OneCode 3.0 从0到1干货——AIGC及MCP注解驱动开发物联网AI决策应用

前言

OneCode 3.0是一款面向企业级应用的轻量化开发框架，采用创新的微内核架构设计，核心运行时仅4.2MB，却提供了强大的注解驱动开发能力。本框架专为AI应用开发打造，深度融合AIGC(人工智能生成内容)技术与MCP(微服务通信协议)规范，通过注解化编程大幅提升开发效率，降低系统复杂度。

在数字化转型加速的今天，企业对AI能力的需求日益迫切，但传统开发模式面临着AI模型集成复杂、服务通信配置繁琐、代码与配置耦合度高等挑战。OneCode 3.0通过革命性的注解驱动开发模式，将原本需要大量配置文件和重复代码的工作简化为几个注解标签，使开发者能够专注于业务逻辑而非技术实现细节。

本手册将系统介绍OneCode 3.0的AIGC和MCP核心注解体系，包括注解分类设计、使用方法、实战案例以及最佳实践，帮助开发者快速掌握注解驱动开发范式，构建高效、灵活、可扩展的AI应用系统。

1. OneCode 3.0微内核架构解析

1.1 架构概览

OneCode 3.0采用微内核+插件化架构设计，整体架构分为三层：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  应用层 (业务插件)                   │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────┐  │
│  │  AI服务插件 │  │ 微服务通信插件│  │ 数据处理插件 │  │ ... │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └─────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  核心层 (微内核)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────┐  │
│  │注解处理器 │  │插件管理器 │  │配置中心  │  │ ... │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └─────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                  基础层 (运行环境)                   │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────┐  │
│  │日志系统  │  │安全框架  │  │网络通信  │  │ ... │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └─────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

图1-1: OneCode 3.0微内核架构图

1.2 核心特性

1. 轻量化设计：核心运行时仅4.2MB，启动速度提升60%，内存占用降低45%
2. 注解驱动开发：通过注解替代传统XML配置，代码量减少40%，开发周期缩短60%
3. 热插拔模块：支持插件的动态加载与卸载，无需重启系统即可更新功能
4. 多协议支持：内置HTTP、RPC、MQTT等多种通信协议，轻松实现异构系统集成
5. AI原生集成：专为AIGC应用设计，提供从模型定义、数据处理到结果返回的全流程注解支持

1.3 注解驱动原理

OneCode 3.0的注解驱动开发基于Java注解处理器(Annotation Processor)实现，其工作流程如下：

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│  编写注解代码  │───>│  编译期处理  │───>│  生成代理类  │───>│  运行时增强  │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘│                  │                  │                  │▼                  ▼                  ▼                  ▼
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│ @AIGCModel  │    │注解处理器扫描│    │动态生成代码  │    │功能增强与扩展│
│ @MCPClient  │    │  注解元数据  │    │  (字节码)   │    │  (AOP)      │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

图1-2: 注解驱动工作流程图

2. 注解体系设计

2.1 注解分类设计说明

OneCode 3.0注解体系采用功能模块化分类，主要分为AIGC系列注解和MCP通信注解两大类，每类注解又按照使用范围和功能细分为不同层次，形成清晰的注解分类体系：

2.1.1 功能维度分类

OneCode 3.0注解体系
├── AIGC系列注解 (AI能力集成)
│   ├── 模型定义注解 (@AIGCModel)
│   ├── 数据处理注解 (@AIGCData)
│   ├── 提示工程注解 (@AIGCPrompt)
│   ├── 安全控制注解 (@AIGCSecurity)
│   └── 任务管理注解 (@AIGCTask)
└── MCP通信注解 (服务通信)├── 客户端注解 (@MCPClientAnnotation)├── 服务端注解 (@MCPServerAnnotation)└── 方法级注解 (@MCPMethodAnnotation)

图2-1: 注解功能分类图

2.1.2 使用范围分类

从使用范围来看，OneCode 3.0注解可分为：

1. 类级注解：用于类定义，如@AIGCModel、@MCPClientAnnotation等
2. 方法级注解：用于方法定义，如@AIGCTask、@MCPMethodAnnotation等
3. 参数级注解：用于方法参数，如@AIGCData等
4. 字段级注解：用于类字段，如@AIGCSecurity等

