IncidentMind: Token-Budget Multi-Agent Autonomous Incident Response Using MCP Orchestration, HydraDB Temporal Memory, and Tri-Tier Model Inference with 98% Token Reduction and 91% Fix Accuracy
IncidentMind 是一个面向生产级AI故障自主根因分析的令牌预算多智能体系统。它通过MCP将Slack、Confluence和Jira预同步至HydraDB时序知识图谱，使所有智能体查询简化为单次图谱遍历。三层推理策略（同步时使用minilm-l6，智能体使用量化Llama-3-14B，仅当置信度低于85%时调用GPT-4o-mini）将单次事件成本从1.50美元降至0.003美元。结构化令牌预算将50,000条原始日志令牌压缩至1,050条（缩减98%）。在847个生产事件的评估中，IncidentMind实现了91%的修复准确率，并将平均检测时间从4.2小时缩短至3分钟。