Docker

系统提供JVM诊断仪表盘和结构化API，包含健康检查、堆与非堆内存、线程数量、垃圾收集器和运行时信息；根据保守阈值生成风险等级、已观察证据与下一步验证建议；同时暴露Prometheus兼容指标，并提供Docker镜像、KubernetesService、资源限制、存活和就绪探针配置。

1、核心Agent引擎：基于asyncio的流式"思考—工具调用—结果反馈"循环，支持thinking、并行工具调用、错误重试与超长上下文自动压缩（auto-compact），保证长任务下的稳定运行。2、完整工具集：提供ReadFile/WriteFile/EditFile/Glob/Grep/Ba

系统包含运行总览、项目管理、任务状态流转、能力注册、审批队列、事件审计、告警观测、外部集成状态和LLM路由摘要等模块。控制台可按Project→Task→Capability→Event→State追踪执行证据，展示优先级、状态、关联项目、输入输出Schema、权限策略、配额和调用事件；敏感字段仅显

1、向量索引：将仓库RAG分块存向量数据库，根据用户语义进行相关上下文的检索2、图索引：将项目AST建立知识图谱，能让agent根据提问清楚相关函数的调用链路3、专门为traeagent和claudecode打造，能让开发中在实际开发过程中有效的减少token的消耗and让agent获取有效的上下文

系统包含四大核心功能模块：浏览器模拟采集模块、IP网络自动切换监控模块、流量统计预警模块、数据入库与增量去重模块。采集模块基于Chromedp模拟真人访问页面，规避基础人机校验；网络监控实时检测IP封禁状态，触发拦截后自动提醒运维切换公司宽带或手机热点；流量模块统计各终端每日流量消耗，设置余量预警防

一、经验模式采集引擎：从Agent真实交互记录中自动提取可复用的经验模式，目前已积累167个经过验证的高质量模式，覆盖Python、Node、Docker、Go、Rust、Java、Terraform、Ruby八大技术生态。二、模式验证流水线：每条经验模式必须通过自动化复现测试才能入库，当前167个