这种多层次的注解设计使得开发者可以在不同粒度上控制程序行为，既保证了配置的灵活性，又避免了过度配置带来的复杂性。

2.2 注解关系图

OneCode 3.0注解之间存在着协同工作的关系，主要分为以下几种：

┌───────────────┐     ┌───────────────┐     ┌───────────────┐
│   @AIGCModel  │────>│   @AIGCTask   │────>│ @AIGCPrompt   │
└───────────────┘     └───────────────┘     └───────────────┘▲                     ▲                     ▲│                     │                     │└────────────┬────────┴────────────┬────────┘│                     │▼                     ▼┌───────────────┐     ┌───────────────┐│   @AIGCData   │     │ @AIGCSecurity │└───────────────┘     └───────────────┘┌───────────────────┐     ┌───────────────────┐
│ @MCPClientAnnotation │────>│ @MCPMethodAnnotation │
└───────────────────┘     └───────────────────┘▲                             ▲│                             │└─────────────┬───────────────┘│▼┌───────────────────┐│ @MCPServerAnnotation │└───────────────────┘

图2-2: 注解关系图

注解关系说明：

• @AIGCModel是AI模型定义的根注解，可包含多个@AIGCTask
• @AIGCTask可引用@AIGCPrompt定义提示模板
• @AIGCData用于标记AI模型的输入输出数据
• @AIGCSecurity可作用于@AIGCModel或@AIGCTask，提供安全控制
• @MCPClientAnnotation和@MCPServerAnnotation分别标记客户端和服务端
• @MCPMethodAnnotation用于标记具体的通信方法

3. AIGC系列注解详解

3.1 @AIGCModel - AI模型定义注解

3.1.1 注解分类设计说明

@AIGCModel是AIGC系列的核心注解，属于类级注解，用于定义一个AI模型服务。它是AI能力集成的入口点，通过该注解可以声明模型的基本信息、部署方式、调用参数等元数据。设计上采用了"单一职责+开放扩展"原则，只定义核心模型属性，通过组合其他注解实现功能扩展。

3.1.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
modelId	String	空	模型唯一标识符，遵循"业务域-功能-版本"命名规范
name	String	空	模型名称，用于可视化界面展示
type	String	“text”	模型类型，支持"text"、“image”、"audio"等
provider	String	“default”	模型提供商，如"openai"、"baidu"等
version	String	“1.0”	模型版本号
autoPublish	boolean	false	是否自动发布到模型市场
cacheable	boolean	false	是否启用缓存
timeout	int	3000	调用超时时间(毫秒)
async	boolean	false	是否异步执行

3.1.3 使用示例

@AIGCModel(modelId = "iot-lock-predictor",name = "智能门锁行为预测模型",type = "text",provider = "custom",version = "1.0",autoPublish = true,cacheable = true,timeout = 5000,async = false
)
public class LockPredictModel {// ...
}

3.2 @AIGCData - 数据处理注解

3.2.1 注解分类设计说明

@AIGCData是参数/字段级注解，用于标记AI模型的输入输出数据。设计上采用了"声明式数据治理"理念，通过注解指定数据类型、格式、校验规则和转换方式，实现数据处理的自动化。该注解可独立使用，也可与其他AIGC注解组合使用。

3.2.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
type	String

    "text" | 数据类型，支持"string"、"number"、"boolean"、"object"等 |

| format | String | “” | 数据格式，如"date:yyyy-MM-dd"、“json”、"xml"等 |
| required | boolean | false | 是否为必填项 |
| defaultValue | String | “” | 默认值 |
| validator | String | “” | 自定义校验器类名 |
| converter | String | “” | 自定义转换器类名 |

3.2.3 使用示例

@AIGCTask(taskId = "predict-lock-behavior",name = "门锁行为预测任务",description = "基于用户历史行为预测门锁状态"
)
public LockPredictResult predictBehavior(@AIGCData(type = "string",required = true,validator = "UserValidator") String userId,@AIGCData(type = "object",format = "json",converter = "LockDataConverter") LockStatusRequest request) {// ...
}

3.3 @AIGCPrompt - 提示工程注解

3.3.1 注解分类设计说明

@AIGCPrompt是方法级/字段级注解，用于定义AI模型的提示模板。设计上采用了"模板化+参数化"的思想，支持静态模板和动态参数绑定，同时提供模板缓存和版本管理功能。该注解可与@AIGCTask组合使用，为AI任务提供提示词支持。

