VeAIOps
ChatOps

主动回复

介绍 VeAIOps 中的主动回复 Agent 功能与配置

主动回复 Agent (Proactive Agent) 能够主动识别群聊中的问题，基于知识库自动生成回复建议，无需用户显式 @机器人。通过智能问题识别、知识检索和答案生成，帮助团队提高问题响应效率，减少重复性问答工作。主动回复仅在群聊场景生效。

  • 采用自定义 Agent Workflow架构，ProactiveAgent 内部协调三个子 Agent（Identify、Rewrite、Analysis）和知识库检索逻辑。
  • 通过Short-term Memory 状态管理机制在各阶段之间传递数据，存储中间结果（识别结果、改写查询、知识点等）。

设计模式

问题识别

使用 Identify Agent 判断消息是否在职责范围内（可回答的技术或业务问题）

查询改写

如果在范围内，使用 Rewrite Agent 将口语化问题改写为标准检索查询，支持生成多个子查询

知识检索

从自有（自动生成）和自定义挂载的多个知识库检索相关知识片段，充分利用不同来源的知识资源，并行化检索以提升检索效率

答案生成

使用 Analysis Agent 基于检索结果评估是否可以回答，并生成答案

答案去重

使用 Embedding 模型计算当前答案与历史回复的相似度，超过预设阈值（SIM_THRESHOLD 预设）则不发送回复，防止重复回复相似问题

回复质量评审

质量评审 Review Agent 作为独立后台任务异步运行，不阻塞主动回复流程，持续优化知识库质量

  • 外部链接检测与知识提取：
    • 自动识别群聊中分享的外部文档链接（支持飞书文档等）
    • 抓取并解析文档内容，添加到由Agent自动维护的 AutoDoc 知识库
  • 回复质量评审：
    • 收集群聊中对主动回复的反馈，基于该反馈维护 AutoQA 知识库
    • 持续追踪主动回复后的群聊下文，并分析该话题的进展，维护 AutoQA 知识库
    • 实现AutoQA 知识库的增、删、改
Review Agent 作为独立后台任务运行，负责主动回复的质量保障与持续优化。

配置与概念说明

主动回复 Agent 的主要设计思路是尽量减少用户配置负担，提供开箱即用的体验。在无需任何配置情况下即可开箱使用。

知识库配置(可选)

主动回复支持挂载外部知识库，用于冷启动场景：

知识库类型说明来源是否可配置
Custom自定义知识库火山知识库是
AutoDoc自动文档知识库火山知识库否（自动生成）
AutoQA自动QA知识库火山知识库否（自动生成）

默认创建的两个知识库如图所示，您可以在火山知识库管理界面查看和管理这些知识库。

场景示例

内部Oncall或技术支持群，适用于用户直接接收答案，机器人自动回答常见问题

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效果展示

分析群聊内容自动录入知识库触发主动回复

回复质量评审与自动改进

Review Agent 持续优化问答的回复质量：

负面反馈/无反馈：

时间 10:00
主动回复：使用命令 kubectl restart deployment/xxx

时间 10:05
用户反馈：👎 (不满意)
用户B：上面的命令是错的，应该是 kubectl rollout restart

Review Agent 处理：
- 记录负面反馈
- 识别正确答案
- 更新知识库
- 优化后续回复策略

正面反馈：

时间 10:00
主动回复：使用本地客户端连接数据库，需要先将本地IP地址加入白名单中

时间 10:05
用户反馈：👍 (满意)

Review Agent 处理：
- 记录正面反馈
- 将QA对增量更新到知识库中

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实践与优化建议

  • 初始机器人缺少领域知识，可以考虑挂载外部知识库提升效果
  • 对于群聊中不会出现的文档内容，可以考虑挂载知识库
    • 例如内部文档不会直接出现在外部群聊

内容识别

介绍 VeAIOps 中的内容识别 Agent 功能与配置

被动回复

介绍 VeAIOps 中的被动回复 Agent 功能与配置

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