AgentRunbook：AI 代理生产事故复盘

把线上事故的真实原因写回编码代理的记忆里

痛点

AI 代理写完代码、测试通过、部署上线，生产环境出了问题，人修好后，代理并不知道自己错在哪，下一次会话往往重犯同样的错误。现有工具只比较部署差异，没有把「生产行为与预期不符」这件事变成代理可读的反馈。

方案

在部署后接入应用健康指标与错误日志，检测到异常时自动抓取相关代码变更，生成事故卡片：期望行为、实际行为、根因、修复方式。再通过 MCP 或规则文件把这些卡片注入代理的上下文中，让下一次会话先读历史教训。

用户

使用 AI 编码代理的独立开发者与小团队；把编码代理接进生产流程的工程负责人。

MVP

部署版本与错误/指标异常关联；自动抽取相关变更并生成事故卡片；卡片按仓库/模块存储并可检索；通过 MCP 让代理在会话开始时读取相关卡片；人工确认后归档。

变现

按仓库数的月订阅；免费版保留最近 20 张事故卡片；团队版按 seat 收费。

为何现在

编码代理进入生产环境是 2026 年的既成事实，但「代理从生产反馈中学习」的闭环几乎没人做，独立开发者可以先做一个薄而准的版本。