【标签】 学习工作
【标题】【学习工作赛道】+SharkBee（鲨蜂）—— 一个让 AI 懂组织、知权限、会跨部门联动的企业级智能体框架
【正文】
0. 先和大家打个招呼吧 
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你是谁： 一个白天搬砖、半夜撸代码的独立开发者。精神状态取决于当天的 bug 数量和咖啡因摄入量；
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 说实话，这个项目一开始就是个深夜的脑洞——“能不能搞一个 AI，按公司里不同人的角色和部门，自动给它挂不同的技能和知识库？”
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我不会说"AI 帮我把想法变现实"这种漂亮话，实际情况是：我把脑子里的架构一层一层讲给 TRAE 听，它帮我码代码，我审代码、踩刹车。最难的是权限那块——谁能看啥、谁能用啥工具，比写提示词难十倍。但有 TRAE 当搭档，凌晨四点我眼花的时候，它还能冷静地帮我 catch 一个 bug，这感觉是真的香。
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原来以为搞不定的是"一人一沙盒 + 按需挂载"这套机制，结果和 TRAE 一行一行抠，真给撸出来了。
1. Demo 简介
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是什么：SharkBee 是一个"懂组织架构"的多角色智能体框架——Web 平台（配置后台 + 对话端 + Docker 沙盒引擎）。核心机制是"按需挂载"：员工登录后，系统按他的角色和部门，自动算出该给他挂哪些技能、哪些知识库，塞进他专属沙盒里。换个人登录，挂的就是另一套。该隔离的硬隔离，该联动的按业务联动；领导进去看全局，员工进去干自己那摊活。它不是在复读，是在 Cosplay 整个公司；
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面向谁：想让 AI 落地全公司、但又怕数据乱窜的企业老板和管理者；以及底下几十号被通用 AI 折磨得够呛的打工人；
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主要功能：
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按需挂载，千人千面：按"角色 + 部门"自动算出该挂哪些技能和知识库。集团 CEO 登录挂全局，销售登录挂销售部的，研发登录挂本组技术库——底层同一个 SharkBee 在演。 -
部门知识隔离墙：股室级 AI 只能读自己部门 + 公共区，越界？门都没有。销售看不到财务报表，研发读不到客户名单——数据安全这块拿捏得死死的。 -
领导的全局透视眼：领导层通配符一键看穿所有部门知识库，还能精准勾选特定部门的技能来分析——既要全局，也要细节。 -
业务驱动的跨部门联动：不是一刀切开放，而是按业务需要定向打通。项目立项要看环保准入？定向挂一下环保知识库。其他？门都没有。 -
一人一沙盒：每人独立沙盒，互不干扰，永久保存你的自定义技能、知识、偏好——经验是公司的资产，不是员工的私产，人走了配置还在。 -
名字由来：SharkBee = Shark（精明）+ Bee（勤劳），合起来"精明又勤劳"。但你连着念快点……嗯，那大概就是我开发到凌晨四点时的精神状态。
2. Demo 创作思路
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灵感来源：某天深夜，我又在被窝里想东想西（idea 总是这么来的）。现在的 AI 智能体，每次提示词都是"给一个人定制的"——你灌一段 system prompt，它就只演那一个人。我就琢磨：那能不能搞成框架级的？根据不同人的角色、部门，自动给它灌不同的提示词、工具？技能和知识库也按部门去匹配？
但顺着这个脑洞往下挖，发现事情没那么简单——公司不是一群散人，是个有组织的机器：
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这么多人用，得有个运行环境吧？→ 想到了沙盒，每个人进来开一个，按需挂载技能和知识库。
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部门之间数据不能乱窜吧？→ 想到了权限隔离，按组织树和角色硬隔离，该看的给，不该看的门都没有。
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但领导得能看全局吧？→ 领导层走通配路径，全局俯瞰；员工走限定路径，各守一亩三分地。
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跨部门协作呢？→ 不能一刀切，按业务规则定向打通（项目立项要看环保准入？给）。
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用户总得能定制自己的风格吧？→ 沙盒得永久化，自定义技能、知识库、偏好都存着，下次还在。
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经验不能跟着人走吧？→ 存公司账上，老员工走了配置还在，新人直接继承。
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为了让人能配这些玩意儿？→ 又撸了套前端配置后台。
于是，一个深夜的脑洞，就这么被我撸成了一个项目。起名 SharkBee，谐音自己念，念出来你就懂我整个开发周期的精神状态了；
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想解决的问题：
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企业里几个痛点是真的扎心：
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数据乱窜，老板睡不着：全公司知识扔一个共享盘，谁都能拷。你想要的是"部门隔离 + 领导透视"，不是一个裸奔的大锅饭。 -
跨部门协作全靠群里 @ 人：该联动的知识散在各处，AI 不知道它们该串起来。 -
经验跟着人走，人走茶凉：老员工磨了半年的神仙 prompt，一离职全带走。新人来了从零开始，AI 又变回"百度百科客服"。 -
每部门一套工具，预算爆炸：市场买 A、技术买 B、客服买 C……老板看着采购单血压就上来。 -
新人 AI 一问三不知：你让它按公司流程办事，它给你背百度百科；
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为什么做这个方向：之前用的智能体，都是"灌一段提示词演一个人"的阶段。你想要它按组织架构自动换装、权限隔离、跨部门联动？自己手工拼去。我觉得这块挺空白，正好我半夜的脑洞也是这个方向——那就干脆自己撸一个。
大佬们管这玩意儿叫"协同中台"“治理底座”，听着挺唬人；我就接地气点，叫它 SharkBee。一个 AI 把公司的活儿 Cosplay 一遍，想想就觉得抽象又带感——而且越往里撸越上头。