3.3.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
value	String	空	提示模板内容
type	String	“text”	模板类型，支持"text"、“json”、"xml"等
version	String	“1.0”	模板版本号
cacheable	boolean	true	是否启用缓存
resource	String	“”	外部模板资源路径，优先级高于value
escape	boolean	true	是否自动转义特殊字符

3.3.3 使用示例

@AIGCModel(modelId = "iot-lock-predictor")
public class LockPredictModel {@AIGCTask(taskId = "predict-lock-behavior")@AIGCPrompt(value = "基于用户{userId}的历史行为数据{historyData}，预测未来24小时内的门锁状态变化趋势，并给出安全建议。",type = "text",version = "1.0")public LockPredictResult predictBehavior(String userId, String historyData) {// ...}@AIGCPrompt(resource = "/prompts/lock_emergency.txt", version = "2.0")public String emergencyPrompt() {// 方法体可以为空，仅作为提示模板载体return null;}
}

3.4 @AIGCSecurity - 安全控制注解

3.4.1 注解分类设计说明

@AIGCSecurity是类级/方法级/字段级注解，用于提供AI模型调用的安全控制。设计上采用了"分级管控+细粒度授权"的理念，支持敏感数据分级、访问控制、审计日志和输出过滤等安全特性。该注解可作用于不同层级，实现从粗到细的安全控制。

3.4.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
level	int	0	安全级别(0-5)，级别越高控制越严格
audit	boolean	false	是否启用审计日志
accessControl	String	“”	访问控制策略类名
desensitize	boolean	false	是否启用数据脱敏
outputFilter	boolean	false	是否启用输出过滤
sensitiveFields	String[]	{}	敏感字段列表

3.4.3 使用示例

@AIGCModel(modelId = "iot-lock-predictor")
@AIGCSecurity(level = 2,audit = true,desensitize = true,sensitiveFields = {"userId", "address"}
)
public class LockPredictModel {@AIGCTask(taskId = "predict-lock-behavior")@AIGCSecurity(level = 3,outputFilter = true)public LockPredictResult predictBehavior(String userId, String historyData) {// ...}
}

3.5 @AIGCTask - 任务管理注解

3.5.1 注解分类设计说明

@AIGCTask是方法级注解，用于定义AI模型的具体任务。设计上采用了"任务驱动"的思想，将AI模型划分为多个独立任务，每个任务可单独配置资源限制、重试策略、超时控制等。该注解是连接模型定义和具体实现的桥梁，支持任务编排和依赖管理。

3.5.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
taskId	String	空	任务唯一标识符
name	String	空	任务名称
description	String	“”	任务描述
timeout	int	3000	任务超时时间(毫秒)
retryCount	int	0	重试次数
retryDelay	int	1000	重试间隔(毫秒)
concurrency	int	10	最大并发数
resourceLimit	String	“”	资源限制配置
dependencies	String[]	{}	依赖任务ID列表

3.5.3 使用示例

@AIGCModel(modelId = "iot-lock-predictor")
public class LockPredictModel {@AIGCTask(taskId = "data-preprocess",name = "数据预处理任务",timeout = 2000,concurrency = 20)public ProcessedData preprocessData(@AIGCData(type = "object") RawData rawData) {// ...}@AIGCTask(taskId = "predict-lock-behavior",name = "门锁行为预测任务",timeout = 5000,retryCount = 2,dependencies = {"data-preprocess"})public LockPredictResult predictBehavior(@AIGCData(type = "object") ProcessedData data) {// ...}
}

4. MCP通信注解详解

4.1 @MCPClientAnnotation - 客户端注解

4.1.1 注解分类设计说明

@MCPClientAnnotation是类级注解，用于标记微服务客户端。设计上遵循"面向接口编程"原则，通过注解声明服务地址、通信协议、负载均衡策略等客户端配置，实现服务调用的透明化。该注解是MCP通信的入口点，支持多种通信协议和灵活的配置方式。

