这篇博客讲什么？
KunSpace 不只是一个静态个人站。随着 AI 应用开发路线 系列博客写完，我把其中讲的概念做成了一个能点开、能对话、能写进作品集的 Demo：KunSpace AI 助手「小 Kun」。
一句话说清楚它怎么工作：
轻量检索（RAG 简化版）+ 3 个 Agent 技能 + 大模型通用能力
| 组成部分 | 干什么 |
|---|---|
| 轻量检索 | 需要时从本站文档、博客里现搜相关段落（不是把博客全文背进模型） |
| 3 个 Agent 技能 | 查文档、看访客、列博客——三项自定义能力，调 KunSpace 真实数据 |
| 大模型通用能力 | 常识、编程、闲聊等不查网站的问题，直接由硅基流动等大模型回答 |
博客里的 8 篇 AI 路线没有逐条写进代码，而是：需要时在 Markdown 文件里检索得到；概念类问题则靠大模型本身。
这篇文章完整记录：
- KunSpace 里已有的 AI 相关能力
- 架构与各技能的实现方法（查文档、列博客等）
- 配置、验证与踩坑
一、KunSpace 里已有的 AI 相关内容
在写助手之前，站点里其实已有一圈和 AI / 数据相关的能力。助手是站在这些模块上搭的，而不是从零另起炉灶。
| 模块 | 入口 | 和 AI 的关系 |
|---|---|---|
| AI 路线博客 | 网站「博客」页，8 篇系列文章 | 讲清 Prompt、RAG、Agent 等概念 |
| 访客统计 | 管理后台 · 访客统计 | 助手「看访客」能力的数据来源 |
| 留言板 | 访客留言 + Redis 存储 | 站点数据能力示范（助手可扩展） |
| 博客管理 | 管理后台 · 博客管理 | 助手「列博客」+ 公开/私密设置 |
| 项目文档 | 仓库内部署与使用指南 | 助手「查文档」的检索来源 |
| AI 助手 | 管理后台 · AI 助手 | 本文主角 |
结论： 助手 = 大模型大脑 + 站点已有数据 拼出来的智能体，非常适合个人站 Demo。
二、AI 助手要解决什么问题？
做个人站一段时间后，我发现自己反复在做几件事：
- 翻部署指南，查国内服务器怎么更新
- 打开访客统计，看今天多少人来过
- 回忆博客写了哪些、哪篇讲 Agent
这些需要 真实数据，不能让模型瞎编。
同时我也希望：接了大模型之后，常识、编程、闲聊也能聊——不是只能当运维机器人。
所以「小 Kun」设计成 两种回答模式：
- A 类 · 网站相关：先查文档 / 统计 / 博客，再回答
- B 类 · 通用问题：大模型直接答，不查网站数据
三、整体架构（一图看懂）
下面这张图是从「你提问」到「拿到回答」的完整链路，只讲概念，不涉及代码：
从上到下读：
- 聊天页 — 站长登录后，在管理后台和小 Kun 对话
- 接口层 — 把问题交给后端，把回答送回页面
- AI 助手核心 — Agent 智能循环：需要查数据时调能力，不需要时直接让大模型答
- 大模型 — 通过硅基流动等 API 接入，负责理解与组织语言
- 三大能力 — 查文档、看访客、列博客
- 数据来源 — 项目文档、访客统计、博客内容
和 AI 路线系列的概念对应：
| 系列里学的 | 在助手里是什么 |
|---|---|
| Prompt（提示词） | 告诉小 Kun 身份、规则、何时查数据 |
| API 调用 | 网站后端去请求大模型服务 |
| RAG（知识检索） | 「查文档」能力：从本站 Markdown 里找相关段落 |
| Agent 技能 | 查文档、看访客、列博客，三项独立能力 |
| ReAct 循环 | 先思考 → 调能力 → 看结果 → 再思考，直到能回答 |
四、各层在干什么？（用人话版）
① 大模型接入层
干什么： 统一对接硅基流动、DeepSeek 等「OpenAI 兼容」API。
你需要做的： 在环境变量里填 API 密钥和模型名称，重启网站即可。
② 知识检索层（轻量 RAG）
干什么： 在本站文档和博客里按关键词找相关段落，交给大模型参考。
特点： 没上向量数据库，简单够用；以后可升级成语义搜索。
③ Agent 核心层
干什么： 判断问题类型，决定要不要调用「三大能力」，最多循环多轮，直到答案靠谱。
Demo 亮点： 页面可展开 「Agent 执行日志」，演示时能看到「查文档 → 拿到结果 → 生成回答」全过程。
④ 三大能力（技能）——分别怎么实现？
