一、介绍

在 2 核 4GB 云服务器上完成 AI Agent 的整体部署，包含前端（HTML）、管理端（React）、后端（Java），以及 MySQL 与 PostgreSQL 向量数据库环境的搭建与配置。

二、部署过程

如图，为本次的部署过程；

一、介绍

本章节主要设计并实现一套 AI Agent 管理后台页面，使用户能够通过后台系统完成 AI Agent 的资源配置，并以拖拽方式维护智能体结构。

本章的逻辑实现相对简单，主要以 CRUD 操作 为主。它将原本需要在数据库中手动完成的配置过程，转化为更符合运营与管理习惯的可视化操作界面，提升使用效率与易用性。

因此，本节内容的重点在于理解整体结构与操作流程。你只需熟悉其原理与实现方式，便可在此基础上继续迭代，扩展或优化你所需要的功能。

二、实现效果

一、介绍

本节首先实现一个基于数据库固定配置步骤的简单循环执行智能体策略。

接着，结合数据库中配置的智能体定时执行参数，并引入动态任务组件，进一步实现对智能体动态任务的调度与执行。

二、功能流程

如图，Ai Agent 动态任务执行过程；

一、介绍

从 UI 页面 增加 AI Agent 分类选择。由于存在多种 Agent 类型，引入策略调度器：

• 根据所选 Agent 类型，匹配并切换对应的执行策略；
• 统一入口、解耦调用，确保不同 Agent 的按需路由与扩展更便捷。

二、功能流程

如图，Ai Agent 策略调度器执行过程；

一、介绍

在测试阶段的 Agent Test 代码中，我们将使用设计模式将各个执行步骤进行拆分，以提升代码的可读性和可维护性。

本节的目标是： 将上一节中编写的 FlowAgent 测试代码，按照模块化流程进行结构化拆分，使每个执行步骤职责更加清晰，方便后续调试与扩展。

二、功能流程

如图，Flow Ai Agent 动态步骤分析执行流程图；

一、介绍

为了更好地展示 Agent 的实现思路，本章我们将增加一种新的 Auto Agent 设计。该设计基于用户提问和当前 Agent 配置的 MCP 工具集合，进行执行步骤的规划与设计。接着，系统会按照拆分后的步骤顺序号依次执行这些步骤，类似于 manus 的流程。

这种设计使得 Agent 能够更智能地根据不同的需求进行步骤规划，确保任务的高效执行。

二、功能流程

如图，多种 Ai Agent 执行设计流程图；

一、介绍

延续上一节的 AI Agent + ELK 能力，本节新增 Prometheus（普罗米修斯）监控系统，让 AI Agent 具备对服务/指标的智能感知与问题定位能力。这类智能监控在企业内极为关键，且有明确的实际应用价值。
实现路径：基于 AI MCP Prometheus 能力层，配合 分阶段提示词（Agent Prompt） 设计，驱动 Agent 完成 自动化分析、方案规划、执行操作、指标检测与结果输出 的全流程闭环。

一、介绍

在实际应用中，Agent 可结合 ELK 日志系统，基于用户诉求自主完成分析、规划、执行与结果输出，从而提升日志检索效率。

ELK（或自研方案）是互联网公司常见的分布式日志平台，用于研发在遇到线上报警或事故反馈时快速定位问题。但传统检索方式耗时较长，因此引入 Agent 辅助提效非常必要。

二、功能流程

如图，Agent-ELK 的设计使用流程图；

一、介绍

本节以实现 AI Auto Agent 的 SSE（Server-Sent Events）流式响应接口 为目标，重点在于设计 SSE 异步响应结果对象，用于承载 Step1~4 的过程数据，并以异步流的方式实时返回。

实现步骤：

1. 定义异步结果对象结构，确保可逐步承载并推送任务的过程数据。
2. 将 Step1–Step4 的执行过程（任务分析、精准执行、质量监督、执行总结）拆解为可流式推送的片段。
3. 构建 SSE 接口，保证数据按步骤顺序、异步推送至前端。
4. 与前端 UI 对接，实现实时可视化的任务过程反馈。