面向多租户 MSP 的 AI 配置文件
每个 AI 配置文件都是一套完整配置：使用哪家模型提供商、是否启用对话与向量嵌入、该租户包含哪些智能体，以及配置文件如何完成身份验证。配置文件通过 AI 密钥标识，并可选用 OAuth2 客户端凭据（以 AI 密钥作为 client_id、密钥作为 client_secret），供其他系统安全调用。
访问控制是平台安全的一等能力。密钥仅在需要时才可显示，配置变更受权限约束；您还可以查看用户对话、工单智能体、监控智能体与向量嵌入的令牌用量。
智能体、技能与 MCP
融入运营的人工智能
Gemmb 人工智能并非外挂在工具集旁的聊天机器人。它以租户范围为单元配置 AI 配置文件，由专用智能体对工单、syslog、事件日志、采集到的配置以及操作员对话进行处理——使用的正是您团队已经信任的同一套 CMDB、服务台与监控数据。
可选用本地模型或云端提供商，挂载工具与技能，用 C# 编排事件流程，并发布或消费 Model Context Protocol (MCP) 服务器。用量、历史与日志均留在平台内部。
专用智能体
工单模板、NMS 工单、syslog、事件日志、配置采集以及用户对话——各自拥有独立的模型、工具与提示词。
您的模型，您的网络
可在本地运行 Ollama，或连接 OpenAI、Gemini、DeepSeek、Qwen 与 Aliyun。按配置文件分别设置 API 密钥、基址 URL 与超时。
技能、工具与 MCP
组合可复用技能、授予函数工具、发现 MCP 客户端，并将 Gemmb 本身发布为 MCP 服务器。
为客户选用合适的模型
云端提供商包括 OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、Qwen 与 Aliyun，支持加密 API 密钥以及可配置的基址 URL 与请求超时。
对于需要数据留在本地的客户，Ollama 是一等本地提供商：主机名、端口、HTTPS、参数规模、上下文长度，以及管理员对上下文窗口的覆盖设置。对话模型与嵌入模型可分别选择，因此紧凑的嵌入模型可以与更大的推理模型并存。
已经了解您平台的智能体
服务台智能体包括用于结构化工单处理的工单模板助手，以及基于监控工单进行推理的 NMS 工单助手。
监控智能体可分析 syslog 流、Windows 事件日志以及采集到的设备配置——并通过批量大小控制，由您决定每次运行消耗多少日志上下文。
用户对话助手与操作员同处产品之中，使用与专用智能体相同的技能、工具与 MCP 配置。多个智能体可分配到同一事件，并按既定顺序运行。
面向工单与知识的向量嵌入
在配置文件上启用向量嵌入后，即可为工单与知识文章建立检索索引。向量存储使用 Microsoft SQL Server 2025，或带 pgvector 的 PostgreSQL——与您现有的数据库体系对齐。
嵌入用量与对话用量分开统计。当模型或语料发生变化时，可通过删除工单或知识文章的嵌入来重建索引。
技能、函数工具与 C# 事件脚本
技能是可复用的工具包。子技能可以嵌套，智能体实际可见的工具会过滤为适用于该智能体类型的集合。
每个智能体都有系统提示词（支持 SmartFormat 模板）、默认或自定义函数工具集，以及 OnAIExecuting 与 OnAIExecuted 的 C# 脚本——对话场景还提供用户与助手消息钩子。脚本可以取消后续处理，通过 AI Event 对象在智能体之间传递属性，并要求模型输出结构化的整数、字符串、布尔值或数值。
Gemmb 其他位置使用的同一套脚本体系在此同样可用：HTTP 与邮件客户端、设备 Live Query、SOAP 服务、定时器与条目包，使智能体能够对基础设施采取行动，而不仅仅是描述它。
MCP 服务器与 MCP 客户端
Gemmb 可以发布 MCP 服务器，让外部 AI 客户端使用您的运营工具。通过 OAuth 或在 HTTP 头中携带 AI 密钥，在稳定 URL 上完成身份验证；也可以让最终用户在带标签的 URL 上自带 API 密钥，以选择正确的 AI 配置文件。
平台同时也是 MCP 客户端：注册远程 MCP 服务器，使用 API 密钥或 OAuth 客户端凭据进行身份验证，发现工具与资源，并将这些客户端分配给各个智能体。
从设计上即可运营
每个配置文件与智能体都会记录令牌用量。对话历史与工具调用载荷可供审阅。配置文件日志包含消息、时间戳、日志数据与堆栈跟踪，并可选用调试日志与错误通知邮件。
配置可在保存前校验，避免损坏的提示词或工具集静默进入生产环境。