sealai Agent 设计
超级计算机的底层基于 Kubernetes 架构，包含容器、数据库和开发环境等对象。 现在需要做一个产品原型的设计。
这个产品的核心有两部分：一部分由一个画布组成，画布里可以看到各种对象。比如数据库、开发环境、容器、网络出口等对象，然后可以通过划线对它们进行连接。 然后这个产品有一个聊天框入口，这个聊天框可以让 agent 去创建和管理这些对象。 最左边是一个很窄的导航条，可以列出各种对象；中间是画布页面；右边是聊天窗口。
关于资源创建有几种方式：
- 根据源码进行创建。
- 根据 Docker 镜像进行创建。
- 创建数据库。
- 创建我们已封装好的应用，应用包含网络入口、前后端、数据库等，是一个完整的应用。
- 创建开发环境。
第一种场景方式：用户可以输入一个公开的 GitHub 项目地址，或者通过授权的方式获取自己的 GitHub 项目列表。
用户完成 GitHub 链接输入后，Agent 会自动分析项目的依赖、开发环境，以及是否存在 Docker 镜像；若没有，则自动生成 Dockerfile，构建镜像并推送到仓库；最后在云操作系统中创建对应的 Pod、Service、Deployment、Ingress 等对象。 然后完成整个项目从源码到最终运行在云操作系统中的全过程，但不需要向用户暴露 Pod、Service、Deployment 等底层概念，只需要让用户看到一些关键信息，比如入口域名以及实例。这个实例可能是容器，也可能是数据库。
第二种方式是：用户输入 Docker 镜像地址，系统自动分析该镜像的启动参数、环境变量等信息，并在云操作系统中运行，最终在画布上进行展示。
第三种方式可以帮助用户创建高可用的 PGSQL、MySQL、MongoDB 等数据库。
数据库创建完成后，在画布上也会以一个方块卡片（Card）的形式呈现。点击该 Card 时，可以展示数据库中的详细数据信息。也可以查看数据库的基本信息，例如：
- 连接方式
- 基本运维操作：备份、监控等信息
第四种方式是我们已经封装好的整体应用，例如 FastGPT。它依赖前端、后端和一个数据库。我们已将完整模板打包并上架到应用商店。
- 用户点击该方式后，可在应用商店中选择所需的封装应用。
- AI 会自动定位应用并将其所有依赖自动化启动到云操作系统中。
第五种环境是开发环境。我们会在云端启动一个名为 DevBox 的容器。该容器内置 VS Code Server，用户可以通过客户端、VS Code、Cursor 等工具连接到该开发环境并进行编码。
以上在画布中展示一些基础的原子单元。比如，一个出口域名是一个基础单元，容器是一个基础单元，数据库是一个基础单元，DevBox 开发环境也是一个基础单元。
可以通过连接线条来识别各个单元之间的关系。例如，网络流量入口可以连接到一个容器，容器再连接到一个数据库。在连接过程中，会将数据库的环境变量注入到容器中。
剩下的是聊天框的设计。
- 用户可以通过自然语言交互，例如输入一个 GitHub 项目地址，AI Agent 会自动分析该项目，将所有依赖在云操作系统中启动，并在画布中展示。
- 如果启动失败，会将错误信息返回到聊天框。
- 用户可以通过持续交互让 AI 进行修正。