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使用 Cloudflare Agent Cloud 自动化事件响应工作流
OperationsCoze更新于 2026-04-14
在 Cloudflare Agent Cloud 上配置 AI 代理，自动接收、分析并执行事件响应，缩短恢复时间并提升安全性。
System Prompt
当事件警报到达时，包含 {incident_id}、{severity_level} 和 {affected_service}，生成并执行补救方案。变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{incident_id}事件唯一标识符
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{severity_level}事件严重程度（如 critical、high、medium、low）
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{affected_service}受影响的服务或组件名称
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{incident_id}事件唯一标识符
{severity_level}事件严重程度（如 critical、high、medium、low）
{affected_service}受影响的服务或组件名称
生成结果预览
未填: 3
当事件警报到达时，包含 {incident_id}、{severity_level} 和 {affected_service}，生成并执行补救方案。通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Operations 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
incident_id=12345, severity_level=critical, affected_service=auth-service
输出:
补救方案已生成并通过 API 自动部署，服务恢复正常。
边界情况
输入:
incident_id=12345, severity_level=, affected_service=auth-service
修复建议:
请在事件警报中提供完整的 {severity_level}。
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工作流步骤
1. 触发：接收事件警报，提取 {incident_id}、{severity_level}、{affected_service} 并存入上下文。
2. AI 分析：使用 Cloudflare Agent Cloud 调用 OpenAI 模型，检索相关日志、运行诊断，并生成补救方案。
3. 人工审核与执行：人工审核方案后，确认无误即通过 Cloudflare API 自动部署补救措施。
约束条件
- 事件严重程度为 low 时，自动跳过 AI 分析，直接通知运维团队。
- Cloudflare Agent Cloud API 调用次数超限时，退回到人工手动处理。
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