4.1.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
serviceName	String	空	服务名称
protocol	String	“http”	通信协议，支持"http"、“rpc”、"mqtt"等
address	String	“”	服务地址，格式为"host:port"，留空则从注册中心发现
loadBalance	String	“round_robin”	负载均衡策略
timeout	int	3000	调用超时时间(毫秒)
retries	int	0	重试次数
fallback	String	“”	降级处理类名
version	String	“1.0”	服务版本号
registry	String	“default”	注册中心名称

4.1.3 使用示例

@MCPClientAnnotation(serviceName = "iot-lock-service",protocol = "http",loadBalance = "weighted_round_robin",timeout = 5000,retries = 1,fallback = "LockServiceFallback"
)
public interface LockServiceClient {// ...
}

4.2 @MCPServerAnnotation - 服务端注解

4.2.1 注解分类设计说明

@MCPServerAnnotation是类级注解，用于标记微服务服务端。设计上采用了"契约优先"的思想，通过注解声明服务接口、实现类、暴露地址等服务端配置。该注解与@MCPClientAnnotation相对应，共同构成完整的服务通信契约。

4.2.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
serviceName	String	空	服务名称，需与客户端对应
interfaceClass	Class<?>	void.class	服务接口类
protocol	String	“http”	通信协议
port	int	8080	服务端口
path	String	“/”	服务路径前缀
threadPoolSize	int	20	处理线程池大小
maxConnections	int	100	最大连接数
version	String	“1.0”	服务版本号
registry	String	“default”	注册中心名称

4.2.3 使用示例

@MCPServerAnnotation(serviceName = "iot-lock-service",interfaceClass = LockServiceClient.class,protocol = "http",port = 8081,path = "/lock",threadPoolSize = 30
)
@RestController
public class LockServiceServer implements LockServiceClient {// 实现接口方法...
}

4.3 @MCPMethodAnnotation - 方法级注解

4.3.1 注解分类设计说明

@MCPMethodAnnotation是方法级注解，用于定义具体服务方法的通信细节。设计上采用了"方法级配置覆盖类级配置"的策略，允许为每个方法单独配置超时时间、重试策略、缓存策略等。该注解可与@MCPClientAnnotation或@MCPServerAnnotation配合使用，提供更细粒度的通信控制。

4.3.2 属性说明

属性名	类型	默认值	说明
path	String	“”	方法路径，仅HTTP协议有效
method	String	“GET”	HTTP方法，支持"GET"、“POST”、“PUT”、"DELETE"等
timeout	int	-1	方法超时时间(毫秒)，-1表示使用类级配置
retries	int	-1	方法重试次数，-1表示使用类级配置
cacheable	boolean	false	是否启用缓存
cacheExpire	int	300	缓存过期时间(秒)
async	boolean	false	是否异步执行
circuitBreaker	boolean	false	是否启用熔断保护
fallbackMethod	String	“”	方法级降级方法名

4.3.3 使用示例

@MCPClientAnnotation(serviceName = "iot-lock-service")
public interface LockServiceClient {@MCPMethodAnnotation(path = "/{lockId}/status",method = "GET",timeout = 2000,cacheable = true,cacheExpire = 60)LockStatus getLockStatus(@PathParam("lockId") String lockId);@MCPMethodAnnotation(path = "/{lockId}/control",method = "POST",async = true,circuitBreaker = true,fallbackMethod = "controlLockFallback")ControlResult controlLock(@PathParam("lockId") String lockId,@RequestBody ControlCommand command);default ControlResult controlLockFallback(String lockId, ControlCommand command) {// 降级处理逻辑return new ControlResult(false, "服务暂时不可用，请稍后重试");}
}

5. 实战案例

5.1 智能门锁AI预测服务

5.1.1 服务架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  智能门锁AI预测服务                        │
├───────────────┬─────────────────┬───────────────────────┤
│  通信层        │  AI能力层       │  数据持久层           │
│ @MCPClient     │ @AIGCModel      │ @Repository           │
│ @MCPMethod     │ @AIGCTask       │ @Transactional        │
│                │ @AIGCPrompt     │                       │
│                │ @AIGCSecurity   │                       │
└───────────────┴─────────────────┴───────────────────────┘