值得折腾，哪怕只是开了个头。
3. Demo 体验地址（三选一）
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演示账号：
U_DEMO/demo123456（只读 + 对话 ，写操作锁死，方便你随便点不误操作）
4. TRAE 实践过程
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本项目从脑洞到能跑，基本是在 TRAE IDE 里"人机合体"撸出来的。我不是那种"AI 写完我躺平"的选手，而是把 TRAE 当成一个特别能熬夜、不会罢工的搭档——它码代码，我审代码、定架构、踩刹车。
整体开发流程
① 架构设计阶段 先用 TRAE 把整体架构和领域模型理清楚：角色（Role）、组织节点（OrgNode）、权限模板（Permission）、沙盒配置（SandboxConfig）……让 AI 帮我搭出 OOP 分层骨架（src/domain、src/engine、src/sandbox、src/infrastructure）。这一步定调子，后面才不乱。
② 身份驱动核心阶段 和 TRAE 一行一行抠：
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组织树 + 权限分层：leadership / branch / department / division 四级，每级配不同知识访问边界
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沙盒上下文构建：根据用户身份算出该挂载哪些知识库、技能路径——按需挂载的算法核心
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提示词分层装配：领导层精简看全局，股室级详细列工具，各有各的渲染规则
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跨部门访问规则：按业务需要定向打通，不是一刀切
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工具目录 + 权限控制：谁能用啥工具、token 预算、危险命令拦截、技能自带边界
③ 沙盒运行环境阶段 ISandbox 抽象 + Docker/Local 双实现 + SandboxManager。每人一个沙盒，永久化存储用户技能、知识、偏好。人走配置留，经验是公司资产。
④ 多渠道接入阶段 ChannelPlugin 可插拔架构——微信(ilink)、飞书、Web 三渠道，放个目录自动注册，像 USB 一样即插即用。
⑤ 前端配置后台阶段 Vue3 + Vite，组织树、角色、权限模板、技能、知识库、模型、渠道、沙盒状态、审计日志、定时任务……16 个管理页面 + 对话端，丢给 TRAE 智能体批量生成，我再自己调样式和交互。效率拉满。
⑥ 部署 + 验证阶段 docker-compose 服务编排，用户级独立日志，局域网/公网均可部署。
⑦ 调试 + 优化阶段（最折腾的一块）
- 不说了，读快点Shark Bee，就知道我的状态了
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附开发关键步骤截图（不少于 3 张）；
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5. 学习工作 + SharkBee（鲨蜂）—— 一个让老板全局透视、让员工各干各活、把全公司都 Cosplay 了一遍的戏精 AI 框架
6. 页面功能详解（16 个页面）
整个前端是 Vue3 + Vite 撸的 SPA，管理后台 15 个页面 + 对话端 1 个。下面一个一个讲清楚——每个页面能干啥、解决了啥问题、对应后端哪块逻辑。
6.1 
仪表盘（/admin）
是什么：登录后的首页，全局看板。
能干啥：
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顶部数据卡片：用户总数、活跃会话数、技能总数、知识库文档数——一眼看穿公司 AI 化进度
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系统健康状态：gateway/postgres/redis/sandbox 各服务状态实时显示
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最近活跃会话：谁在啥时候跟 AI 聊过、聊了啥一目了然
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系统信息卡片：版本、部署模式、运行状态、服务节点
6.2 
组织架构（/admin/org）
是什么：SharkBee 的灵魂——四级组织树管理。
能干啥：
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可视化组织树：leadership（领导层）→ branch（事业部）→ department（部门）→ division（股室），树形展开/折叠
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新增/编辑/删除组织节点：每个节点可设名称、层级、上级、知识访问边界、技能路径
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tree_path 路径计算：自动算出每个节点的层级路径（如
group_a/dept_b/division_c），知识库和技能目录就按这个路径挂载——避免前缀歧义，部门 A 看不到部门 A1 的东西 -
高管分管管理：领导可以分管多个部门，分管后自动获得这些部门的知识访问权
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级联删除保护：删一个部门会先提示要删啥（角色、知识、技能、磁盘目录），不会一键归零
解决啥：组织架构是权限的根基。没有这棵树，"按部门隔离"就是空谈。这一页让 HR/管理员能在 5 分钟内把公司真实组织架构搬进系统。
6.3 
用户管理（/admin/users）
是什么：全公司用户账号管理。
能干啥：
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用户列表：user_id、姓名、手机、角色、部门、状态、创建时间
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新增/编辑用户：绑定角色 + 部门，设密码（bcrypt 自动加密）
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重置密码：管理员一键重置任意用户密码
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批量导入：上传 Excel/CSV，列名
