技术实践

飞猪以AgentForge生成并私有化部署业务Agent

AI 基础设施上下文与知识智能体系统记忆Agent 协作Agent Harness智能体互操作协议AI 开发与运维平台Agent记忆Agent RuntimeMCP

概述

平台定位为「Agent 工厂」:用户一句话描述需求,AgentBuilder 流式生成 SOUL/USER/AGENTS/SKILL_CHAIN/TOOLS/MEMORY 等 7 层 Prompt 并自动匹配 Skill 与 MCP 装备,浏览器内双模调试并查看 SSE 事件流,再一键部署到自己的 GitLab 仓库,产出的是带 Function Calling 主循环、记忆召回、工具确认与重试的完整生产闭环。 底座由飞猪自研资产构成:ANVIL/ANVIL MULTI 单/多 Agent 运行时框架、2200 行 chatLoop 主循环、对标 mem0 的 fliggy-memory-sdk 跨会话记忆,以及把集团 HSF 服务自动翻译成 MCP 的 FECHO 网关。为 Node 同学提供 Dockerfile、Aone 容器适配与可直接上生产的全链路 SOP,为 Java 同学提供 HTTP API、钉钉机器人、MCP 反向调用三条零侵入复用通道。 多 Agent 可按统一编排协议在 TeamCanvas 上以 hub-and-spoke 拓扑组队。平台已稳定运行并私有化部署多个业务线 agent,已沉淀客服路由助理、研发任务派单、辩论赛庭、值班播报、行程规划等真实 Agent。