图5-1: 智能门锁AI预测服务架构图

5.1.2 实现代码

1. AI模型定义

@AIGCModel(modelId = "iot-lock-predictor",name = "智能门锁行为预测模型",version = "1.0",cacheable = true,timeout = 5000
)
@AIGCSecurity(level = 2,audit = true,desensitize = true,sensitiveFields = {"userId", "lockId"}
)
public class LockPredictModel {private final LockBehaviorRepository behaviorRepository;@Autowiredpublic LockPredictModel(LockBehaviorRepository behaviorRepository) {this.behaviorRepository = behaviorRepository;}@AIGCTask(taskId = "predict-lock-behavior",name = "门锁行为预测任务",retryCount = 2,dependencies = {"data-preprocess"})@AIGCPrompt(value = "基于用户{userId}的历史行为数据，预测未来24小时内门锁{lockId}的状态变化趋势，包括开启/关闭时间、异常行为预警。历史数据：{historyData}",version = "1.0")public LockPredictResult predictBehavior(@AIGCData(type = "string", required = true) String userId,@AIGCData(type = "string", required = true) String lockId) {// 获取历史行为数据List<LockBehavior> historyData = behaviorRepository.findByUserIdAndLockId(userId, lockId);// 调用AI模型进行预测AIGenerateRequest request = new AIGenerateRequest();request.setModelId(this.getClass().getAnnotation(AIGCModel.class).modelId());request.setPromptTemplate(this.getClass().getMethod("predictBehavior", String.class, String.class).getAnnotation(AIGCPrompt.class).value());request.addParam("userId", userId);request.addParam("lockId", lockId);request.addParam("historyData", JSON.toJSONString(historyData));AIGenerateResponse response = aiService.generate(request);// 解析预测结果return JSON.parseObject(response.getContent(), LockPredictResult.class);}@AIGCTask(taskId = "data-preprocess",name = "数据预处理任务",timeout = 2000)public ProcessedData preprocessData(@AIGCData(type = "object", converter = "LockDataConverter") RawData rawData) {// 数据预处理逻辑ProcessedData result = new ProcessedData();// ...return result;}
}

2. 微服务客户端

@MCPClientAnnotation(serviceName = "iot-lock-predict-service",protocol = "http",loadBalance = "weighted_round_robin",timeout = 5000,retries = 1,fallback = "LockPredictFallback"
)
public interface LockPredictClient {@MCPMethodAnnotation(path = "/predict/{userId}/{lockId}",method = "GET",cacheable = true,cacheExpire = 300)LockPredictResult predictLockBehavior(@PathParam("userId") String userId,@PathParam("lockId") String lockId);
}

3. 服务实现类

@MCPServerAnnotation(serviceName = "iot-lock-predict-service",interfaceClass = LockPredictClient.class,protocol = "http",port = 8088,path = "/api"
)
@RestController
public class LockPredictServer implements LockPredictClient {private final LockPredictModel predictModel;@Autowiredpublic LockPredictServer(LockPredictModel predictModel) {this.predictModel = predictModel;}@Override@GetMapping("/predict/{userId}/{lockId}")public LockPredictResult predictLockBehavior(String userId, String lockId) {return predictModel.predictBehavior(userId, lockId);}
}

5.2 ESD事件驱动AI决策服务

5.2.1 服务架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  ESD事件驱动AI决策服务                     │
├───────────────┬─────────────────┬───────────────────────┤
│  事件层        │  AI决策层       │  执行层               │
│ DSMEvent      │ @AIGCModel      │ @Service              │
│ EventKey      │ @AIGCTask       │ @Transactional        │
│ @AIGCPrompt   │ @AIGCSecurity   │                       │
└───────────────┴─────────────────┴───────────────────────┘

图5-2: ESD事件驱动AI决策服务架构图

5.2.2 实现代码

1. 事件定义

public class LockEvent implements DSMEvent<LockEventData, LockDecisionResult> {private final String eventId;private final LockEventData data;private final EventKey eventKey;public LockEvent(String eventId, LockEventData data, EventKey eventKey) {this.eventId = eventId;this.data = data;this.eventKey = eventKey;}@Overridepublic String getEventId() {return eventId;}@Overridepublic LockEventData getData() {return data;}@Overridepublic EventKey getEventKey() {return eventKey;}
}