user_id, display_name, phone, password, role_id, org_id，一次导入全公司 -
渠道映射：每个用户可以绑定微信/飞书账号，AI 才知道"微信里那个消息是谁发的"
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批量删除、搜索筛选
解决啥：人多的公司，挨个建账号不现实。批量导入 + 角色部门绑定，10 分钟搞定全公司。
6.4 
角色管理（/admin/roles）
是什么：角色是连接"人"和"权限/技能/知识"的桥梁。
能干啥：
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角色列表：role_id、称呼、中文名、权限模板、归属组织、回复风格、默认模型
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新增/编辑角色：
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选权限模板（minimal/standard/power/admin 四档）
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选归属组织（角色属于哪个部门）
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设回复风格（严肃/活泼/戏谑）
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选默认模型（DeepSeek/Qwen/豆包）
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勾选技能：从公司技能库里勾这个角色能用的技能
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勾选知识库路径：指定这个角色能读哪些知识库目录
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prompt-preview 实时预览：选完角色配置，点一下能实时预览这个角色登录后 AI 实际收到的完整 system prompt——技能列表、工具清单、知识路径全可见。调参不靠玄学，看预览就知道。
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删除角色（会先检查有没有用户在用）
解决啥：让"权限分配"从代码层面搬到 UI 层面，部门主管不用懂代码就能配角色。
6.5 
权限模板（/admin/templates）
是什么：权限模板是"工具白名单 + 知识路径范围"的预设套餐。
能干啥：
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4 个内置模板：minimal / standard / power / admin
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每个模板可配置：
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工具白名单：从 31 个工具里勾这个模板能用的——minimal 只能读写文件 + 搜索知识，admin 全家桶
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readable_paths：可读知识库路径（支持通配符
knowledge/*/） -
searchable_paths：可搜索知识库路径（向量检索权限）
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skill_paths：可用技能路径（支持通配符）
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path_scope 通配符展开：leadership 模板配
knowledge/*/，系统自动展开成所有顶层部门路径——领导一键看全局，不用挨个勾
解决啥：权限不能一个用户一个用户配，得有"套餐"。模板就是套餐，角色点一下就套上。这是"千人千面"能落地的基础。
6.6 
提示词管理（/admin/profile）
是什么：全局提示词模板管理 + 个人提示词定制。
能干啥：
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全局提示词模板：增删改查，支持变量插值（
{user_name}、{org_name}、{skills}等） -
个人提示词：每个用户可以有自己的 prompt 偏好，覆盖全局模板
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提示词分类管理：系统级、部门级、角色级、用户级，按优先级合并
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变量预览：选完变量能预览最终生效的提示词
解决啥：AI 的"性格"不能写死在代码里。运营 想调 AI 语气、加公司规章，自己改 prompt 就行，不用动代码。
6.7 技能管理（/admin/skills）
是什么：技能 = 给 AI 用的"操作手册"。每个技能是一个含 SKILL.md 的目录，告诉 AI “这个事儿怎么做”。
能干啥：
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技能列表：按组织树归类，每个技能有名称、描述、所属部门、调用次数
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新增技能：填名称、描述、所属组织，自动生成
SKILL.md目录结构 -
上传技能包：直接上传打包好的技能目录（zip），系统自动解压到对应组织路径
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编辑技能内容：在线编辑
SKILL.md，支持 Markdown -
扫描重建索引：手动触发技能索引重建，新加的技能立刻可被 AI 用
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删除技能：会检查有没有角色在引用
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技能详情查看：看完整 SKILL.md 内容、调用历史
解决啥：让公司把"做事经验"沉淀成技能。老员工的 prompt 工程成果不再跟着人走，是公司资产。
6.8 
知识库（/admin/knowledge）
是什么：公司文档的向量检索库——pgvector + 多模态 embedding。
能干啥：
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文件管理：按组织树目录结构展示，支持 PPT/Word/Excel/PDF/图片/HTML/Markdown
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上传文件：拖拽上传，自动按当前组织路径归类
