Forge — AI 产品开发工作台 内测中
什么是 Forge？
Lurus Forge 是面向 AI 产品团队的开发工作台，核心哲学是"一切皆对话"——产品需求通过 Session 对话讨论，功能通过 AI Agent (PM/Architect/Code) 实现，知识通过产品本体论 (Ontology) 可视化。
底层通过 Kova 引擎 实现 Agent 任务的 WAL 持久化，即使执行中断也能无缝恢复。
内测阶段
Forge 目前处于受邀内测阶段，功能和 API 可能随时调整。如需体验，请联系 business@lurus.cn 申请内测资格。
核心能力
产品本体论 (Ontology)
用树状结构管理产品的用户故事、架构设计、技术栈、设计规范——所有维度并列可视化，AI Agent 在对话中做出的决策自动更新到 Ontology。
对话驱动开发
"这个功能的用户故事是什么？" → PM Agent 分析并生成。每个决策都关联到对话上下文，随时可回溯"为什么当初这么决定"。
Dependency Guardian
超越 Renovate/Dependabot 的三层自动化依赖管理：
- Patch: 自动合并，零人工
- Minor: 审批卡片，一键决策
- Major: 对话式评审，AI 分析 breaking change 对业务的语义影响
Prompt 工程工作台
可视化的 Prompt 编辑和测试环境：
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Prompt 编辑器 | 语法高亮、变量插入、版本管理 |
| A/B 测试 | 同一输入对比不同 Prompt 的输出质量 |
| 模型对比 | 同一 Prompt 在不同模型上的效果对比 |
| 批量测试 | 导入测试集，批量评估 Prompt 效果 |
| 版本历史 | 每次修改自动保存版本，随时回滚 |
Agent 可视化构建
拖拽式的 Agent 构建界面：
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 触发条件 │ ──→ │ AI 处理 │ ──→ │ 输出动作 │
│ (Trigger) │ │ (Process) │ │ (Action) │
│ │ │ │ │ │
│ · Webhook │ │ · LLM 调用 │ │ · API 回调 │
│ · 定时任务 │ │ · RAG 检索 │ │ · 邮件通知 │
│ · API 请求 │ │ · 工具调用 │ │ · 数据库写入│
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘知识库管理
为 RAG（检索增强生成）应用管理知识库：
- 文档导入: 支持 PDF、Word、Markdown、网页
- 自动分块: 智能文档切分，保持语义完整
- 向量索引: 自动生成嵌入向量，支持语义搜索
- 更新同步: 文档更新时自动重新索引
监控与分析
- 调用统计: 每个 AI 功能的调用量、延迟、Token 消耗
- 质量评分: 用户反馈和自动质量评估
- 成本分析: 按功能、按时间维度的成本报表
- 告警: 异常调用量或质量下降时自动通知
适用场景
| 场景 | Forge 的价值 |
|---|---|
| AI 客服 | 可视化构建客服 Agent，管理知识库，监控服务质量 |
| 内容审核 | 拖拽搭建审核流程，设定规则，持续优化 |
| 智能推荐 | 配置推荐 Agent，A/B 测试不同策略 |
| 文档 QA | 导入文档建立知识库，部署问答 Agent |
技术栈
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | TypeScript + React (Turbo monorepo) |
| AI 引擎 | Lurus API（多模型支持） |
| Agent 运行 | Kova（持久化执行） |
| 向量存储 | Qdrant / Chroma |
| 部署 | Kubernetes (ArgoCD) |
内测申请
Forge 目前处于受邀内测阶段。适合以下团队：
- 正在或计划在产品中集成 AI 功能
- 需要可视化的 Prompt 管理和测试工具
- 希望降低 AI 功能的开发和运维成本
请联系 business@lurus.cn 申请内测资格。