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。
内部研发平台（非商业 SaaS）
Forge 当前定位为 Lurus 内部 R&D 工具（ontology 驱动的需求管理 + API Gateway demo），不是对外售卖的商业产品。仅受邀内测，API 仍在演进中。如需了解或合作，请联系 business@lurus.cn。
核心能力
产品本体论 (Ontology)
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 对话中的决策自动更新到 Ontology。
对话驱动开发
"这个功能的用户故事是什么？" → PM Agent 分析生成。每个决策关联对话上下文，可回溯"为什么当初这么决定"。
Dependency Guardian 计划中
超越 Renovate/Dependabot 的三层依赖管理：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
| 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 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 |
| 版本历史 | 每次修改自动保存版本，随时回滚 |
Agent 可视化构建 开发中
拖拽式三段构建：触发条件 Trigger(Webhook/定时/API 请求) → AI 处理 Process(LLM 调用/RAG 检索/工具调用) → 输出动作 Action(API 回调/邮件通知/数据库写入)。
知识库管理 开发中
RAG 知识库：文档导入（PDF/Word/Markdown/网页）、自动分块（保持语义完整）、向量索引（自动嵌入支持语义搜索）、更新同步（文档更新自动重新索引）。
监控与分析 开发中
调用统计（量/延迟/Token）、质量评分（用户反馈 + 自动评估）、成本分析（按功能/时间）、告警（异常调用量或质量下降自动通知）。
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。