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在线预览/编辑：文本类文件直接在线编辑
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向量索引状态：每个文件显示是否已 embedding、chunk 数量、向量维度（2000 ）
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重新索引：手动触发单个文件或全库重建索引
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树状路径 ACL：每个知识文件挂在
knowledge/{tree_path}下，用户只能读tree_path命中的文件——精确匹配，不会前缀误伤 -
删除文件：同时删除向量索引和磁盘文件
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统计页：文档总数、已索引数、总 chunk 数、按部门分布
解决啥：RAG 不是把所有文档塞一个向量库就完事。企业级 RAG 必须按部门隔离，财务报表不能让销售搜到。这一页让管理员能可视化管这些。
6.9 
模型配置（/admin/models）
是什么：多 LLM Provider 管理 + 能力开关 + 降级策略。
能干啥：
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Provider 列表：DeepSeek、Qwen（通义千问）、豆包（火山引擎）等
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每个 Provider 配置：API Key、Base URL、可用模型列表、超时、重试
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能力开关：每个模型可以单独开/关（vision、function_call、streaming）
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模型测试：一键发测试请求，看延迟、token 数、是否正常返回
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默认 Provider：设一个默认的，其他作为降级
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降级策略：主 Provider 挂了自动切到 fallback（DeepSeek 挂了切 Qwen）
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模型增删：从 Provider 拉取可用模型列表，勾选要暴露给前端的
解决啥：不能一棵树吊死。多 Provider 既能比价又能容灾，admin 在这一页统一管。
6.10 
定时任务（/admin/cron）
是什么：用户级 cron 定时任务，到点自动触发 AI 执行（可以对话让AI调用工具创建）。
能干啥：
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任务列表：属于哪个用户、cron 表达式、下次执行时间、上次执行结果
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新增任务：
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自然语言解析 cron：输入"每天早上 9 点"，系统自动转成
0 9 * * *（调/cron/parse接口） -
选触发消息：到点了让 AI 干啥（“提醒我写周报”、“跑一下销售数据汇总”）
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选执行用户：以哪个用户的身份跑（影响沙盒、技能、权限）
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启用/暂停/删除任务
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执行历史：每次触发的输入输出、耗时、是否成功
解决啥：AI 不能只等用户提问，得会主动干活。这一页让 AI 变成"定时工"，周报、报表、提醒全自动。
6.11 
对话记录（/admin/conversations）
是什么：全公司对话检索 + 会话回放。
能干啥：
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对话搜索：按用户、时间、关键词搜历史对话
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会话列表：每个用户的所有会话，按时间倒序
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会话回放：点进去能看到完整对话流——用户说了啥、AI 回了啥、调用了哪些工具、工具返回了啥
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导出：导出选中会话为 JSON/CSV，方便审计或迁移
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删除会话：清理测试数据或敏感对话
解决啥：管理员得能监督 AI 用得对不对。这一页就是"录像回放"，出了问题能溯源。
6.12 
审计日志（/admin/audit）
是什么：全程录像式审计——谁在啥时候干了啥，全记下来。
能干啥：
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日志列表：时间、用户、操作类型、IP、详情
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操作类型筛选：登录、改密、增删改用户/角色/组织/技能/知识、沙盒操作、配置变更……
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统计图表：操作次数分布、活跃用户 Top N、最近 7 天趋势
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详情查看：每条日志的完整上下文（改前改后对比）
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导出：导出日志供合规审计
解决啥：企业级系统必须可追溯。这一页让"出了事翻日志，谁都别想赖账"成为现实。也是合规审计的硬需求。
6.13 
沙箱状态（/admin/sandbox）
是什么：实时查看所有用户沙盒容器的运行状态。
能干啥：
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容器列表：哪个用户、容器 ID、状态（running/stopped）、启动时间、空闲时长、端口
