Attu 3.0 Beta：多叢集管理、AI 代理程式，以及重新打造的 Milvus 控制台

Attu 3.0 Beta 現已推出。

Attu是Milvus 的開源管理主控台。無論您是在本地端或生產環境中使用 Milvus，都可能曾透過 Attu 檢視集合、瀏覽資料、管理資料結構，或是查看叢集內的運作狀況。

Attu 2.x 在基本的單一叢集管理方面表現良好。但隨著 Milvus 部署規模擴大，其限制也日益顯現。它每次只能連線至一個 Milvus 實例，且容器重新啟動後會遺失連線狀態。 資料瀏覽主要以集合為中心。診斷、監控、API 除錯、備份與還原，以及權限管理，往往需要使用獨立工具或執行手動步驟。

Attu 3.0 Beta 徹底重構了 Milvus 的管理體驗。

此版本新增了多叢集管理、持久化本機狀態、內建 AI 代理程式（含 50 多種 Milvus 工具）、專家級診斷能力、重新設計的資料瀏覽器、內建 Prometheus 指標、API 實作環境、基於 GUI 的備份與還原功能，以及簡化的 RBAC 工作流程。

簡而言之，Attu 已不再僅是單一 Milvus 實例的輕量級檢視器，而是正逐漸成為開發人員及團隊在本地、測試與生產環境中管理 Milvus 的實用運維控制台。

Attu 3.0 Beta 的更新內容

以下是 Attu 2.x 與 Attu 3.0 Beta 之間的高階比較。

功能	Attu 2.x	Attu 3.0 Beta
叢集連線	僅支援單一執行個體	支援多個叢集並可一鍵切換
狀態持久化	無狀態；容器重新啟動時會遺失	本機資料庫；重啟後仍會保留
AI 輔助	無	內建代理程式，具備 50 多種 Milvus 工具
診斷	手動調查	4 項內建專家級診斷技能
RBAC 管理	獨立頁面、多步驟流程	情境式、一鍵建立使用者
資料導覽	平面集合清單	階層式樹狀結構：資料庫 → 集合 → 分區
監控	需搭配外部 Grafana 使用	內建 Prometheus 指標儀表板
API 除錯	外部工具（例如 curl 或 Postman）	內建 REST API 測試平台
備份與還原	僅限 CLI	支援 S3、MinIO、GCS 及 Azure 的圖形化介面
大型語言模型 (LLM) 整合	無	自帶模型（BYOL）：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini 等

透過單一側邊欄管理多個 Milvus 叢集

日常使用中最顯著的變革在於多叢集管理。Attu 3.0 可連線至您所運行的每個 Milvus 執行個體，並將其列於單一側邊欄中。

圖片：Attu 3.0 側邊欄顯示多個 Milvus 連線及其狀態指標

在 Attu 2.x 版本中，若要從一個 Milvus 叢集切換至另一個，必須先斷開連線、重新連線，並等待。若您為開發、預備環境、生產環境或不同業務線分別設置了獨立的叢集，往往會導致每個叢集都佔用一個瀏覽器分頁。

Attu 3.0 透過一個持久的左側邊欄取代了這種操作流程。每個 Milvus 連線都會集中列於一處，旁邊並附有即時狀態指示器。綠色圓點表示該叢集可連線；紅色圓點則表示該叢集已下線或無法使用。

切換叢集只需一次點擊。Attu 會保留每項連線的上下文資訊，因此您無需在不同環境之間切換時每次都重新連線。

連線設定更為穩健

新的連線支援 TLS/SSL 加密、憑證驗證以及使用者名稱/密碼驗證。您可以在儲存連線前進行測試，將連線詳細資訊保存在本地端，並在舊環境不再需要時批量清除失效的連線。

每個叢集皆擁有專屬的工作區。概覽、資料瀏覽器、使用者管理、指標及操作功能，皆僅限於目前選取的叢集範圍內。這大幅降低了將測試環境與生產環境混淆，或在錯誤位置執行操作的可能性。

對於管理多個 Milvus 實例的使用者而言，這是 Attu 3.0 中最重要的變更之一。這聽起來很基礎，但它大幅減少了日常 Milvus 工作中頻繁切換分頁與重新連線所帶來的困擾。

