我们打开server程序的配置文件server/config/application.yml

在配置项warnToUnicode下面，添加一个配置项aiAnalyzeScript，如下

如果配置文件中已经有配置项aiAnalyzeScript，就不用再添加了，直接使用即可

如果不使用AI助手，那么aiAnalyzeScript配置为空即可

注意yml文件格式规则，每个配置项冒号后需要保留一个英文空格

#是否将告警内容转为unicode，yes是，no否，在windows执行告警脚本时，一般需要转码，否则接受到会是乱码 warnToUnicode: no #AI助手脚本绝对路径，比如python /wgcloud/AIAnalyzer.py，如果不需要AI助手，则不用配置即可 aiAnalyzeScript: python /pythonWorkspace/wgcloud_ai_analyzer.py

本文中示例使用python脚本，我们也可以使用shell等其他脚本进行实现

wgcloud_ai_analyzer.py内容如下，这里示例调用的是deepseek接口进行推理分析，我们也可以替换为其他的AI接口，比如openAI等AI接口

import requests import urllib.request import json import sys import time import datetime curr_time = datetime.datetime.now() time_str = datetime.datetime.strftime(curr_time,'%H:%M:%S') # AI配置区 API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 替换为你的DeepSeek API Key API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions" def analyze_alert(alertContent): """调用DeepSeek分析告警""" prompt = f"""{alertContent}""" headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一名经验丰富的Linux运维专家，精通WGCLOUD监控和故障排查，WGCLOUD官网 www.wgstart.com"}, {"role": "user", "content": prompt} ], "temperature": 0.3, # 降低随机性，让回答更稳定 "max_tokens": 1000 } try: response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data, timeout=60) result = response.json() return result['choices'][0]['message']['content'] except Exception as e: return f"AI分析失败：{str(e)}" if __name__ == "__main__": curr_time = datetime.datetime.now() time_str = datetime.datetime.strftime(curr_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') warnContent=sys.argv[1] # 调用AI分析 analysis = analyze_alert(warnContent) # 输出结果（捕获这个输出） print(analysis)

如上，配置好之后，我们可以手动测试下py脚本是否可以正常使用，AI接口分析一般需要几十秒，我们稍等一会就可以看到结果了

python wgcloud_ai_analyzer.py "WGCLOUD是什么"

然后我们重启下server程序， 就可以看到页面了，如下图