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资源监控：CPU、内存占用
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文件浏览：直接浏览沙盒内
/workspace目录——generated（生成的文件）、media（上传的文件）、memory（记忆）、my-skills（自定义技能）、my-knowledge（个人知识） -
文件下载：把沙盒里的文件下载到本地
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强制销毁：卡死了？一键销毁容器，下次用户登录自动重建
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自动清理：空闲超 10 分钟的沙盒自动回收（可配）
解决啥：一人一沙盒很美，但管理起来是个工程问题。这一页让 admin 能像看任务管理器一样看所有沙盒。
6.14 渠道绑定（/admin/channels）
是什么：多渠道接入管理——微信、飞书、Web 三渠道的用户级映射（目前只实现了微信）。
能干啥：
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渠道列表：支持哪些渠道、各渠道凭证状态
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用户渠道映射：每个用户可以绑定微信 OpenID、飞书 user_id、Web 账号——AI 才知道"微信里那个消息是张三发的"
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凭证管理：飞书 tenant_access_token、微信 token 等渠道级凭证
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渠道开关：单独启停某个渠道
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测试：发测试消息验证渠道是否通
解决啥：企业里有人用微信、有人用飞书、有人用 Web。AI 不能只活在一个 App 里。这一页让"一个 AI 多端用"成为现实——老板在微信里发指令，员工在飞书里接任务，底层同一个 SharkBee。
6.15 
消息推送（/admin/notifications）
是什么：AI 主动向用户推消息的中央管理（后续探索更新的功能，实现AI之间的互相通话）。
能干啥：
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推送历史：推给谁、推啥、哪个渠道、是否送达、啥时候推的
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手动推送：选用户、选渠道、写消息，一键推送
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模板消息：预设消息模板，定时触发推送
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状态追踪：每条消息的送达状态（成功/失败/已读）
解决啥：AI 不只是被动回答，还得会主动找你。定时任务触发后，结果通过这一页推给用户——“周报写完了，请审阅”。
6.16 对话端（/chat）
是什么：用户实际用的对话界面——这才是打工人每天打开的东西。
能干啥：
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多会话管理：左侧会话列表，新建/切换/删除会话，每个会话独立上下文
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流式输出：SSE 流式响应，字一个一个蹦出来，不用干等
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文件上传：拖拽上传文件给 AI（PPT/Word/Excel/PDF/图片），AI 能解析内容
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模型切换：右上角切模型（DeepSeek），实时生效
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工具调用可视化：AI 调用工具时，界面实时显示"正在调用 read_skill 读取技能…"——让用户知道 AI 在干啥，不是黑盒
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生成的文件下载：AI 做完 PPT/Excel，直接在对话里下载
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图片理解：上传图片，AI 用多模态模型理解内容
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历史记忆：AI 记得你之前说过的（memory_search 工具），上周的话这周还能翻出来
解决啥：员工不用学 AI prompt 工程。登录、说话、拿结果——就这么简单。该有的技能和知识系统自动挂好了，员工啥都不用配。
7. 开发心得
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深夜脑洞是第一生产力，但落地得靠每天肝。idea 不值钱，值钱的是这种抽象概念一行行撸成代码。
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最大的坑不是模型，是权限——谁能看啥、谁能用啥。个个坑都能让TRAE debug 一整夜。
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SharkBee 这名字提醒我：做 AI 工具的人，精神状态一定要稳定，一定要 Shark（精明）+ Bee（勤劳）。
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一个智能体服务全公司，听起来像是在压榨它——但你想想，它又不用发工资，这么一想是不是觉得 AI 比打工人还好使。
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TRAE 当搭档是真香，尤其凌晨四点你眼花的时候，它还能冷静地帮你 catch 一个 bug。我负责想架构和踩刹车，它负责不知疲倦地码代码——人机合体效率拉满。
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结合实际应用场景。套壳做一个聊天机器人一周搞定，但要做成"懂组织架构、按需挂载、权限隔离、跨部门联动、一人一沙盒、多渠道触达"的框架——这是真活儿，每个特性都得抠细节。
最后一句：SharkBee，让你的 AI 既 Shark 又 Bee，就是别把它名字连着念太快。bee~
最最后一句：文案也是强大的TRAE写的，我就插了点图 