本地狀態現可於重新啟動後保留

Attu 2.x 屬於無狀態系統。若容器重新啟動，您儲存的連線資訊將會消失，必須重新建立工作區。

Attu 3.0 新增了一個本地資料庫，用以持久化叢集設定、代理程式對話記錄、自訂技能、LLM 設定以及使用者偏好設定。

若使用 Docker 執行 Attu，請掛載一個卷來保留該狀態：

docker run -d --name attu -p 3000:3000 -v attu-data:/data zilliz/attu:v3.0.0-beta.6

掛載卷後，重新啟動容器便不再意味著從零開始。

這對新的 AI 代理同樣至關重要。對話歷史紀錄、自訂技能及 LLM 設定皆可本地端持久化，因此 Attu 將成為您可長期持續使用的控制台，而非每次重啟後便會重置的臨時使用者介面。

使用內建 AI 代理以自然語言操作 Milvus

Attu 3.0 內建用於管理 Milvus 的 AI 代理程式。這並非文件查詢聊天機器人。該代理程式已連接 50 多種 Milvus 工具，因此能透過 Attu 檢視叢集狀態並執行實際操作。

圖片：Attu 3.0 AI 代理可根據自然語言請求調用 Milvus 工具

涵蓋常見 Milvus 工作流程的 50 多種內建工具

該代理涵蓋日常操作、診斷、權限設定及叢集管理。您可以提出問題或下達指令，例如：

情境	範例提示語
日常操作	「列出我所有的集合。」 「建立一個包含 id、title 及 embedding 欄位的集合。將 embedding 欄位的維度設為 768。」 「將一些測試資料插入 my_collection。」 「在 my_collection 中搜尋與『人工智慧』最相似的 10 筆記錄。」
運維與診斷	「我的叢集運作正常嗎？」 「為什麼搜尋速度這麼慢？」 「哪些集合佔用最多的記憶體？」 「最近有哪個查詢速度很慢嗎？」
權限	「建立一個名為 analyst 的唯讀使用者。」 「授予 admin 角色所有權限。」 「檢查使用者 zhangsan 擁有哪些權限。」
叢集管理	「顯示當前的 Milvus 版本與設定。」 「列出資源群組的使用狀況。」 「請幫我對 my_collection 進行壓縮。」

破壞性操作需經核准

圖片：破壞性或敏感操作會在執行前顯示確認對話方塊

此代理程式設計上具有透明度且可控。非破壞性操作（例如列出集合或讀取指標）會直接回傳結果。

破壞性或敏感操作（例如刪除集合、清除資料或變更權限）則會觸發確認對話方塊。該對話方塊會列出確切的參數，並在執行操作前等待批准。

您亦可查看代理程式呼叫了哪些工具、使用了多少代幣，以及是否有任何工具呼叫失敗。這對資料庫管理代理程式至關重要。使用者應能理解代理程式執行了哪些操作，而不僅是看到最終結果。

從主控台執行專家診斷技能

AI 代理程式內建四項診斷技能。這些是針對 Milvus 常見疑難排解情境所設計的引導式工作流程，而非通用提示。

診斷技能	檢查項目
叢集健康狀態診斷	版本、節點狀態、各元件健康狀況及關鍵指標。
搜尋效能診斷	索引完整性、分段碎片化、副本平衡以及相關的搜尋效能指標。
資料寫入診斷	插入速度緩慢、資料檢查失效、寫入快取異常，以及寫入路徑相關症狀。
設定稽核	可能影響系統穩定性、效能或預期行為的高風險或錯誤設定。

圖片：Attu 3.0 內建診斷技能，並支援自訂技能

您亦可使用自然語言建立自訂技能。一個技能可編碼為上線前的檢查清單、針對特定資料集的資料品質檢查，或是您的團隊針對已知工作負載執行的診斷流程。

自訂技能本質上是領域知識加上操作流程。一旦儲存，代理程式即可重複使用該技能，無需每次都依賴一次性提示。

自帶大型語言模型 (LLM) 供應商

Attu 不會捆綁或代理任何大型語言模型（LLM）服務。您可自行配置供應商，並完全掌控模型路徑。

支援的供應商選項包括 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Google Gemini、OpenRouter，以及自訂的 OpenAI 相容端點。

供應商	範例模型
OpenAI	GPT-5.5
Anthropic	Claude Opus 4.8
DeepSeek	DeepSeek-V4
Google Gemini	Gemini 3.5
OpenRouter	任何路由模型
自訂端點	任何與 OpenAI 相容的 API

