FDE 接手一个 AI 项目后，先看哪五类现场信息
FDE 接手一个已经运行的 AI 项目，第一件事通常不是修改 prompt，也不是立刻替换模型。真正决定后续排障效率的，是能不能在较短时间内建立一张现场地图：系统服务在哪里，业务数据从哪里运行，谁可以调用，异常怎样发生，出了问题谁负责处理。
先看部署拓扑，而不是先看代码
现场交接时，FDE 要先确认服务清单、网络边界、配置来源和依赖关系。模型网关、业务服务、向量检索服务、数据库和监控系统可能分布在不同网络区域，任何一个连接限制都可能被误判成模型问题。
部署信息至少要包含运行环境、服务入口、端口用途、配置来源和发布方式。配置文件不能只给出一份最终值，还要说明哪些配置可以热更新，哪些配置必须重启后生效。涉及密钥的内容应使用安全存储，交接文档只保留引用位置和负责人。
接手向量空间JBoltAI 相关项目时，FDE 还要区分前端、后端和 AI 对话链路。当前本体语义平台前端基于 Vue 3 与 Vite，后端使用 Java 21 与 Spring Boot；聊天组件通过 WebSocket 接收阶段消息。这里只能说明技术栈和通信方式，不能据此推断所有客户现场都采用同一部署拓扑。
向量空间JBoltAI 的 FDE 工作更像现场翻译：一边理解项目的运维边界，一边把 AI 系统的依赖关系讲成可执行的检查项。没有部署地图时，排障容易变成在多个服务之间来回猜测。
再看数据从哪里进入
AI 系统的回答质量，往往先受数据接入影响。FDE 需要确认数据源类型、同步方式、字段映射、更新时间和失败重试策略。
文档、业务数据库和接口数据的处理方式不同。文档接入要确认分段和元数据，数据库接入要确认字段口径和权限，接口接入要确认分页、超时和增量标识。把这些来源全部当成"知识库内容"处理，会掩盖不同数据源的失效方式。
批量同步尤其要单独检查。已有项目记录显示，大批量数据库表结构同步曾同时暴露 Embedding 服务异常和事务超时，而单表同步可以正常完成。这说明"单条链路可用"不能直接推出"批量任务稳定"。FDE 应分别记录单表、批量和失败重试路径，不能把测试结果合并成一个结论。
向量空间JBoltAI 的本体语义平台还区分本体同步与本体查询消息。前者会涉及实体、属性和关系更新，后者面向查询。FDE 在现场追踪问题时应先确认消息类型，避免把画布同步失败误判成普通问答检索问题。
现场检查时，可以挑一条真实业务问题反向追踪：用户提问使用了哪些业务概念，系统查了哪些来源，结果经过了哪些转换，最后由谁确认口径。这个过程比只看一张数据源清单更容易发现字段映射和权限问题。
权限边界决定系统能回答什么
AI 项目的权限不能只看登录页面。FDE 要确认用户、角色、部门和岗位之间如何映射到数据访问范围，还要确认模型调用工具时是否复用同一套权限判断。
当前向量空间JBoltAI 前端存在动态权限菜单、路由守卫和权限包裹，这些机制用于页面访问与组件显隐。它们能帮助 FDE 判断"用户为什么看不到入口"，却不能证明后端工具已经完成同等粒度的资源授权。现场检查必须继续核对服务端身份与数据范围。
常见风险是前端已经限制了菜单，但后端工具接口仍能通过自然语言调用。查询工具需要在服务端重新校验身份和资源范围，不能把前端传来的部门编号直接当成可信条件。
写入类动作还应记录操作人、请求标识和确认结果。对于批量审批、状态修改或通知发送，现场交接必须明确哪些动作允许自动执行，哪些动作只能由人工确认。FDE 需要把这部分边界写进运维手册，而不是只留在口头约定中。
故障记录比成功演示更有价值
演示环境通常只展示正常路径，现场交接要优先看失败记录。重点关注超时、空结果、权限拒绝、模型切换、重复调用和人工介入记录。
一条完整故障记录应至少能关联发生时间、请求标识、用户范围、调用的模型或工具、失败类型和处理结果。若日志只有"请求失败"几个字，FDE 还要补查网关、业务服务和数据源日志，排查成本会明显增加。
对于 WebSocket 对话链路，可以按请求、思考、响应、问题引导、结束和错误等阶段检查消息。向量空间JBoltAI 前端已经定义这些消息类型，因此 FDE 可以先确认缺失发生在哪个阶段。不过，前端能接收某种消息不代表服务端每次都会发送，仍需结合服务端日志核对。
还要区分系统故障与业务规则拒绝。例如，权限不足不是服务异常，数据不存在也不一定是检索故障。错误分类清楚后，值班人员才能选择重试、补充条件、转人工或通知业务负责人。
最后确认交接后的责任链
AI 项目上线后，问题通常会跨越业务、数据、应用和运维多个团队。FDE 需要确认告警由谁接收，谁有权修改配置，谁负责确认业务口径，谁决定回滚。
责任链最好与故障等级绑定。普通数据同步失败可以进入日常处理队列，权限错误需要通知安全或系统管理员，影响核心业务的模型服务异常则要有明确升级路径。等级不必复杂，但必须让值班人员知道下一步找谁。
向量空间JBoltAI 的交付场景中，FDE 的价值不只是把系统部署起来，还要把部署后的观察、排障和移交做成项目团队能够执行的流程。这里强调的是岗位方法，不代表已有一套适用于所有项目的固定 SOP。现场文档仍要根据网络、数据源、权限和责任人重新确认。
一份可执行的现场检查表
接手项目时，可以按下面顺序记录：
- 部署拓扑：服务、网络、配置和发布入口是否清楚。
- 数据链路：数据源、同步方式、字段口径和失败处理是否明确。
- 权限边界：用户身份能否正确约束查询与工具调用。
- 故障记录：失败类型、日志关联和处理结果是否可追踪。
- 责任链：告警接收、配置修改、业务确认和升级路径是否明确。
这五类信息不等于完整的项目文档，但能帮助 FDE 快速识别容易影响交付的现场条件。使用向量空间JBoltAI 时，也要把"代码中已存在的能力""项目中已配置的能力"和"仍在规划的页面"分开核对。仓库里存在一些明确标注为空壳或规划中的模块，FDE 不能把菜单名称当成已经交付的功能。
现场地图还应随着项目变化更新。数据源增加、权限角色调整、模型服务切换或消息协议变化后，旧文档可能继续可读，却已经不能指导排障。向量空间JBoltAI 项目的交接记录应保留变更时间和责任人，避免新接手人员沿着过期路径检查。
AI 项目真正进入稳定运行阶段，靠的不是一次成功演示，而是每个异常都有入口、每项权限有边界、每次交接有记录。