这三项都是 自定义 Tool，大模型通过 Function Calling 决定「要不要调、调哪个」。
| 对外名称 | 内部工具名 | 实现方法（概念） |
|---|---|---|
| 查文档 | search_docs |
轻量 RAG：扫描 docs/、blog/、README → 按章节切块 → 用问题里的关键词匹配 → 取最相关的 4 段（每段约 600 字）交给大模型。8 篇 AI 路线博客在 blog/ 里，问到了才检索，不是启动时全量加载 |
| 看访客 | get_analytics_summary |
调用站点已有的访客统计模块，从 Redis 或本地 JSON 读出 PV/UV、热门页、最近访客等，转成 JSON 给模型组织成自然语言 |
| 列博客 | list_blog_posts |
读取所有博客文章的元数据（标题、日期、slug、是否私密），拼成列表；不读正文，深入某篇通常还要配合「查文档」 |
博客知识怎么「加进来」？
- 不是训练进模型，不是全文塞进提示词
- 是博客以 Markdown 文件形式躺在仓库里，
search_docs按需搜索 - 关键词对得上 → 能引用；对不上 → 可能搜不到，此时 B 类问题仍可由大模型凭常识答
⑤ 聊天界面层
干什么： 登录、发消息、看回答、点快捷问题、看执行日志。
安全： 只有站长密码登录后才能用，访客访问不到。
五、怎么配置硅基流动
- 登录 硅基流动 → API 密钥 → 创建
- 模型广场 选带 Tools / 对话 能力的模型，复制完整名称
- 在项目
.env.local里添加（密钥换成你的）：
LLM_API_KEY=你的密钥
LLM_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
LLM_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3
- 重启 开发服务器：
npm run dev - 打开管理后台 AI 助手 页面试用
上线时在服务器 / Vercel 环境变量里同样配置，不要把密钥提交到 Git。
六、Demo 验证清单
| # | 你可以问 | 预期 | 执行日志 |
|---|---|---|---|
| 1 | 今天网站有多少访客？ | 真实数字 | 出现「看访客」 |
| 2 | 国内服务器怎么更新？ | 分步骤，带来源 | 出现「查文档」 |
| 3 | 博客有哪些 AI 文章？ | 文章列表 | 出现「列博客」 |
| 4 | 用三句话解释 RAG | 常识回答 | 无（直接答） |
| 5 | 你是什么模型？ | 说出你配置的模型名 | 无（直接答） |
七、踩坑与迭代
| 现象 | 原因 | 怎么办 |
|---|---|---|
| 页面打不开 | 端口不是 3000 | 看终端 Local: 实际端口 |
| 改了密钥无效 | 没重启 | Ctrl+C 后重新 npm run dev |
| 只答网站问题 | 早期规则太严 | 已支持 A/B 双模式 |
| 自称 OpenAI GPT | 模型爱瞎编身份 | 已约束按实际模型说明 |
| 模型不存在 | 模型名写错 | 从模型广场复制完整名称 |
八、还能怎么升级？
| 方向 | 现在 | 以后可以加 |
|---|---|---|
| 检索 | 关键词匹配 | 向量语义搜索 |
| 能力 | 3 项只读 | 留言统计、GitHub 等 |
| 协作 | 单助手 | 多 Agent 分工流水线 |
| 受众 | 仅站长 | 公开 FAQ 机器人（需限流） |
对个人作品集，现在这版已经够 Demo——能讲架构、能 live 演示、代码在自己仓库里。
总结
KunSpace 上的 AI 建设可以概括成 三层：
- 内容层 — 8 篇 AI 路线博客，讲概念
- 数据层 — 访客、博客、文档，给助手「真实眼睛」
- 应用层 — 「小 Kun」：轻量检索 + 3 个技能 + 大模型，接到管理后台
它不是简单套壳聊天，而是 长在你自己网站里的 Agent：该查数据时查数据，该聊天时聊天。
延伸阅读
- 小 Kun 怎么决定怎么答？回答逻辑与反幻觉 — 站内 RAG / 大模型 / 外部工具如何分流，以及反幻觉约束
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