您的 API 金鑰會在本地端加密，且不會上傳至 Attu 管理的服務。此設計對於希望獲得 AI 協助，但仍需掌控憑證、資料流及供應商選擇的團隊而言至關重要。

實際上，「自帶模型」（BYOL）讓該代理程式能在不同環境中靈活運用。某個團隊可能使用 OpenAI；另一個團隊可能採用 Anthropic 模型；第三個團隊則可能透過相容於 OpenAI 的端點進行路由。Attu 不會強制要求使用單一模型供應商。

透過「資料庫 → 集合 → 分區」樹狀結構瀏覽 Milvus 資料

Attu 3.0 亦重新設計了資料瀏覽器。Attu 2.x 主要呈現平面的集合清單，但當叢集擁有多個資料庫、數十個集合以及分區資料時，此種設計便難以使用。

新版瀏覽器採用與 Milvus 資料組織方式相符的層級結構：資料庫 → 集合 → 分區。

圖片：重新設計的資料瀏覽器採用分層導覽結構，涵蓋資料庫、集合與分區

資料操作更貼近瀏覽位置

資料瀏覽器保留了使用者已習慣的操作功能，並在 UI 中直接新增更多動作：

• 將集合拖放至另一個資料庫。
• 當嵌入模型已設定時，可直接輸入文字執行向量搜尋。
• 檢視相似度分數，並透過篩選條件縮小搜尋結果範圍。
• 以 CSV、JSON 和 Parquet 格式匯入及匯出資料。
• 以視覺化方式檢視和編輯集合架構，包含對動態欄位的支援。
• 建立、刪除及檢視分區與分區統計資料。
• 管理資料集的完整生命週期：建立、載入、釋出、複製、重新命名、跨資料庫移動以及刪除。

圖片：具備向量搜尋與結果檢視功能的 Attu 3.0 資料瀏覽器

這些操作大多可透過右鍵選單或操作面板執行。進行常見的集合作業時，您不再需要在 UI 瀏覽與命令列操作之間來回切換。

Attu 3.0 也是隨著Milvus 3.0新功能（例如快照和可為空向量）日趨成熟，其 UI 支援將持續推出的產品線。

在單一介面中查看操作、指標、慢查詢、拓撲及備份

Attu 3.0 將更多運維資訊整合至控制台。「運維與監控」區域包含叢集概覽、即時指標、慢查詢分析、拓撲結構，以及備份與還原功能。

圖片：Attu 3.0「運維與監控」頁面

此舉並非旨在取代生產團隊現有的所有可觀測性系統。團隊仍可繼續使用 Prometheus、Grafana、日誌、警示及其現有的監控架構。目標是讓常見的 Milvus 問題能在 Attu 內部直接獲得解答。

區塊	您可以執行哪些操作
視覺化叢集概覽	一目瞭然地查看 Milvus 版本、部署模式、節點數、資料庫數、收集器數、負載狀態及配額實體。
即時指標	檢視 QPS、插入/刪除率、查詢延遲、快取命中率，以及相關由 Prometheus 支援的指標。
慢查詢分析	可依查詢類型、執行時間、資料集、時間戳記、來源及相關疑難排解背景，檢視慢查詢。
拓撲視圖	了解節點拓撲結構，以及 RootCoord、DataCoord、IndexCoord、QueryCoord 和 Proxy 等元件之間的連線關係。
備份與還原	針對 S3、MinIO、GCS 或 Azure 建立完整或增量備份，並將備份元資料以 ZIP 格式下載，或上傳備份檔案以進行還原。

備份與還原功能至關重要，因為它們將原本依賴 CLI 操作的工作流程轉移至 GUI 介面。這對於本地測試、預備環境驗證，以及希望擁有更清晰復原路徑的團隊而言，都極具實用價值。

使用內建的 API Playground 除錯 Milvus REST API

Attu 3.0 新增了 REST API 實作環境，用於 Milvus API 的開發與除錯。

圖片：Attu 3.0 API 實作環境

此 API 測試平台將 Milvus REST 端點依類別分類整理。選擇資料庫和集合後，Attu 會自動填入執行上下文。接著，您只需點擊一下即可發送請求，並即時檢視回應內容。

當您希望測試 API 呼叫，卻無需設定 curl 指令或 Postman 集合時，此功能便十分實用。此外，由於您可直接在 UI 上下文與請求正文之間切換，因此對於了解 Milvus 功能如何對應至 REST API 也極具助益。

對應用程式開發人員而言，API Playground 是一個除錯平台；對 Milvus 新使用者來說，則是一個學習平台；對平台團隊而言，這是將操作轉化為腳本或應用程式程式碼前，快速驗證操作的途徑。