2. AI决策模型

@AIGCModel(modelId = "lock-event-decision",name = "门锁事件AI决策模型",version = "1.0",async = true
)
@AIGCSecurity(level = 3,audit = true,outputFilter = true
)
public class LockEventDecisionModel {private final LockControlService lockControlService;@Autowiredpublic LockEventDecisionModel(LockControlService lockControlService) {this.lockControlService = lockControlService;}@AIGCTask(taskId = "event-decision-making",name = "事件决策任务",timeout = 10000)@AIGCPrompt(value = "分析门锁事件{eventId}：{eventData}，判断是否为异常事件，如为异常则给出处理建议。安全级别要求：{securityLevel}",version = "1.1")public LockDecisionResult processEvent(@AIGCData(type = "string", required = true) String eventId,@AIGCData(type = "object", required = true) LockEventData eventData,@AIGCData(type = "int", defaultValue = "2") int securityLevel) {// 调用AI模型进行决策分析AIGenerateRequest request = new AIGenerateRequest();request.setModelId("lock-event-decision");request.setPromptTemplate(this.getClass().getMethod("processEvent", String.class, LockEventData.class, int.class).getAnnotation(AIGCPrompt.class).value());request.addParam("eventId", eventId);request.addParam("eventData", JSON.toJSONString(eventData));request.addParam("securityLevel", securityLevel);AIGenerateResponse response = aiService.generate(request);LockDecisionResult decision = JSON.parseObject(response.getContent(), LockDecisionResult.class);// 如果是异常事件，执行相应控制操作if (decision.isAbnormal()) {lockControlService.executeControl(decision.getControlCommand());}return decision;}
}

3. 事件处理器

@Service
public class LockEventProcessor {private final LockEventDecisionModel decisionModel;private final EventPublisher eventPublisher;@Autowiredpublic LockEventProcessor(LockEventDecisionModel decisionModel, EventPublisher eventPublisher) {this.decisionModel = decisionModel;this.eventPublisher = eventPublisher;}@EventListenerpublic void handleLockEvent(LockEvent event) {// 处理门锁事件LockDecisionResult result = decisionModel.processEvent(event.getEventId(),event.getData(),SecurityContext.getCurrentLevel());// 发布决策结果事件eventPublisher.publishEvent(new LockDecisionEvent(event.getEventId(),result,event.getEventKey()));}
}

6. 最佳实践

6.1 注解组合使用原则

6.1.1 功能分层架构

推荐采用以下分层架构组合使用注解：

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  通信层 (MCP注解)                                   │
│  @MCPClientAnnotation / @MCPServerAnnotation        │
│  @MCPMethodAnnotation                               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  AI能力层 (AIGC注解)                                │
│  @AIGCModel                                         │
│  @AIGCTask                                          │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  数据处理层 (AIGC注解)                              │
│  @AIGCData                                          │
│  @AIGCPrompt                                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  安全控制层 (AIGC注解)                              │
│  @AIGCSecurity                                      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

图6-1: 注解功能分层架构图

6.1.2 注解组合模式

1. 基础组合模式：@AIGCModel + @AIGCTask
   适用于简单AI服务，定义模型基本信息和核心任务

2. 完整AI服务模式：@AIGCModel + @AIGCTask + @AIGCPrompt + @AIGCData + @AIGCSecurity
   适用于生产级AI服务，包含完整的模型定义、任务管理、提示工程、数据处理和安全控制

3. 微服务AI模式：@MCPClientAnnotation/@MCPServerAnnotation + @MCPMethodAnnotation + AIGC系列注解
   适用于分布式环境下的AI服务，结合通信注解和AI注解实现端到端的服务集成

4. 事件驱动AI模式：DSMEvent + @AIGCModel + @AIGCTask + @AIGCPrompt
   适用于事件响应型AI服务，通过事件触发AI决策

6.2 性能优化建议

1. 缓存策略

   • 对高频只读请求启用缓存：@MCPMethodAnnotation(cacheable = true, cacheExpire = 300)
   • AI模型结果缓存：@AIGCModel(cacheable = true)
   • 提示模板缓存：@AIGCPrompt(cacheable = true)

2. 异步处理

   • 非实时AI任务采用异步执行：@AIGCModel(async = true) 或 @AIGCTask(async = true)
   • 耗时通信调用使用异步模式：@MCPMethodAnnotation(async = true)

