作为开发者，你是否经历过这样的困境：

● 查文档：在浩如烟海的API文档中翻找某个接口定义，耗时半小时；

● 写方案：设计跨系统联调方案，反复确认接口细节，生怕遗漏关键逻辑；

● 解BUG：面对“ERROR_CODE_5001”一脸茫然，搜索站点却找不到匹配的解决方案。

汇付天下产品部门深耕AI大模型应用设计，在接下来很快的时间内，计划为开发者们带来三大智能体工具，简称“三体科技”—— 向量智能检索、智能生成联调方案、智能运维Agent，覆盖了对接斗拱PaaS开放平台的全链路效率痛点，让你告别“码农生涯”，拥抱“AI副驾驶”时代。

01 向量智能检索：让知识库“秒懂”你的需求

核心能力

无需记住精确关键词，用自然语言描述需求，快速定位文档、代码片段、历史方案，并召回组合成为完整体的内容输出。

技术实现：基于智库助手的RAG改进结构

1、模型技术特点：

o MCP：MCP 是一个开放协议，它为应用程序向 LLM提供上下文的方式进行了标准化。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的USB-C 接口。就像 USB-C为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，MCP 为 AI 模型连接各种数据源和工具提供了标准化的接口。

●MCP Hosts: 如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具，希望通过 MCP 访问数据的程序

●MCP Clients: 维护与服务器一对一连接的协议客户端

●MCP Servers: 轻量级程序，通过标准的 Model Context Protocol 提供特定能力

o 混合检索策略：语义相似度（50%）+关键词匹配（50%），兼顾准确性与召回率；

o 动态领域适配：针对微服务、AI训练等场景预置专用向量模型，提升搜索的准确率。

2、Chunk建设方法

o 原子化切分：将开发者站点的接口文档按照功能模块拆解为独立Chunk（如“APP对接微信支付的业务配置”“聚合反扫对接准备”）；

o 多维标签体系：为每个Chunk标记技术栈（Java/Python）、业务场景（端/交易方式）、关联模块；

o 版本化管理：记录Chunk的适用框架版本，避免技术过时。

3、Query语义识别：

o 意图分类：通过BERT+CRF模型识别用户搜索意图（如“企业向个人付款怎么解决”“支付后回调信息处理”）；

o 同义词扩展：自动将“MQ”扩展为“Kafka/RabbitMQ/RocketMQ”，避免漏检；

o 上下文感知：例如用户刚搜索过“APP跳转支付”，后续Query中“支付宝接入方式”则会自动关联“支付宝对接的整体”方案。

典型场景：

输入：“如何解决支付接口调用超时问题？”

输出：

1) Chunk：超时参数配置与返回码（connectTimeout: 5000ms，返回码：交易失败0001）

2) Chunk：熔断规则与超时优先级说明

3) Chunk：返回码排查工具（一键排障使用指南）

02 智能生成联调方案：从需求到文档的“自动驾驶”

基于对开发者站点知识库的Chunk分割，关联用户需求录入后的解析结果，可实现智能生成联调方案。

· 核心能力

· 输入自然语言需求（语音或文字），自动生成包含接入准备、业务配置、接口定义、流程图、测试用例的联调方案。

· 技术实现

1、需求解析与Chunk分割：

o 实体-关系抽取：识别核心模块（如“支付回调”“对账服务”）及依赖关系；

o 动态Chunk生成：根据复杂度自动切分（如“分布式事务”拆解为TCC、Saga子模块）。

2、内容召回与编排：

o 多路召回：同时匹配接口规范、设计模式、历史方案等知识库Chunk；

o 冲突检测：自动检查方案矛盾（如同时推荐“同步调用”和“MQ异步”）；

o 参数对齐：统一不同Chunk中的参数命名（如“orderId”与“orderID”）。

3、内容拼接输出

o 将召回的chunk按照一定的样式在前端拼接为一个完整的文档，并在对话流中以链接形式输出给用户。

03 智能运维Agent：“ERROR_CODE”一键解决

基于对开发者站点知识库的Chunk分割，关联用户需求录入后的解析结果，可实现智能生成联调方案。

核心能力

开发者与斗拱联调过程中遇到报错，可以输入错误码或日志片段，会检索数据库中的关联信息、历史处理记录、代码定位，最终输出解决办法。

技术实现

1、建设模型训练工具-多维筛查平台：

将诊断依据及问题原因进行标注，落地为训练数据集和结果集。

o 日志多维筛查：输入错误码或订单ID，可以交易在斗拱多个系统中的执行日志记录。

o 数据库多维筛查：输入错误码或订单ID，可以从不同的系统中，跨多个领域，取出该订单关联的数据库中取出订单信息字段。

o 筛查过程推理：按照排查步骤，解析不同系统分段的日志、确认场景、查询该场景下不同应用的数据库，确认报错代码段。

2、模型训练方法

使用 LORA（Low-Rank Adaptation）技术对基座大模型进行微调，使其逐步了解汇付的业务规则及异常问题；

低秩适应（LoRA）是一种参数高效的微调技术，其核心思想是对大型模型的权重矩阵进行隐式的低秩转换。通过这种方法，我们可以降低参数的数量，减少计算和存储的开销，同时保留大部分原始权重矩阵的关键信息；

通过对输入的提示词进行优化，提升模型的推理准确性和效率。

3、诊断流程

技术运营同学遇到的问题，可能是纯业务问题，比如取现时余额不足等；也可能是系统异常，比如通道的服务发生了OOM等；

Agent会在排障时同时确认问题属于业务问题还是系统异常；

·业务问题：调用大模型进行问题分析；

·系统异常：会对接AIOps平台的智能定位能力进行根因分析；

最后，系统自动甄别是业务问题还是系统异常，并将问题定位结果呈现给用户。

以下是处理流程：

以上三个智能体工具，只是汇付斗拱PaaS平台献给开发者们的“见面礼”，斗拱开放平台将持续服务开发者，通过AI帮助开发者提升生产力，优化与汇付斗拱PaaS的对接体验，助力技术合作伙伴们释放团队效能，以科技迎接支付数字化未来。