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内测中

Forge — AI 产品开发工作台

"一切皆对话" · Ontology + Session 双核心(内部 R&D)

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

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。

Ontology 本体论

树状结构管理产品的用户故事、架构、技术栈、设计规范——静态的结构化知识。

Session 对话驱动

每次产品讨论装进一个 Session——动态的时间线,承载对话、决策、Agent 产出。


核心能力

从需求到 PR,都在一份可视结构里

已上线能力与规划中能力并列展示,状态标签如实标注。

产品本体论 (Ontology)

树状管理用户故事 / 架构 / 技术栈 / 设计规范,所有维度并列可视化;对话中的决策自动更新到 Ontology。

对话驱动开发

问 “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,可回溯当初为何这么定。

WAL 决策回溯

基于 Kova 引擎的 WAL,每一步对话与决策持久化,可回溯、可定位、可 Replay 复盘。

规划中 / 开发中能力

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)。

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)。

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

适用场景

团队在 Forge 上做什么

  1. AI 客服可视化构建客服 Agent管理知识库,监控服务质量
  2. 内容审核拖拽搭建审核流程设定规则,持续优化
  3. 智能推荐配置推荐 AgentA/B 测试不同策略
  4. 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

受邀内测中

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

申请内测资格

请联系 business@lurus.cn,注明团队规模与期望解决的痛点。

更多资源

  • Lurus API — 了解底层 AI 能力
  • Kova — Agent 持久化执行引擎
  • MemX — AI 智能记忆管理
  • 统一身份认证 — Forge 登录 / 团队权限 / SSO 联邦均基于此

相关产品与下一步

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