「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的中篇内容，本系列共三篇连载。本篇（中篇）进一步详解得物推荐复杂业务场景下，AI代码从生成、防护校验到安全上线的完整技术体系、自研AI Harness整体架构框架、全流程安全防护机制、混合智能体核心算法实现，以及工业级工程落地的实战细节。
得物是全球领先的集正品潮流电商和潮流生活社区于一体的新一代潮流生活方式平台。复杂的业务场景和极致的用户体验追求，对数据库运维和选型提出了更高要求。 目前得物在线的数据库服务涵盖 MySQL、TiDB、MongoDB、HBase、DuckDB、ClickHouse / StarRocks、向量数据库等多品类，支撑核心交易、运营分析、AI 算法、社区等多业务场景。 多品类数据库面临运维复杂度高、研发选型难、架构复杂、资源成本高等运维问题。同时业务对数据库性能、可用性、成本要求逐步增高。在持续的数据库调研和选型中，OceanBase 作为多模数据库，逐步进入视野，特别是 4.x 版本引起了 DBA 团队和研发团队的极大兴趣。
「得物推荐 AI Harness 工程化实践系列」的开篇内容，本系列共三篇连载。将系统拆解得物推荐复杂业务场景下，AI代码从生成、防护校验到安全上线的完整技术体系，逐一详解自研AI Harness整体架构框架、全流程安全防护机制、混合智能体核心算法实现，以及工业级工程落地的实战细节。 本篇（上篇）：将整体介绍团队自研的AI Harness体系，包括建设思路、全生命周期防护机制、混合智能体架构及落地效果。
每次打开 Claude Code 开始新对话，它都是一张白纸。昨天你花了 10 分钟解释的项目架构、你反复纠正的代码风格偏好、你建立的特殊开发规范——全部归零。但是使用过 OpenClaw 和 Hermes 的同学都知道，这 2 个 agent 具备持久化记忆系统，这让我开始思考：能不能给 Claude Code 装上一套"长期记忆"系统？更进一步，不只是被动记忆，而是主动学习：观察我的行为模式、项目架构，提炼行为规律、项目知识，下次自动应用。这就是本文要介绍的系统。
告警来了，第一反应是打开日志平台搜关键词，切到 APM 看监控曲线，再去链路追踪系统找 trace 详情。三个平台来回切换，最后发现只是上游 GC 抖动导致的瞬间超时，一分钟后就自愈了。这类告警排查通常需要 10～30 分钟，主要耗时不在分析本身，而在于频繁登录不同平台、拼凑分散的数据。此外，排查效率高度依赖个人经验，新人面对告警往往不知道该先看什么。于是我们做了 Troubleshooter——用 LLM Agent 自动完成告警的数据采集、根因分析和处置建议生成。上线后，中位数排查耗时从 20 分钟左右降到 4.4 分钟，覆盖了 11 个服务和 10+ 种告警类型。这篇文章是对技术方案的详细介绍。
HorizonVault 是中间件团队自研的一款高吞吐分布式存储引擎，主要面向 Kafka 远程存储、冷/温数据下沉和大容量低成本存储场景。随着 Kafka 集群数据规模持续增长，本地高性能磁盘很难无限扩张，HorizonVault 需要把大量历史数据稳定、可恢复、可治理地迁移到远端存储，同时维持足够高的写入吞吐和可控的读写延迟。
