诊断和修复问题,而是转向更有价值的工作。

问题:多样化基础设施每周产生 500 条告警

我们的节点集群每周为 Node Ops 团队产生 500 多条告警。和任何软件工程团队一样,值班工程师会对每条告警进行同样的五问调查:

  1. 是哪个网络?
  2. 客户是否受到影响?
  3. 问题出在我们的集群,还是上游的网络本身?会不会是某次部署?
  4. 以前发生过吗?
  5. 下一步该做什么?

这些答案分散在仪表板、请求日志、告警系统、部署历史和过去的事后复盘中。乘以 500 条告警,再加上每个网络各自的特殊情况,大量时间被用于重建上下文和修复问题,而不是消除根源。

值班问题:每周 500 多条告警,每条都要在分散的数据源中经过同样的五问调查

设计原则:为决策而优化

一个能访问所有工具的智能体会把所有工具都读一遍。结果是一份冗长的报告,工程师仍需从中翻找。工程师需要的不是更多数据,而是一个决策:这条告警是否需要人工处理,紧急程度如何?

因此我们只有一条原则:为决策而优化。

工作原理

告警在智能体中的处理流程:告警触发、确认影响、查找原因、给出结论,然后由智能体解决告警或升级给值班人员

1. 先确认影响,再打扰人工

我们的告警系统已经在检测问题,每周 500 多次。智能体无需重复检测。它们的任务是判断是否有人需要关注。

触发的告警不自动等于事故。 只有当智能体找到真实损害的证据时,告警才会成为事故,例如面向客户的服务器错误、延迟显著上升,或集群中所有节点宕机。

如果智能体没有发现损害,它会把调查结果发布到单独的“FYI”频道。只有真正的事故才会进入值班频道。

2. 有结论的调查

智能体发布三到五条要点,并以两种结果之一结束。如果不需要人工,智能体会自行解决告警。如果需要人工,它会把更深入的调查结果发布到值班频道。

五个真实示例:

告警
智能体的发现
结果
节点不健康
6 个节点中有 1 个不健康,服务器错误率 0%,是单个隔离节点上反复出现的情况
由智能体解决
节点不健康
某区域 2 个节点中有 1 个不健康,服务器错误率 0%,P95 延迟 8 毫秒
由智能体解决
所有节点不健康
唯一的节点不健康,错误率 0.14%,备用基础设施正在承接流量,无客户影响
由智能体解决
高延迟
错误率 22%,P95 延迟 10 秒
已升级;智能体提出了严重级别,由人工确认
网络停滞
同一网络当天第七次停滞
已升级

工程师先读结果,再看证据,甚至可以不看证据。

3. 在代码强制执行的限制内行动

如上所述,解决告警通常无需人工参与。我们赋予智能体重启不健康节点以恢复服务的能力,以及在节点配置与预期不符时标记配置漂移的能力。

每个操作的范围都很窄,并由服务器代码强制执行。智能体可以:

  • 每次只为一个网络重启一个节点,因此不会一次移除过多容量。
  • 为自己负责的网络暂停自动重启系统,最长 24 小时,以避免数据损坏。
  • 请求人工介入。风险较高的变更,例如维护标记或重复重启,需要先预览,再由人工重新确认。

除这些路径外,智能体只从其限定范围内的知识库和操作手册中读取数据。让智能体与线上生产基础设施交互时,限定智能体的访问范围是关键。

由服务器代码强制执行的智能体操作限制:每次重启一个节点,暂停自动重启最长 24 小时,风险较高的变更需要人工确认

4. 让“问题在上游”成为最难得出的结论

运行区块链节点的乐趣(至少我们认为是乐趣)在于,它们本质上就不可靠。客户端可能出问题,不同网络在不同工作负载下的表现并不一致,上游网络运营方(验证者、排序器等)也可能导致我们的基础设施停滞或故障。因此,每个智能体都需要针对特定网络的记忆和指令,用来回答一个问题:“是我们的问题,还是他们的问题?”

智能体必须满足四个条件,才能判定为“上游”问题:

  1. 从错误率和延迟来看,我们的节点必须是健康的。
  2. 上游错误(例如网络“停滞”)在我们运行的每个区域中必须表现一致。
  3. 必须有独立的服务商确认,并且客户请求在其他方面看起来正常。
  4. 仅出现在部分区域的停滞永远不是上游问题。

这条规则双向适用。在一条告警中,有六个节点不健康,但网络仍在产生新区块。智能体判定这是我们的服务问题,而不是上游停滞。

智能体判定问题在上游之前必须满足的四个条件

成果:更高的可靠性,更快的解决速度

得益于这些投入,工程时间用在了有意义的工作上,客户在其构建的任何网络上遇到的问题都能更快得到解决。

  • 告警解决速度提升近四倍。 解决时间中位数从 30 分钟降至 8 分钟。
  • 大多数告警无需工程师处理。 智能体自行解决约 73% 的告警,而 6 月时这一比例为 0%。
  • 团队每月节省约 120 小时。 处理告警的工程时间从每月约 150 小时降至约 30 小时,减少 80%。这相当于每月约三个工程师周,现在用于消除根源,而不是重建上下文。
  • 智能体首次判断即准确。 在过去一个月的 200 多次调查中,首次根因判断准确率约为 98%。
6 月至 10 月的影响:解决时间中位数 8 分钟,约 73% 的告警无需人工解决,每月约 30 个工程小时,首次准确率约 98%

给构建自有值班智能体的团队的建议

  1. 衡量结果。 用解决时间、准确率和节省的工程小时来评估值班智能体。
  2. 要求给出结论。 一个交回一页调查结果的智能体只是转移了工作,并没有消除工作。要求它先给出决策:自行解决,或呼叫人工并说明紧急程度。
  3. 授予命名明确、范围固定的操作。 有 24 小时上限的单节点重启比原始 shell 访问更安全。
  4. 给每个智能体划定窄范围的职责和长期记忆。 每个网络一个智能体,并配有该网络的运行手册、特殊情况和事故历史,就不必在每条告警上重新了解你的系统。它已经知道这是今天的第七次停滞。

但最重要的是:不要止步于问题调查。 能够预防问题到达人工的智能体,会放大你投入在客户价值上的工程努力。

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