基于大模型的网站智能运维系统 - 分析方法经典案例分享

0.1.1 1.1 目的

本文档定义AI-Native智能运维系统的功能和非功能需求，重点描述基于大模型的自然语言交互创新方案。

0.1.2 1.2 文档约定

• 需求编号：FR-XXX（功能需求），NF-XXX（非功能需求）
• 优先级：P0（必须实现），P1（应该实现），P2（可能实现）

0.1.3 1.3 预期读者

• 产品经理
• 系统架构师
  
• AI工程师
• 开发团队
• 测试团队

0.1.4 1.4 产品范围

本系统将取代传统图形界面运维方式，提供： - 自然语言驱动的智能运维 - 多模态交互支持 - 自动化业务流编排

0.2.1 2.1 产品前景

传统运维痛点： - 操作路径深，学习成本高 - 批量操作效率低 - 非技术人员难以参与

AI-Native解决方案：

0.2.2 2.2 产品功能

0.3.1 3.1 自然语言交互系统（FR-01）

创新设计： - 多轮对话上下文管理 - 领域自适应语义理解 - 操作意图澄清机制

0.3.2 3.2 智能体对接网关（FR-02）

MCP协议架构：

0.3.3 3.3 MCP协议引擎（FR-03）

核心能力： 1. 智能体指令转API调用（MCP协议） 2. 多轮对话状态管理 3. 操作权限实时校验 4. 调用结果语义化反馈

0.4.1 4.1 智能体对接规范

MCP协议要求： - 输入方式： - 自然语言文本（UTF-8编码） - 语音输入（16KHz PCM/WAV） - 输出规范： - 结构化JSON响应 - 支持SSE事件流 - 认证方式： - 智能体ID + API Key - 短期JWT令牌

0.4.2 4.2 软件接口

OpenAPI扩展要求：

x-ai-capabilities:
  - natural_language: true
  - voice_support: optional
  - context_aware: required

0.5.1 5.1 性能需求

0.5.2 5.2 安全需求

创新安全机制： - 语音指纹识别 - 操作意图二次确认 - 敏感操作审计追踪

0.6.1 6.1 术语表

0.6.2 6.2 版本历史