本项目面向金融科技场景下的大模型 / Agent 应用落地。业务侧 Agent 链路长、调用多、结果难复盘，缺少统一的观测与评测手段。项目建设 AgentOPS 平台，解决「调用黑盒、质量难量化、多团队协作权限不清」等问题，支撑智能客服、投研助手、办公 Agent 等场景的可观测、可评测与可运营。
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agent智能测试平台产品系统Vibe Coding
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作品详情
行业场景
功能介绍
平台主要能力包括：1）链路观测：基于 OTLP 接入 Trace/Session，支持排查与分析；2）数据集与实验：从观测数据构建评测集，开展对比实验；3）Agent 评测：配置评测任务与对象，跟踪任务状态与结果；4）对象与空间管理：按空间隔离项目与资源，支持角色权限；5）AI 提供商：对接私有化 OpenAI 兼容大模型；6）统一认证：集成广发通登录；7）运维部署：Docker Compose 离线镜像与生产配置，便于内网部署。
项目实现
负责在开源 Phoenix 底座上完成 AgentOPS 定制与交付：前端（React/TypeScript/Vite）列表与表单体验、i18n ；后端（Python/FastAPI）观测转数据集、评测与空间权限等 API；认证与私有化 LLM 接入；Docker 镜像构建、Compose 部署及 Nginx/HTTPS 对接广发通回调。难点在内网构建网络受限、静态资源与后端同镜交付，以及 OAuth 回调与反代协议头一致性
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