多智能体区域扩张规划器
项目介绍
多区域扩展规划器
这是一个使用Strands SDK构建的复杂多代理系统，利用AWS知识图谱MCP（模型上下文协议）加速跨多个区域的AWS基础设施扩展。
概述
本项目展示了如何利用AI代理和AWS知识图谱智能地规划和执行多区域基础设施部署。该系统分析现有的AWS资源，识别区域服务可用性差距，并生成全面的扩展策略。
主要特性
- 多代理架构：针对扩展规划不同方面的专门代理
- AWS知识图谱集成：利用MCP进行综合的服务可用性分析
- CloudFormation分析：发现并分析现有的基础设施模式
- CloudTrail智能：从操作数据中提取使用模式
- 区域差距分析：识别各区域之间的服务可用性差异
- 成本优化：提供多区域部署的价格分析
- 自动化报告：生成详细的扩展规划报告
架构
该系统由几个专门的代理组成：
- CFN Explorer：分析CloudFormation堆栈和资源
- CloudTrail Explorer：从CloudTrail日志中提取服务使用模式
- Waypoint Explorer：识别区域服务可用性差距
- 多区域扩展规划器：协调全面的扩展规划
- 分析写入器：将发现整合成结构化报告
- 定价探索者：分析多区域部署的成本影响
- 报告生成器：创建最终的扩展规划文档
预备条件
- Python >= 3.10
- 已安装AWS CLI
- 具有所需权限的IAM用户
- Strands SDK（通过requirements.txt自动安装）
安装
- 克隆仓库：
git clone <repository-url>
cd multi-region-expansion-planner
- 创建虚拟环境：
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # 在Windows上：.venv\Scripts\activate
- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
AWS配置文件设置
创建具有以下权限的IAM用户
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "CloudFormationAnalysis",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"cloudformation:ListStacks",
"cloudformation:DescribeStacks",
"cloudformation:ListStackResources",
"cloudformation:DescribeStackResources"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "CloudTrailAnalysis",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"cloudtrail:LookupEvents"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "BedrockAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
]
}
]
}
设置步骤
- AWS控制台 → IAM → 用户 → 创建用户
- 附加策略 → 创建策略 → JSON标签
- 粘贴上述策略 → 审查 → 创建策略
- 将策略附加到您的用户
- 安全凭证 → 创建访问密钥 → 命令行界面（CLI）
- 下载或复制粘贴用于AWS CLI配置的凭证
aws configure --profile region-planner-user
当提示时，输入：
- AWS访问密钥ID：您的IAM用户的访问密钥
- AWS秘密访问密钥：您的IAM用户的秘密密钥
- 默认区域名称：us-east-1（或您首选的源区域）
- 默认输出格式：json
测试配置文件
# 验证凭据是否工作
aws sts get-caller-identity --profile region-planner-user
代码配置
- 在
src/utils/config.py中配置Bedrock模型提供商账户AWS配置文件以进行身份验证：
class Constants:
# 替换为您实际的账户ID以使用Bedrock模型
INFRA_ACCOUNT = "123456789012"
# 用于认证的AWS CLI配置文件
BEDROCK_AWS_CLI_PROFILE = "bedrock-profile"
- 配置资源发现和区域扩展规划的AWS账户访问。添加AWS配置文件以访问账户和目标区域。
class ExpansionPlaningInputs:
PROFILE_NAME = 'your-aws-profile'
SOURCE_REGION = 'us-east-1'
TARGET_REGIONS = ['eu-central-1', 'ap-southeast-1', 'ca-central-1']
使用方法
清理之前的分析
在运行新的分析之前，可以清理之前的分析结果：
./cleanup.sh
基本用法
运行完整的扩展规划工作流：
python src/main.py
这将：
- 分析源区域中的CloudFormation资源
- 从CloudTrail中提取服务使用模式
- 识别目标区域的服务可用性差距
- 生成全面的扩展规划报告
单个代理使用
您也可以单独运行特定分析的代理：
# 仅运行CFN分析
python src/agents/cfn_explorer.py
# 运行区域差距分析
python src/agents/waypoint_explorer.py
# 生成扩展计划
python src/agents/multi_region_expansion_planner.py
输出
系统将在src/analysis_results/目录下生成多个输出文件：
cfn_explorer_result.json：CloudFormation资源分析cloudtrail_explorer_result.json：服务使用模式waypoint_explorer_<region>_result.json：区域可用性分析expansion_planning_report.md：最终扩展规划报告multi_region_expansion_planning_report.md：详细的技术分析
AWS知识图谱MCP集成
本项目展示了AWS知识图谱MCP服务器的强大功能，包括：
- 服务可用性查询：实时获取AWS服务在各区域的可用信息
- 功能兼容性分析：了解区域功能差异
- 合规性和监管映射：区域合规性要求
- 成本优化洞察：区域价格变化和优化机会
项目结构
├── src/
│ ├── agents/ # 专门的AI代理
│ │ ├── cfn_explorer.py
│ │ ├── cloudtrail_explorer.py
│ │ ├── waypoint_explorer.py
│ │ ├── multi_region_expansion_planner.py
│ │ └── ...
│ ├── analysis_results/ # 生成的分析输出
│ ├── utils/ # 配置和工具
│ │ ├── config.py
│ │ ├── planner_inputs.py
│ │ └── prompts.py
│ └── main.py # 主协调脚本
├── tests/ # 测试文件
├── requirements.txt # Python依赖项
└── README.md # 本文件
关键优势
- 加速规划：将多区域扩展规划时间从数周缩短至数小时
- 全面分析：考虑技术、运营和成本因素
- 风险缓解：在部署前识别潜在问题
- 最佳实践：结合AWS Well-Architected原则
- 自动化准备：生成可操作的部署计划
贡献
- 分叉仓库
- 创建功能分支
- 进行更改
- 如适用，添加测试
- 提交拉取请求
许可
本项目根据MIT许可发布 - 查看LICENSE文件以获取详情。
支持
对于问题或问题：
- 检查仓库中的现有问题
- 创建带有详细信息的新问题
- 包括相关的日志文件和配置细节
致谢
- 使用Strands SDK进行多代理编排
- 由AWS知识图谱MCP提供全面的服务情报
- 利用AWS CloudFormation和CloudTrail进行基础设施分析