IT 基础设施智能监管平台（多智能体）产品系统

•构建告警分析、智能巡检、性能体检、知识问答智能体；用 Skill 封装高危命令，形成可审计、可拦截、人工确认的运维闭环。
•主导多智能体架构与 Skill 工具链，带队完成私有化交付；形成“基于大模型的 AI 智能体管理系统 V1.0”知识产权。已在国产政务云、区域医疗云及省级运营商业务平台落地；获 2026 年省级通信行业人工智能创新应用标杆案例典范奖（主要完成人第一位）。

平台按「专业智能体 + 协同编排 + 受控执行」组织，四大智能体可独立运行，也可通过事件总线联动。
1. 告警分析：解析告警中的对象、指标、级别和语义，按磁盘满、CPU飙高、网络不通等类型动态生成排障步骤；融合CMDB关联、实时指标和历史告警做根因定位，输出影响面、风险等级和处置建议。
2. 智能巡检：按资源类型识别健康指标、推荐巡检项和阈值，支持把单次巡检固化为长期任务，并生成带异常标注的巡检报告。
3. 性能体检：综合CPU、内存、磁盘IO、网络错包等指标做健康评分，识别波动和容量风险，给出优化与扩缩容建议。
4. 知识问答：用RAG接入运维手册、SOP、历史工单，支持自然语言查数和故障辅助诊断，处置结果可回写入库。
5. 协同与执行：打通监控、CMDB、告警、拓扑、工单和运维文档；用Skill封装动作并做参数校验，不向模型直接暴露Shell，高危操作须人工确认，形成监测—识别—分析—决策—执行闭环。支持国产大模型切换和私有化部署。

本人作为架构与核心研发负责人，主导产品规划、多智能体架构和Skill工具链设计，带队完成研发、私有化交付和标杆案例申报，形成「基于大模型的AI智能体管理系统V1.0」知识产权。负责多智能体编排、RAG核心模块开发。
技术栈：Java / Spring AI、大模型、多智能体编排、RAG、Skill工具链，对接监控、CMDB、告警、拓扑和工单。四智能体既可独立运行，也可经事件总线协同。
实现要点与难点：1）单一智能体难跨多域，拆成告警、巡检、性能、问答四类，用意图动态编排，同时固化排障路径，避免模型自由发挥导致不可控。2）不向大模型直接暴露Shell，Skill预定义模板+参数校验+最小权限+审计，删除、重启、扩缩容等须人工确认。3）RAG按手册/SOP/工单分域入库，处置结果回写，降低幻觉并让经验可复用。4）私有化与国产模型切换，适配政务云、医疗云和运营商业务平台的隔离与信创要求。5）告警爆发时避免中心编排成为瓶颈，用事件驱动解耦扩展。已在国产政务云、区域医疗云及省级运营商业务平台落地。