Snail AI

Appearance

仪表盘 ​

仪表盘（Dashboard）是 Snail AI 平台的全局概览页面，登录后的首页即为仪表盘。它通过多维度的数据可视化组件，帮助管理员和运营人员快速掌握系统整体运行状况、资源分配情况和使用趋势。

页面布局 ​

仪表盘采用响应式卡片布局，各功能模块以独立卡片形式排列：

系统健康雷达图 ​

系统健康雷达图以六维雷达图的形式，综合评估系统的整体健康状态。每个维度独立计算得分（0-100），最终汇总为一个整体健康分。

评估维度 ​

维度说明计算方式
智能体活跃度衡量智能体的使用频率基于选定时间范围内的对话总数计算
模型可用性衡量已配置模型的可用比例有调用记录的模型数 / 总模型数
知识覆盖度衡量智能体绑定 RAG 知识库的比例已绑定 RAG 的智能体占比
记忆深度衡量智能体启用记忆功能的比例已启用记忆的智能体占比
技能多样性衡量智能体平均绑定的 Skill 数量所有智能体的平均技能数
响应质量衡量系统的平均响应速度基于平均响应时间反向计算（越快得分越高）

数据结构 ​

typescript
type SystemHealth = {
  dimensions: Array<{
    name: string;       // 维度名称
    value: number;      // 原始值
    max: number;        // 最大值
    normalized: number; // 归一化得分（0-100）
  }>;
  overallScore: number; // 整体健康分（各维度平均值）
};

整体健康分 ​

整体健康分为六个维度归一化得分的算术平均值，直观反映系统的综合状态：

分数范围健康等级说明
80-100优秀系统配置完善，使用率高
60-79良好系统基本正常，部分维度有优化空间
40-59一般多个维度需要关注和优化
0-39需改进系统配置不足或使用率偏低

提升健康分的建议

  • 智能体活跃度低：检查智能体配置是否合理，推广使用
  • 模型可用性低：检查模型配置和 API Key 是否有效
  • 知识覆盖度低：为更多智能体绑定 RAG 知识库
  • 记忆深度低：为需要上下文延续的智能体启用记忆功能
  • 技能多样性低：创建更多 Skill 并绑定到智能体
  • 响应质量低：优化模型配置或排查网络延迟问题

知识库概览 ​

知识库概览卡片汇总展示所有 RAG 知识库的关键统计数据：

统计指标 ​

指标说明
知识库总数系统中创建的 RAG 知识库总数
文档总数所有知识库中的文档总数
分片总数所有文档切分后的 Chunk 总数
状态分布按状态（active/processing/error）统计知识库数量
Top 知识库按文档数量排名前 3 的知识库

数据结构 ​

typescript
type KnowledgeOverview = {
  totalKnowledgeBases: number;       // 知识库总数
  totalDocuments: number;            // 文档总数
  totalChunks: number;               // 分片总数
  statusBreakdown: Record<string, number>; // 状态分布
  topKnowledgeBases: Array<{         // Top 知识库
    id: number;
    name: string;
    documentCount: number;
    icon?: string;
  }>;
};

记忆概览 ​

记忆概览卡片汇总展示系统中所有智能体的记忆数据统计：

统计指标 ​

指标说明
记忆总数系统中存储的记忆条目总数
按类型分布FACT / DECISION / PREFERENCE / TASK_PROGRESS / REFERENCE 各类型的数量
检索有效性记忆检索的平均有效性评分
变化趋势记忆数据量的变化趋势（上升/下降/持平）
变化幅度相比上一周期的变化百分比

数据结构 ​

typescript
type MemoryOverview = {
  totalMemories: number;                  // 记忆总数
  byType: Record<string, number>;         // 按类型分布
  retrievalEffectiveness: number;         // 检索有效性
  trend: 'up' | 'down' | 'flat';         // 变化趋势
  changePercent?: number;                 // 变化幅度
};

记忆类型说明 ​

类型说明
FACT事实类记忆：用户提供的客观事实信息
DECISION决策类记忆：对话中产生的决策和结论
PREFERENCE偏好类记忆：用户的个人偏好和习惯
TASK_PROGRESS任务进度：正在进行的任务状态
REFERENCE参考资料：对话中引用的文档和链接

技能概览 ​

技能概览卡片展示系统中已配置的 Skill 技能统计：

统计指标 ​

指标说明
技能总数系统中创建的 Skill 总数
Top 技能按绑定智能体数量排名前 5 的技能
绑定智能体数每个技能被多少个智能体引用

数据结构 ​

typescript
type SkillsOverview = {
  totalSkills: number;
  skills: Array<{
    id: number;
    name: string;
    description?: string;
    agentCount: number;     // 绑定的智能体数量
    fileSize?: number;      // 技能文件大小
  }>;
};

