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大模型推理档位智能调度与性能回归监控平台

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Core pain point and demand

开发者在调用大模型 API 时，最高推理档位常导致模型过度思考，耗尽 token 预算却无法输出最终结果；同时模型发布后性能可能回退，用户难以评估真实能力，造成成本浪费和调试困难。

构建一个 AI 驱动的中间件平台，实时分析任务复杂度并自动选择最优推理档位，避免过度思考；同时提供性能回归监控，对比不同版本模型在相同输入下的输出质量与 token 消耗，生成可视化报告和告警。

采用 SaaS 订阅制，按 API 调用量或监控项目数收费；提供免费试用额度，高级功能如自动档位调度、性能回归告警、团队协作等需付费。

大模型厂商可能原生提供类似优化功能，导致竞争加剧；技术实现上需准确评估任务复杂度，误判可能影响输出质量；用户对数据隐私和 API 密钥安全的担忧可能阻碍采用。

Real intent

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AI项目规格管理流程繁琐，开发者被迫在JIRA等重型工具中反复折腾，缺乏轻量、可配置的规格框架来支撑AI编码代理的规划与迭代。

AI agent 在基于 regex 读取 skills 文件时，容易忽略其中的否定约束（如“不要执行 X”），导致执行与预期完全相反的操作，行为不可控，引发安全风险和调试困难。

传统 RAG 系统无法感知知识库中信息的时效性变化，仍会检索并返回已过时的信息（例如已离职的旧 CFO），导致回答与当前事实不符。开发者需要手动清理和标注过期文档，维护成本高且容易遗漏。