Ready for Production

构建生产级的
AI Agent 后端中枢。

不再停留在脆弱的 Python 脚本 Demo。我们将大模型 (LLMs) 与 Spring Boot 高并发架构 深度融合,解决企业智能化落地过程中的响应延迟、数据壁垒与复杂业务编排痛点。

EnterpriseAgentFlow.java
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class EnterpriseAgentFlow {
    private final VectorDbEngine vectorDb;
    private final LegacyErpService erpTools;
    @CircuitBreaker(name = "llm-api")
    public Result executeTask(TaskCtx ctx) {
        Knowledge k = vectorDb.hybridSearch(ctx.query());
        return AgentBuilder.create()
            .withMemory(RedisStore.class)
            .withTools(erpTools)
            .reasonAndAct(ctx, k);
    }
}
10W+ 支持并发 QPS
<800ms 端到端响应延迟
99.99% 系统高可用 SLA
0 业务数据泄露事故

技术能力与架构分层

清晰的模块化设计,将大模型的不确定性,收敛于 Java 严谨的工程边界之内。

01

高性能 RAG 检索引擎

抛弃基础文档拼接。实现多路召回 (Hybrid Search)、重排序 (Rerank) 与租户级数据物理隔离,确保企业知识库输出准确且安全。

Milvus/Pinecone Spring AI
02

复杂智能体编排 (Orchestration)

利用 Java 强类型与设计模式,构建确定性的多 Agent 工作流。内置分布式状态机、长短期记忆流以及 Resilience4j 异常熔断。

LangChain4j State Machine
03

遗留系统无缝接管

打破 AI 与传统 IT 系统的孤岛。通过标准 OpenAPI 及动态反射,将现存的 ERP、CRM 微服务一键转换为大模型可执行的 Tools。

Function Calling Spring Cloud

架构解决的
实际业务痛点

我们不单纯提供 AI 包装壳,而是深入企业核心业务流,用坚实的架构带来可度量的降本增效成果。

探讨您的业务场景

智能客服 / Copilot 调度

痛点:传统大模型响应慢、极易产生幻觉瞎编、无法操作订单。

架构收益 (Result)

  • 引入本地缓存池,将热点意图识别耗时降至 <50ms。
  • 通过 Tool Calling 安全对接工单系统,实现全自动退换货处理。

千万级企业级知识库

痛点:海量 PDF/Word 文档解析混乱,不同部门数据权限越权访问风险。

架构收益 (Result)

  • 异步非阻塞 ETL 流水线,支撑日均 TB 级新增文档向量化。
  • 向量库层面植入 Metadata Filter,实现行级严格的数据权限隔离。

工业级的技术底座

卓越的智能来源于底层基建的稳固。我们在 JVM 生态圈内构筑起一套具备高可观测性、弹性伸缩的 Agent 运行环境。

Runtime Java 17/21, Virtual Threads
Framework Spring Boot 3.x, Spring Cloud
AI Core LangChain4j, Spring AI
Database MySQL, Redis, Milvus / Qdrant
DevOps Docker, K8s, Prometheus, ELK

nexus_production_cluster - tail -f application.log

[INFO] JVM running with Virtual Threads enabled.

[INFO] Initializing Spring Boot Embedded Tomcat...

[INFO] Connected to Vector DB (Milvus) at 10.0.1.4