技术文档 — Quarkus IRIS Monitor System

1. 目的与范围

此模块支持在基于 Quarkus 的 Java 应用程序与 InterSystems IRIS 的原生性能监控功能之间进行集成。
它使开发者可以通过 @PerfmonReport 对方法添加注释，这样可以在执行方法时自动触发 IRIS 的 ^PERFMON 例程，以生成性能报告，而无需人工干预。

2. 系统组件

2.1 注释：@PerfmonReport

• 定义为 CDI InterceptorBinding。
• 可应用于方法或类。
• 指示使用 IRIS 监控逻辑包装方法执行的框架。

2.2 拦截器：PerfmonReportInterceptor

• 拦截对带注释的方法的调用。

• 执行流程：

  1. 记录启动事件 (LOG.infof("INIT: …"))
  2. 调用 monitorSystem.startPerfmon()
  3. 继续执行 context.proceed()
  4. 在 finally 块中：
     • 调用 monitorSystem.generateReportPerfmon(...)
     • 调用 monitorSystem.stopPerfmon()
     • 记录结束事件及执行时间

• 确保即使抛出异常，监控也始终结束。

2.3 DAO Bean：MonitorSystem

Hi 大家好
在本文中,我讲介绍我的应用 iris-AgenticAI .

代理式人工智能的兴起标志着人工智能与世界互动方式的变革性飞跃--从静态响应转变为动态、目标驱动的问题解决方式。参看 OpenAI’s Agentic SDK ,  OpenAI Agents SDK使您能够在一个轻量级、易用且抽象程度极低的软件包中构建代理人工智能应用程序。它是我们之前的代理实验 Swarm 的生产就绪升级版。

该应用展示了下一代自主人工智能系统，这些系统能够进行推理、协作，并以类似人类的适应能力执行复杂任务。

应用功能

社区朋友们好，

传统的基于关键词的搜索方式在处理具有细微差别的领域特定查询时往往力不从心。而向量搜索则通过语义理解能力，使AI智能体能够根据上下文（而非仅凭关键词）来检索信息并生成响应。

本文将通过逐步指导，带您创建一个具备代理能力的AI RAG（检索增强生成）应用程序。

实现步骤:

1. 添加文档摄取功能：
   • 自动获取并建立文档索引（例如《InterSystems IRIS 2025.1版本说明》）
   • 实现向量搜索功能
2. 构建向量搜索智能体
3. 移交至主智能体（分流处理）
4. 运行智能体

1. Create Agent Tools 添加文档摄取功能

Implement Document Ingestion: Automated ingestion and indexing of documents 

1.1 - 以下是实现文档摄取工具的代码：

我们已经有一段时间没有在开发者社区上发表关于嵌入式 Git 的文章了，我想借此机会更新一下今年我们完成的大量工作以及未来的工作计划。

背景信息

如果您要在 IRIS 上构建解决方案，并想要使用 Git，那就太棒了！ 只需将 VSCode 与本地 Git 仓库结合使用，并将更改推送到服务器上即可，就是这么简单。

但在以下使用场景中该怎么办：

• 您与其他开发者在共享的远程开发环境中合作，并想要避免因同时编辑同一文件而影响彼此的工作
• 您使用位于管理门户中的编辑器来实现互操作性或业务智能，并希望对您的工作直接进行源代码控制，即使在本地容器中也希望如此
• 您仍在使用 Studio 处理一些任务并且/或偶尔会再次从 VSCode 跳转回 Studio；或者您的团队还没有完全接受 VSCode，一些团队成员仍想使用 Studio，而其他人在使用 VSCode
• 您同时在同一命名空间中处理多个独立的项目，例如使用 InterSystems Package Manager 定义的多个软件包，并想仅通过一个 isfs 编辑视图使用所有软件包（而不是在多个单独的项目中使用），同时在合适的本地 git 仓库中自动跟踪更改