在資料庫或集合旁管理 RBAC

Attu 3.0 改變了 UI 中權限工作流程的使用體驗。它不再將RBAC視為獨立的行政任務，而是將存取控制更貼近使用者日常操作的資料庫與集合分頁。

底層模型仍為 Milvus RBAC：使用者、角色、權限、授予與撤銷。Attu 3.0 簡化了圍繞此模型的操作路徑。

圖片：Attu 3.0 中的情境式使用者與權限管理

常見權限範圍的一鍵建立使用者

在 Attu 2.x 中，要為集合開啟唯讀存取權限通常需要經過多個步驟：建立使用者、建立角色、設定權限、將角色指派給使用者，並確認範圍是否正確。

在 Attu 3.0 中，您只需開啟一個集合，前往「使用者」分頁，點擊「建立使用者」，選擇「唯讀」或「讀寫」，即可讓 Attu 自動完成整個工作流程。系統會建立使用者、產生安全的密碼、建立對應的範圍限定角色，並套用授權。

在資料庫層級，同樣的模式也適用。您亦可一鍵授權現有使用者存取當前集合，或撤銷其存取權限。

此設計使權限管理更貼近受保護的資源。您無需在多個管理頁面間來回切換，也無需記住角色命名規範，僅需簡單操作即可為團隊成員授予範圍限定存取權限。

此 Beta 版對 Attu 使用者意味著什麼

Attu 3.0 Beta 是自 Attu 首次推出以來，Milvus 管理主控台最重大的更新。這不僅是介面的視覺更新，更擴展了 Attu 的功能範疇。

主要升級之處在於，Attu 現已更貼合許多 Milvus 用戶的實際工作模式：多叢集環境、持久的本地設定、更頻繁的資料移動、更嚴格的存取控制、更複雜的故障排除，以及在無需切換工具的情況下，更深入理解叢集行為的需求。

主要亮點包括：

• 具備健康狀態指標與一鍵切換功能的多叢集管理。
• 針對叢集設定、偏好設定、LLM 設定、代理程式歷史紀錄及自訂技能的持久化本機狀態。
• 內建 AI 代理程式，整合 50 多種 Milvus 工具，並針對具破壞性的操作設置確認閘門。
• 四項內建專家診斷技能，分別針對叢集健康狀態、搜尋效能、資料寫入及設定檢視。
• 重新設計的資料瀏覽器，具備資料庫 → 集合 → 分區的導覽功能，並提供更豐富的集合操作。
• 內建 Prometheus 指標、慢查詢分析、拓撲圖，以及備份與還原功能。
• 用於除錯和學習 Milvus API 的 REST API 實作環境。
• RBAC 工作流程可直接在資料庫或集合旁執行，而不僅限於獨立的管理流程中。

若您僅將 Attu 用於本地 Milvus 開發，3.0 版本將為您提供功能更強大的控制台。若您管理多個 Milvus 環境，光是多叢集與持久化狀態的改進就值得一試。 若您經常需除錯效能或權限問題，Agent、診斷工具、指標以及情境式 RBAC 工作流程應能立即為您節省時間。

立即開始

使用 Docker 試用 Attu 3.0 Beta：

docker run -d --name attu -p 3000:3000 -v attu-data:/data zilliz/attu:v3.0.0-beta.6

接著開啟：

http://localhost:3000

從側邊欄新增您的 Milvus 連線，並開始探索全新的控制台。

偏好使用桌面應用程式？請從GitHub Releases 下載適用於您平台的版本。Attu 3.0 Beta 提供適用於 macOS、Linux 和 Windows 的桌面套件。最新版本還包含一個獨立的 Linux 伺服器套件，讓您無需 Docker 或 Electron 即可執行 Attu。

有任何問題嗎？歡迎將您的多叢集設定、自訂代理程式技能或診斷情境帶到Milvus Discord 討論，或預約Milvus 辦公時間，與社群成員共同解決問題。

不想親自管理 Milvus 基礎架構？ Zilliz Cloud是 Milvus 創建者推出的全託管平台。它保留了 Milvus API，並新增了用於即時向量搜尋、大規模資料探索及 AI 資料運算的託管基礎架構。 對於有資料主權需求的團隊，Zilliz CloudBYOC會運行在您自己的雲端帳戶內，因此資料會保留在您的 VPC 中，而 Zilliz 則負責處理運作事宜。