资源分配图 ​

资源分配图以可视化方式展示各智能体所占有的资源情况，帮助了解资源的分布是否均衡。

展示维度 ​

对于每个智能体，统计以下资源维度：

维度说明
知识库绑定的 RAG 知识库数量
技能绑定的 Skill 数量
记忆是否启用记忆功能（0 或 1）
对话数近期的对话数量

数据结构 ​

typescript
type ResourceAllocation = {
  agents: Array<{
    id: number;
    name: string;
    avatar?: string;
    resources: {
      knowledgeBases: number;   // 知识库数量
      skills: number;           // 技能数量
      memories: number;         // 记忆状态
      conversations: number;    // 对话数量
    };
  }>;
};

排序逻辑 ​

智能体按资源综合得分排序，得分计算公式：

综合得分 = 对话数 x 2 + 技能数 x 3 + 知识库数 x 5 + 记忆启用 x 3

资源较丰富、使用较活跃的智能体排在前面，便于快速识别核心智能体。

模型使用统计 ​

模型使用统计卡片展示系统中各模型的调用情况，帮助了解模型资源的使用分布：

统计指标 ​

指标说明
模型名称模型标识和所属厂商
调用总次数累计调用次数
成功次数调用成功的次数
失败次数调用失败的次数
成功率成功调用占比
Token 消耗累计消耗的 Token 总量
总费用累计产生的费用
平均响应时间平均每次调用的响应耗时

Token 使用趋势 ​

Token 使用趋势图以折线图形式展示系统 Token 消耗的时间变化趋势，是容量规划和成本管控的重要参考。

趋势维度 ​

  • 输入 Token 趋势：每日输入 Token 消耗量
  • 输出 Token 趋势：每日输出 Token 消耗量
  • 总 Token 趋势：每日总 Token 消耗量
  • 费用趋势：每日产生的费用

分析场景 ​

场景关注指标分析方法
成本控制费用趋势观察日费用是否在预算范围内
容量规划Token 总量趋势预测未来的 Token 需求增长
异常检测日消耗量突变Token 消耗突然激增可能表示异常使用
优化评估输入/输出比例输入 Token 占比过高可能说明 prompt 需要优化

智能体排行 ​

智能体排行榜按使用热度排列系统中的所有智能体，帮助了解哪些智能体最受欢迎。

排行指标 ​

指标说明
排名按使用热度从高到低排列
智能体名称智能体的名称和头像
访问量viewCount 累计访问次数
活跃用户近期的活跃用户数
对话数近期的对话数量
消息数近期的消息总数

数据来源 ​

排行榜数据来自智能体列表接口和各智能体的统计分析接口聚合。前端获取所有智能体后，按 viewCount 或对话数进行排序。

数据刷新 ​

仪表盘的数据在页面加载时自动获取。由于部分数据需要聚合多个接口的结果，加载过程采用并行请求策略以优化性能：

每个数据模块独立加载、独立渲染，某个模块的加载失败不会影响其他模块的展示。

API 接口 ​

仪表盘使用的数据来自多个业务模块的聚合，涉及以下 API：

方法路径用途
GET/agent/page获取智能体列表（计算健康度、资源分配）
GET/agent/{id}/analytics获取单个智能体的统计数据
GET/rag/page获取知识库列表（知识库概览）
GET/skill/page获取技能列表（技能概览）
GET/memory/agent/{id}/stats获取智能体记忆统计（记忆概览）
GET/model/usage-stat/page获取模型使用统计

使用建议 ​

日常巡检 ​

建议每日查看仪表盘进行系统巡检：

  1. 查看健康雷达图：整体健康分是否在正常范围
  2. 检查模型使用统计：是否有模型调用失败率异常升高
  3. 关注 Token 趋势：日消耗是否在合理范围，是否有异常波动
  4. 查看智能体排行：热门智能体的使用情况是否正常

定期分析 ​

建议每周进行一次深度分析：

  1. 资源分配均衡性：是否存在"空壳"智能体（无知识库、无技能、无使用量）
  2. 知识库状态：是否有知识库处于 error 状态需要修复
  3. 记忆检索有效性：记忆检索的有效性评分是否达标
  4. 技能利用率：是否有技能从未被任何智能体使用

容量规划 ​

根据仪表盘数据进行中长期规划：

  • Token 预算：根据 Token 趋势预测月度 Token 消耗，制定预算
  • 存储规划：根据知识库和文档增长趋势，预估存储需求
  • 并发扩容：根据活跃用户增长趋势，评估是否需要扩容 Agent Client 节点

下一步 ​

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