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wzjs 2025/8/30 16:32:09

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产品逻辑架构解析

在数字化转型的深水区，企业业务系统正面临从"被动执行"到"主动认知"的关键跨越。本文将系统阐述如何通过mcpServer构建AIService，实现从用户资料库到业务系统的智能信息流转，彻底改变传统开发模式中参数固化、接口僵化的痛点。

核心逻辑链路

知识提取层：通过NLP语义分析引擎，从用户资料库（文档、表格、知识库）中自动识别并提取业务关键字典信息，构建结构化知识图谱
- 产品种类：自动分类识别（如电子产品/家居用品）
- 产品参数：智能提取技术指标（如尺寸/功率/材质）
- 业务规则：解析条件逻辑（如折扣规则/审批流程）
智能服务层：mcpServer作为认知中枢，实现三大核心功能
- 知识存储：构建动态更新的业务元数据库
- 服务编排：将离散参数转化为可组合AI服务
- 推理引擎：基于上下文提供智能参数推荐
应用接入层：通过注解驱动实现业务系统无痛集成
- 静态参数动态化：传统硬编码参数→AI推荐参数
- 接口调用智能化：固定函数调用→情境化服务组合
- 用户交互认知化：表单输入→自然语言思考输入

关键技术实现

1. 系统初始化智能配置

传统系统初始化需手动配置数百项参数，而基于AIService的初始化流程实现了全自动化：

// 传统初始化方式
public void initSystem() {// 硬编码配置产品参数systemConfig.setProductType("electronics");systemConfig.setMaxItemCount(100);systemConfig.setSupportedLanguages(Arrays.asList("zh-CN", "en-US"));// ... 更多静态配置
}// AI驱动的智能初始化
@AIInit(source = "user_repository/product_catalog")
public void aiInitSystem() {// 自动从用户资料库提取并配置参数AIServiceContext context = mcpServer.getContext("system_initialization");systemConfig = context.getRecommendedConfig(SystemConfig.class);// 自动适配用户业务场景systemConfig.autoAdjustByBusinessScenario();
}

2. @AI*注解驱动的动态服务调用

通过扩展Spring注解体系，实现业务代码与AI能力的无缝融合：

// 传统接口调用方式
@RequestMapping("/api/product/create")
public Result createProduct(@RequestBody ProductDTO product) {// 手动参数校验if (product.getPrice() <= 0) {return Result.error("价格必须大于0");}// 固定逻辑处理return productService.save(product);
}// AI增强的动态调用方式
@AIRequestMapping(value = "/api/product/create",context = @AIContext(source = "product_rules"),params = {@AIParam(name = "price", validator = "AIValidator", constraints = "reasonable_price"),@AIParam(name = "category", recommendation = true)}
)
public Result aiCreateProduct(@RequestBody ProductDTO product) {// 动态参数验证与补充AIServiceResponse response = mcpServer.call("product_intelligence_service", product);if (response.hasRecommendations()) {product = response.enhance(product);}return productService.save(product);
}