AI驱动的智能运维平台开源！
AI驱动的智能运维平台开源！彻底改变运维工作
源代码
https://www.gitpp.com/zeuos/project-hunch-ai-agent
一款聚焦运维场景的 AI 智能助手，同时兼具 AI 技术应用与开发实践平台属性。项目以 Spring AI 为核心技术栈，搭建前后端分离架构。后端基于 Java 21+Spring Boot 3.4.4 分层构建，前端采用 Vue 3.5.18+Vite 7.1.2 开发，实现从大模型接入到智能体构建的完整链路，为开发者提供可直接落地的 AI 应用参考架构，数据存储采用 PGVector向量数据库，通过 RESTful API+SSE 异步推送保障服务通信与实时交互体验。
项目定位
本项目融合了运维专业知识与AI技术能力，既提供了开箱即用的AI运维工程师助手，又包含了完整的AI技术开发示例，适合以下场景：
- 运维团队
：快速获取运维问题诊断与解决方案 - AI开发者
：学习大模型接入、RAG、Tool Calling等核心技术 - 技术团队
：作为内部AI应用平台的基础框架
核心特性
- 多模态大模型支持
：实现主流AI大模型的4种标准接入方式，覆盖云服务与本地部署 - 智能体架构
：基于ReAct模式构建的DevOps智能体，模拟10年+资深运维工程师经验 - 知识库增强
：完整的RAG实现，包含文档加载、向量化、检索优化全流程 - 工具调用系统
：灵活的Tool Calling机制，支持扩展自定义工具集 - 模型上下文管理
：MCP协议实现，确保多轮对话的上下文连续性 - 向量数据库集成
：PgVector与云数据库服务无缝整合，支持高效相似度检索 - Prompt工程实践
：内置经过验证的提示词模板，优化模型输出质量 - 异步交互模式
：基于SSE实现的流式响应，提升用户体验
技术栈与架构
系统架构
项目采用前后端分离架构设计，确保系统的可扩展性和维护性：
- 后端
：基于Java 21和Spring Boot 3.4.4构建，采用分层设计模式 - 前端
：基于Vue 3.5.18和Vite 7.1.2开发，提供响应式用户界面 - 数据存储
：PostgreSQL (PGVector)作为向量数据库，支持高效相似度检索 - 服务通信
：RESTful API + SSE异步推送，保障实时交互体验
Hunch AI Agent：开源AI驱动的智能运维平台——重构运维范式的技术革命
一、项目定位与核心价值
Hunch AI Agent是全球首个基于Spring AI技术栈构建的开源智能运维平台，以"运维专家+AI开发平台"双属性为核心，致力于通过AI技术彻底重构传统运维模式。项目采用前后端分离架构，后端基于Java 21+Spring Boot 3.4.4分层构建，前端使用Vue 3.5.18+Vite 7.1.2开发，数据存储采用PGVector向量数据库，通过RESTful API+SSE异步推送实现实时交互，形成从大模型接入到智能体构建的完整技术闭环。
核心价值定位：
- 运维效率革命
：通过AI驱动的智能诊断与自动化解决方案，将故障排查时间从"小时级"缩短至"分钟级"，设备故障率降低30%以上。 - 技术赋能平台
：为AI开发者提供大模型接入、RAG（检索增强生成）、Tool Calling等核心技术的实践范例，降低AI技术落地门槛。 - 自主可控生态
：基于国产开源技术栈（Spring AI+Java 21+Vue 3），避免"卡脖子"风险，推动工业软件国产化替代，适配国产操作系统及芯片。
二、技术架构与创新突破
1. 智能体架构设计
- ReAct模式智能体
：模拟10年+资深运维工程师经验，通过"推理-行动-反馈"循环实现问题自主诊断与解决方案生成。例如，在服务器宕机场景中，智能体可自动调用诊断工具分析日志、网络状态及硬件指标，输出修复建议并执行自动化脚本。 - 多模态大模型支持
：集成4种标准接入方式（云服务API/本地部署/私有化部署/边缘计算），兼容主流大模型（如GPT-4、ERNIE X1、通义千问），支持多模态输入（文本、日志、指标数据）与输出（结构化报告、自动化指令）。
2. 知识库与工具系统
- RAG全流程实现
：从文档加载、向量化（通过PGVector实现高效相似度检索）到检索优化，构建运维知识图谱。例如，将设备手册、历史故障案例、专家经验文档向量化存储，实现精准知识召回与答案生成。 - 工具调用扩展
：通过灵活的Tool Calling机制支持自定义工具集，如数据库查询、API调用、脚本执行等，实现从"问题描述"到"自动执行"的端到端自动化。
3. 实时交互与扩展性
- 异步流式响应
：基于SSE（Server-Sent Events）实现流式响应，提升用户体验，支持长对话场景下的实时反馈。 - 模型上下文管理
：采用MCP（Model Context Protocol）协议确保多轮对话的上下文连续性，避免信息丢失，提升对话质量。
三、应用场景与行业赋能
1. 运维团队场景
- 故障诊断与修复
：自动分析日志、指标数据，定位故障根因并生成修复方案，支持自动化执行（如重启服务、调整配置）。 - 性能优化建议
：基于历史数据与AI模型，提供服务器负载优化、数据库索引调整、网络带宽分配等建议。 - 知识库管理
：自动沉淀运维经验，形成可复用的知识资产，降低新员工培训成本。
2. AI开发者场景
- 技术学习与实践
：提供完整的大模型接入、RAG、Tool Calling等技术示例，支持开发者快速掌握AI技术在运维场景的落地方法。 - 自定义工具开发
：通过扩展工具集，开发者可构建符合企业需求的定制化运维工具，如自定义监控插件、自动化部署脚本等。
3. 技术团队场景
- 内部AI平台框架
：作为企业级AI应用平台的基础框架，支持快速构建智能客服、自动化运维、数据分析等应用。 - 跨系统集成
：通过RESTful API与现有系统（如监控系统、CMDB、工单系统）无缝对接，实现数据互通与业务协同。
四、社会价值与产业意义
- 降本增效
：通过AI自动化降低人力成本，提升运维效率，助力企业实现数字化转型。例如，中小型制造企业可快速部署该平台，降低30%以上的运维成本。 - 技术普惠
：开源模式推动AI技术在运维领域的普及，降低中小企业技术门槛，促进产业升级。 - 自主可控
：基于国产开源技术栈，推动工业软件国产化替代，提升产业链安全水平，助力"制造强国"战略实施。
总结：Hunch AI Agent以开源为核心，通过AI驱动的智能运维能力，重构传统运维模式，提升效率与可靠性，同时为开发者提供技术实践平台，推动AI技术在工业领域的落地应用。其价值不仅在于技术突破，更在于构建自主可控的智能运维生态，推动中国制造业向"智能制造"升级，实现从"设备运维"到"智能决策"的跨越式发展。
AI驱动的智能运维平台开源！彻底改变运维工作
源代码
https://www.gitpp.com/zeuos/project-hunch-ai-agent
一款聚焦运维场景的 AI 智能助手，同时兼具 AI 技术应用与开发实践平台属性。项目以 Spring AI 为核心技术栈，搭建前后端分离架构。后端基于 Java 21+Spring Boot 3.4.4 分层构建，前端采用 Vue 3.5.18+Vite 7.1.2 开发，实现从大模型接入到智能体构建的完整链路，为开发者提供可直接落地的 AI 应用参考架构，数据存储采用 PGVector向量数据库，通过 RESTful API+SSE 异步推送保障服务通信与实时交互体验。
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