项目业务与应用场景
企业知识分散在制度、FAQ 和操作手册中，通用模型既不了解内部事实，也不能在权限边界内调用真实业务系统。平台需要同时解决知识证据、工具风险、场景隔离和模型可用性。
02AGENT INTELLIGENCE
企业级智能体与知识库平台（AgentX）
业务人员可以配置智能体、导入企业知识，并让智能体在回答问题的同时调用已有业务系统完成查询、草稿与受控操作。
Java 21Spring Boot 3.3Spring Cloud AlibabaMySQLRedisMilvusMinIOOpenAPISSEReact
答案可回到知识原文
把制度、FAQ 与操作手册转为可检索的知识片段，回答携带引用，业务人员可以核对依据。
从问答延伸到受控业务操作
智能体能够查询业务数据、形成草稿与调用既有 OpenAPI，敏感操作先展示参数再等待审批。
交互会话与系统调用分开运行
CHAT 服务多轮知识问答，FAST 服务同步业务入口；各自的上下文与候选能力保持隔离。
BUSINESS FLOW
核心业务链路
从用户进入系统开始，查看业务数据如何经过各环节并形成最终结果。
SYSTEM NODE 01
会话层
统一处理多轮上下文、摘要、流式事件和运行记录。
ENGINEERING DECISIONS
难题如何变成系统能力
从业务约束出发，说明机制为什么成立、边界在哪里。
可追溯的 RAG 证据链
- 难题
- 通用模型不了解企业内部事实，答案缺少出处时难以验证。
- 机制
- 文档解析、切片、权限标签与向量检索生成候选证据；业务元数据与 Milvus 向量索引分开存储，引用随回复返回。
- 结果
- 业务答案能够定位知识片段，不把模型生成内容伪装成原文。
工具权限先于工具执行
- 难题
- 同一个会话既可能只读查询，也可能发起具有外部影响的动作。
- 机制
- OpenAPI 导入配合 JSON Schema 校验，工具按 READ_ONLY、DRAFT、APPROVAL、CONTROL、ARTIFACT 五级边界管理。
- 结果
- 高风险路径先进入人工确认，参数、审批与执行记录可追踪。
CHAT / FAST 的上下文隔离
- 难题
- 多轮聊天中的候选 Skill 与记忆不适合直接用于外部同步业务请求。
- 机制
- 分离调用入口、会话路由和候选 Skill；长对话通过摘要压缩并保留知识证据与关键工具结果。
- 结果
- 聊天体验与同步接口各自遵循明确的上下文范围。
结构化输出与模型容错
- 难题
- 供应商返回格式或可用性变化可能破坏下游业务解析。
- 机制
- 平台集中处理结构化 JSON 输出、流式事件和模型失败时的受控切换。
- 结果
- 业务端依赖稳定的平台协议，而非绑定单一供应商；失败仍保留可诊断状态。
展开补充设计与约束
- 长对话通过会话摘要压缩上下文，但保留知识证据和关键工具结果，避免记忆无限膨胀。
- CHAT 与 FAST 在候选 Skill、会话路由和调用入口上保持隔离，避免交互式能力误入同步业务链。
- 结构化 JSON 输出和模型故障转移由平台统一处理，业务方不需要绑定单一模型供应商。
PRODUCT EVIDENCE
界面与业务过程
中文内容 · 模拟数据
以下素材均为业务演示，分别注明界面参考或浏览器截图来源。所有任务、账号、设备与运行数值均为模拟内容，用于解释产品与技术机制，不作为生产指标或真实执行记录。
CAPABILITIES & BOUNDARIES
能力范围与设计边界
以下描述既有项目的能力与约束，不把浏览器模拟运行结果计为生产实测。
01CHAT / FAST 双场景隔离
025 级工具风险边界
03知识证据与工具审计可追溯