3. 资源控制

   • 为AI任务设置合理的超时时间：@AIGCTask(timeout = 5000)
   • 限制并发数防止资源耗尽：@AIGCTask(concurrency = 20)
   • 微服务端配置适当的线程池：@MCPServerAnnotation(threadPoolSize = 30)

4. 降级熔断

   • 为关键服务配置降级策略：@MCPClientAnnotation(fallback = "ServiceFallback")
   • 启用熔断保护防止级联失败：@MCPMethodAnnotation(circuitBreaker = true)

6.3 安全最佳实践

1. 敏感数据保护

   • 对包含敏感信息的AI服务启用脱敏：@AIGCSecurity(desensitize = true, sensitiveFields = {"userId"})
   • 根据数据敏感程度设置安全级别：@AIGCSecurity(level = 3)
   • 启用输出过滤防止敏感信息泄露：@AIGCSecurity(outputFilter = true)

2. 访问控制

   • 实现自定义访问控制策略：@AIGCSecurity(accessControl = "CustomAccessControl")
   • 关键操作启用审计日志：@AIGCSecurity(audit = true)

3. 模型安全

   • 限制AI模型调用频率防止滥用
   • 对输入内容进行安全检查
   • 敏感模型采用API密钥认证

6.4 版本管理策略

1. 注解版本控制

   • 为模型和任务指定明确版本：@AIGCModel(version = "1.0")
   • 提示模板版本化管理：@AIGCPrompt(version = "1.1")
   • 服务接口版本兼容：@MCPClientAnnotation(version = "1.0")

2. 平滑升级

   • 新版本注解与旧版本保持兼容
   • 采用灰度发布策略更新AI模型
   • 重要变更前进行充分测试

7. 总结与展望

OneCode 3.0通过创新的注解驱动开发模式，将AIGC和MCP微服务通信深度融合，为企业级AI应用开发提供了一套完整的解决方案。本手册详细介绍了OneCode 3.0的8个核心注解，包括5个AIGC系列注解（@AIGCModel、@AIGCData、@AIGCPrompt、@AIGCSecurity、@AIGCTask）和3个MCP通信注解（@MCPClientAnnotation、@MCPServerAnnotation、@MCPMethodAnnotation），并通过实战案例展示了注解的组合使用方法。

从架构角度看，OneCode 3.0的微内核设计实现了极致的轻量化（4.2MB核心运行时），同时保持了强大的扩展性。注解驱动开发模式相比传统XML配置方式，使代码量减少40%，开发周期缩短60%，显著提升了开发效率。

在性能方面，微内核架构使启动速度提升60%，内存占用降低45%，AI模型调用延迟优化至50ms级。通过缓存、异步处理、资源控制等优化手段，可以满足高并发场景下的性能需求。

安全特性方面，@AIGCSecurity注解提供了从敏感数据分级（0-5级）、自动脱敏到输出过滤的全链路安全保障，确保AI应用在处理敏感信息时的合规性。

未来，OneCode 3.0将继续深化注解驱动开发理念，计划引入更多AI-specific注解，如模型训练注解、向量数据库集成注解等，进一步简化AI应用开发流程。同时，将加强与低代码平台的融合，通过可视化编排工具，让AI能力的使用门槛更低，惠及更多开发者和企业。

附录：注解速查表

AIGC系列注解

注解名称	作用范围	核心属性	主要功能
@AIGCModel	类	modelId, name, version, cacheable, timeout	定义AI模型基本信息和全局配置
@AIGCData	参数/字段	type, format, required, validator, converter	声明AI数据类型和处理规则
@AIGCPrompt	方法/字段	value, type, version, resource	定义AI提示模板和版本管理
@AIGCSecurity	类/方法/字段	level, audit, desensitize, outputFilter	提供AI安全控制和数据保护
@AIGCTask	方法	taskId, name, timeout, retryCount, dependencies	定义AI任务和执行策略

MCP通信注解

注解名称	作用范围	核心属性	主要功能
@MCPClientAnnotation	类	serviceName, protocol, address, loadBalance	配置微服务客户端信息
@MCPServerAnnotation	类	serviceName, interfaceClass, protocol, port	配置微服务服务端信息
@MCPMethodAnnotation	方法	path, method, timeout, cacheable, async	定义服务方法通信细节