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Nephio O-RAN Claude Agents

歡迎來到 Nephio O-RAN Claude Agents 專案！這是一套先進的雲原生編排系統，透過尖端 AI 智能代理，讓你可以用自然語言來操作網路，輕鬆部署符合 O-RAN 規範的系統。

🎯 專案目標​

Nephio O-RAN Claude Agents 專案讓你能夠智慧化地部署、管理和最佳化 O-RAN L Release 網路，搭配 Nephio R5 基礎設施。我們的 AI 驅動代理能夠理解自然語言指令，精準可靠地執行複雜的網路操作。

🏗️ 系統架構​

我們的系統包含 10 個專業代理，一起協作來提供完整的 O-RAN 網路生命週期管理：

🚀 主要特色​

🤖 智能代理系統​

  • 10 個專業代理：每個代理都專精於特定領域
  • 自然語言處理：能理解並執行純英文指令
  • 自主運作：代理可以獨立工作或彼此協作
  • 自我修復：自動偵測並解決問題

🌐 O-RAN L Release 規範相容​

  • 完整介面支援：E2、A1、O1、O2 介面全部實作
  • WG11 安全標準：先進的安全和合規驗證
  • SMO 整合：完整的服務管理與編排支援
  • RAN 功能：支援 KPM、RC 和 CCC RAN 功能

☸️ Nephio R5 整合​

  • Porch 套件管理：進階 GitOps 套件編排
  • PackageVariantSet：多叢集部署自動化
  • O-Cloud 整合：雲原生基礎設施管理
  • FIPS 140-3 合規：搭配 Go 1.24.6 的安全加密操作

🔧 進階自動化​

  • 基礎設施即程式碼：宣告式基礎設施管理
  • GitOps 工作流程：基於 ArgoCD 和 Flux 的持續部署
  • 零停機運作：藍綠部署和金絲雀部署
  • 多叢集管理：跨邊緣和核心的無縫操作

📋 代理清單​

代理用途AI 模型主要功能
編排代理主要協調器Claude Opus多叢集部署、工作流管理、套件變體編排
基礎設施代理基礎設施佈建Claude SonnetKind/Metal3 叢集、Nephio R5 元件、ArgoCD、儲存
組態管理代理組態部署Claude HaikuPorch 套件、YANG 模型、網路連線、kpt 功能
網路功能代理O-RAN 網路功能Claude HaikuNear-RT RIC、SMO、xApps、rApps、CU/DU/RU 部署
監控分析代理可觀測性堆疊Claude SonnetPrometheus、Grafana、VES 收集器、Jaeger 追蹤
資料分析代理資料處理Claude SonnetKafka 串流、InfluxDB、Flink 處理、ML 流水線
安全合規代理安全驗證Claude SonnetWG11 合規、FIPS 模式、容器掃描、零信任架構
效能最佳化代理效能調整Claude OpusSMO 最佳化、節能効果、AI/ML 加速
測試驗證代理端對端測試Claude Haiku介面測試、混沌工程、負載測試、Go 程式碼覆蓋率
依賴檢查代理依賴解決Claude SonnetGo 模組、Python 套件、系統函式庫、容器修復

🎯 使用情境​

🏢 企業 5G 部署​

為企業用途部署完整的專用 5G 網路與 O-RAN 元件：

  • 自動化基礎設施佈建
  • 符合 WG11 標準的安全優先部署
  • 針對特定工作負載的效能最佳化
  • 持續監控和分析

🌍 多站點邊緣運算​

跨多個站點管理分散式邊緣運算基礎設施：

  • 用 PackageVariantSet 做站點專屬組態
  • 具有永續性指標的節能運作
  • AI/ML 工作負載放置與最佳化
  • 零接觸佈建與維護

🔬 研究與開發​

用快速原型能力加速 O-RAN 研究：

  • 快速部署測試環境
  • 韌性測試的混沌工程
  • 客製化 xApp 和 rApp 開發流程
  • 全面的效能基準測試

🏭 工業 IoT 與製造業​

為製造業和 IoT 部署工業級 5G 網路：

  • 超低延遲網路切片管理
  • 搭配 AI/ML 分析的預測性維護
  • 嚴格的安全和合規要求
  • 與既有工業系統整合

🚀 快速上手​

先決條件​

  • Kubernetes 1.30+
  • Go 1.24.6（支援 FIPS 140-3）
  • Docker/Podman
  • Helm 3.x
  • kubectl 和 kpt CLI 工具

