智能运维平台产品系统Vibe Coding

我们这边运维和研发支持一直是靠人盯的。线上出问题，要挨个翻日志、查接口、找是哪次改动带进来的，一次排查半小时起步，还得老同事带着新人干。平台想解决的就是这件事：把常见的排查动作做成智能体能干的活，比如查业务数据、看调用链、分析报错日志、定位代码在哪，用户用大白话问一句，直接给结论和线索。此外公司里散落的文档、FAQ、方案记录也能搜到，不用再到处问人要资料。业务背景说白了就是支持团队人少事多，重复问题占了大头。

主要几块。智能体管理：能自己建智能体，配提示词、挂技能和知识库。对话：流式输出，支持工具调用和深度规划。RAG：传文档后自动分块解析、向量化、检索问答，带重排。技能中心：给智能体挂能力的地方，像只读业务数据查询、日志分析、接口链路追踪这些。项目维度把智能体、知识库、资源归到一起管。后台还有模型管理（接不同厂商的大模型和向量模型）、MCP 服务接入、资源与存储管理、运维审计。

服务端 Spring Boot 分层写的，controller 到 service 再到 mapper，业务按功能模块拆开，对话链路、RAG 导入检索、技能执行各在各的模块里。大模型接入没写死，做了一层客户端构建，按配置动态拼 ChatModel 和 Embedding，换模型只改配置。流式对话走 SSE，前端用原生 fetch 读流，不走 axios。向量库支持 pgvector、Milvus、ES 三套，用接口隔开。比较折腾的是对话链里的上下文和工具调用顺序，还有知识库文件解析又慢又占资源，后来把解析和向量化拆成异步任务、加了状态流转才稳住。