近年来，AI浪潮席卷全行业，大模型从概念落地到生产，正在深度重塑数据库运维全链路的工作范式。云和恩墨近期面向内部技术服务体系举办AI编程大赛，目的就是鼓励一线技术人立足真实业务场景，探索AI作为生产力的可行路径。本次摘得「最佳探索者」奖项的作品QLM-AI辅助企业级智能管理平台，出自拥有17年行业深耕经验的资深DBA贾勇智之手。

本期专访，我们走进贾勇智的创作历程，拆解QLM-AI平台的技术内核与AI落地的工程化实践，倾听一位数据库老兵对AI赋能运维、技术人拥抱智能化时代的思考和建言。

QLM是一套基于Go+Vue 3构建的企业级智能管理平台，围绕企业运维与管理场景，逐步实现了认证鉴权、权限管理、CMDB、DCIM、IPAM、可视化拓扑、监控运维、日志审计、Agent部署与自动发现等核心能力。平台具有以下核心亮点：

1. AI全链路协同开发架构

平台依托大模型实现需求拆解、编码开发、自动化测试、问题排查全流程协同，依托AI降低开发门槛，构建高完整度企业级运维管理系统。

2. 一体化全栈企业运维能力

整合CMDB/DCIM/IPAM资产管控，配套多协议统一权限认证、机房拓扑可视化、Agent自动化采集监控，覆盖机房资产到设备运维全场景需求。

3. 标准化成熟工程化架构

采用Go+Vue3前后端分离分层架构，规范分层开发模式；沉淀完备API、数据表与规模化测试用例，配套完整部署、迭代文档，生产落地属性强。

4. 可扩展可持续迭代体系

平台具备灵活扩展底座，可迭代拓展权限管理、可视化拓扑、自动化部署、性能监控等多元模块，功能拓展性强，适配长期运维升级需求。

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拥有17年跨行业数据库驻场服务经验，贾勇智在长期一线工作中深切感受到传统运维体系的明显短板：日常运维需同时兼顾数据库、服务器、操作系统多维度维护，而机房硬件出现故障后，资产台账与监控系统相互割裂，故障溯源流程繁琐、处置周期长。此外，数据库低效SQL、锁等待、吞吐量异常等性能问题，均依赖人工逐条排查调优，耗费大量人力。

2025年，大模型技术进入垂直行业深度落地阶段，贾勇智萌生搭建一体化智能管理平台的想法：深度融合资产配置与实时监控两大核心能力，叠加数据库垂直领域的AI诊断能力，打造适配一线DBA完整工作流的智能运维底座——既解决日常工作效率痛点，也完整探索大模型在大型工程系统中的落地路径。

对贾勇智而言，开发这套平台本身就是一场自我突破。项目启动前，他的开发经验主要限于Shell脚本，后端、前端及各类框架知识几乎空白。开发过程中，他依托大模型辅助，边实践、边学习、边迭代。然而他发现通用大模型存在天然短板：自主发散性强，时常跳出既定需求边界生成大量无关冗余功能。若不加约束，整套系统会逻辑混乱，无法满足企业生产环境稳定运行的要求。

为保障工程质量，贾勇智搭建起三层递进式质量校验体系，形成标准化开发约束机制。第一层搭建标准化功能测试用例，第二层落地集成测试用例，第三层依托MCP工具模拟人工运维操作，从真实使用视角验证系统完整功能。三层校验层层兜底，将大模型的创造力限定在业务需求框架内，兼顾AI高效开发优势与企业级系统稳定性要求。

从0到1完成整套平台开发，也彻底拓宽了贾勇智的知识边界。这次完赛经历让他吃透了产品全生命周期完整流程，清晰掌握了项目各阶段流转逻辑与协同模式，看待运维问题和技术创新的视角实现全方位升级。这让他更加确信：技术人真正不可替代的核心价值，在于扎根行业沉淀的业务洞察、解决真实痛点的系统性思路以及顶层设计创意。

AI浪潮奔涌向前，决定DBA核心竞争力的，始终是立足业务场景、解决用户难题的那份匠心。未来，云和恩墨将持续鼓励一线技术人才探索AI落地路径，融合数据技术与人工智能，为千行百业的客户输出更智能、更高效的数据库服务解决方案。