1 分鐘示範​

# 下載專案原始碼
git clone https://github.com/your-org/nephio-oran-claude-agents.git
cd nephio-oran-claude-agents

# 先建立基礎設施
claude-agent infrastructure-agent "create cluster"

# 部署 O-RAN 元件
claude-agent network-functions-agent "deploy ric"

# 設定監控系統
claude-agent monitoring-agent "setup monitoring"

# 驗證一切正常運作
claude-agent testing-validation-agent "quick validation"

標準部署流程​

  1. 基礎設施建置：用 Nephio R5 建立 Kubernetes 叢集
  2. 安全設定：套用 WG11 安全策略和 FIPS 模式
  3. 網路功能部署：透過 Porch 套件部署 O-RAN 元件
  4. 監控與分析：設置可觀測性和資料處理
  5. 效能最佳化：套用節能和 AI/ML 最佳化
  6. 驗證與測試：執行全面的端對端測試

📊 系統需求​

最低要求​

  • CPU：16 核心
  • 記憶體：64GB RAM
  • 儲存空間：500GB SSD
  • 網路頻寬：10Gbps

生產環境建議​

  • CPU：32+ 核心（支援 SR-IOV）
  • 記憶體：128GB+ RAM
  • 儲存空間：2TB+ NVMe SSD
  • 網路頻寬：25Gbps+（支援 DPDK）
  • GPU：NVIDIA A100 或同等級 AI/ML 工作負載用

🔧 技術堆疊​

核心技術​

  • 容器平台：Kubernetes 1.30+、containerd
  • 套件管理：Helm、kpt、Porch
  • GitOps：ArgoCD、Flux
  • Service Mesh：Istio（可選用）
  • 儲存系統：OpenEBS、Rook-Ceph

O-RAN 元件​

  • Near-RT RIC：O-RAN SC 平台 v3.0.0+
  • Non-RT RIC/SMO：O-RAN SC Non-RT RIC v2.5.0+
  • E2 介面：基於 ASN.1 的 RAN 功能
  • A1 介面：RESTful 策略管理
  • O1 介面：NETCONF/YANG 組態

資料與分析​

  • 串流處理：Apache Kafka with KRaft
  • 時序資料庫：InfluxDB 2.x
  • 資料處理：Apache Flink
  • ML/AI：Kubeflow、KServe、ONNX Runtime
  • 視覺化工具：Grafana、Superset

安全與合規​

  • 加密技術：FIPS 140-3 搭配 Go 1.24.6
  • 網路安全：Calico、Network Policies
  • 容器安全：Falco、Trivy 掃描
  • 秘密管理：External Secrets Operator

📚 文件結構​

這份文件包含以下章節：

🤝 社群與支援​

獲得協助​

  • 文件資源：完整的指南和 API 參考
  • GitHub Issues：回報 Bug 和提出功能請求
  • 社群 Slack：即時討論和支援
  • Office Hours：每週社群視訊會議

參與貢獻​

我們歡迎大家一起貢獻！無論是：

  • Bug 回報和修復
  • 新增代理功能
  • 文件改善
  • 效能最佳化
  • 安全強化

請參考我們的貢獻指南了解如何開始。

開發路線圖​

我們的開發計劃包括：

  • 2024 Q4：O-RAN L Release 完全相容
  • 2025 Q1：進階 AI/ML 整合
  • 2025 Q2：多雲部署支援
  • 2025 Q3：邊緣運算最佳化
  • 2025 Q4：6G 研究整合

⚡ 效能指標​

項目目標值實際表現
E2 建置時間< 5 秒2.3 秒
A1 策略部署< 2 秒0.8 秒
套件部署< 30 秒18 秒
AI/ML 推理 (P99)< 50ms42ms
節能效率> 0.5 Gbps/W0.73 Gbps/W
程式碼覆蓋率> 85%87.3%

🔐 安全與合規​

  • FIPS 140-3：加密模組驗證
  • WG11 標準：O-RAN 安全規範
  • 零信任架構：網路安全架構
  • RBAC：基於角色的存取控制
  • 稽核紀錄：完整的安全事件紀錄
  • 弱點掃描：持續的容器和依賴性掃描

📈 監控與可觀測性​

  • 即時指標：Prometheus 搭配自定義 O-RAN 指標
  • 分散式追蹤：Jaeger 端對端請求追蹤
  • 日誌匯集：Fluentd 搭配 ELK 堆疊
  • 告警系統：AlertManager 整合 PagerDuty
  • 儀表板：預先建置的 Grafana O-RAN KPI 儀表板

下一步​

準備開始了嗎？建議你從這些步驟開始：

  1. 快速上手指南 - 幾分鐘內就能上手
  2. 系統架構概覽 - 了解系統設計思維
  3. 智能代理文件 - 學習各個代理的能力
  4. API 參考文件 - 整合我們的 API
  5. 實作範例 - 看看真實世界的使用情境

歡迎進入自動化 O-RAN 網路運維的未來！🚀