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AI+低代码双引擎驱动：重构智能业务系统的产品逻辑

backend 2025/7/13 10:46:31

低代码与AI融合的架构重构

将低代码技术深度融入产品体系，形成"可视化编排+AI增强"的双引擎架构，彻底重构传统业务系统的开发与交付模式。新架构在保留原有AI能力的基础上，通过低代码平台实现业务逻辑的可视化定义、参数配置的图形化操作和AI服务的拖拽式编排。

重构后的产品逻辑全景图

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│                      低代码设计中心                          │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │  表单设计器  │  │  流程编排器  │  │  AI服务配置面板     │  │
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│                      元数据管理引擎                          │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │ 业务字典管理 │  │ 表单元数据  │  │ 流程定义元数据      │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      AI增强引擎                             │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │知识提取服务  │  │智能推荐服务  │  │推理执行引擎        │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                      mcpServer核心                          │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │服务注册发现  │  │动态编排引擎  │  │分布式执行框架      │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
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核心产品逻辑重构点

1. 用户资料库→低代码元数据管理

传统模式：依赖开发人员手动解析文档，提取业务字典
新逻辑：通过低代码平台实现知识提取的可视化配置与管理

// 低代码元数据管理实现
@Service
public class MetadataManagementService {private final KnowledgeExtractionEngine extractionEngine;private final MetadataRepository metadataRepository;private final FormDesignerService formDesignerService;// 从用户资料库导入并可视化配置业务字典public MetadataImportResult importFromRepository(RepositoryImportRequest request) {// 1. 提取原始元数据RawMetadata rawMetadata = extractionEngine.extract(request.getRepositoryPath());// 2. 生成低代码配置表单FormConfig formConfig = formDesignerService.generateMetadataForm(rawMetadata);// 3. 返回给前端进行可视化配置return MetadataImportResult.builder().formConfig(formConfig).rawMetadataId(rawMetadata.getId()).build();}// 保存用户可视化配置的元数据public void saveConfiguredMetadata(ConfiguredMetadataRequest request) {// 1. 解析用户配置ParsedMetadata parsedMetadata = metadataParser.parse(request.getConfigData());// 2. 与AI知识图谱融合fusedMetadata = aiKnowledgeFusionService.fuse(parsedMetadata, request.getRawMetadataId());// 3. 保存到元数据仓库metadataRepository.save(fusedMetadata);}
}

产品交互流程：

用户上传业务文档到低代码平台
系统自动提取原始元数据并生成配置表单
用户通过可视化界面调整元数据属性、关系和约束
系统自动融合AI分析结果并生成标准业务字典
元数据变更实时同步到mcpServer

2. 静态参数配置→可视化参数面板

传统模式：硬编码或配置文件方式设置系统参数
新逻辑：通过低代码参数面板实现参数的可视化配置与AI推荐

// 低代码参数配置组件
@Component
public class VisualParameterConfigComponent {private final ParameterConfigRepository configRepository;private final AIParameterRecommendationService recommendationService;private final FormRenderService formRenderService;// 获取参数配置面板public ParameterConfigPanel getConfigPanel(String businessType) {// 1. 获取基础参数模板ParameterTemplate template = configRepository.getParameterTemplate(businessType);// 2. AI推荐参数值ParameterRecommendations recommendations = recommendationService.recommend(businessType, SecurityUtils.getCurrentUser());// 3. 生成可视化配置面板return formRenderService.renderParameterPanel(template, recommendations);}// 保存参数配置public void saveParameterConfig(ParameterConfigSaveRequest request) {// 1. 参数验证parameterValidator.validate(request.getParams());// 2. 保存配置configRepository.saveConfig(request.getBusinessType(),request.getParams(),request.getUserId());// 3. 实时同步到mcpServereventPublisher.publishEvent(new ParameterConfigChangedEvent(request.getBusinessType(), request.getParams()));}
}

低代码参数配置界面设计：

左侧：参数分类树（基本参数/业务参数/AI参数）
中间：参数配置表单（根据类型自动渲染输入框/下拉框/日期选择器等）
右侧：AI推荐面板（基于相似业务场景和历史配置推荐参数值）
底部：参数依赖关系图（可视化展示参数间的关联影响）

3. 接口函数调用→低代码服务编排

传统模式：开发人员编写代码调用后端接口
新逻辑：通过低代码流程编排器可视化设计服务调用流程

// 低代码服务编排实现
@Service
public class ServiceOrchestrationService {private final FlowDefinitionRepository flowRepository;private final AIFlowOptimizer flowOptimizer;private final FlowExecutionService executionService;// 保存编排流程public FlowDefinition saveFlow(FlowDesignRequest request) {// 1. 解析前端传来的流程定义JSONFlowDefinition flow = flowParser.parse(request.getFlowJson());// 2. AI优化流程FlowDefinition optimizedFlow = flowOptimizer.optimize(flow, request.getBusinessScenario());// 3. 保存流程定义return flowRepository.save(optimizedFlow);}// 执行编排流程public FlowExecutionResult executeFlow(String flowId, Map<String, Object> params) {// 1. 获取流程定义FlowDefinition flow = flowRepository.findById(flowId).orElseThrow(() -> new FlowNotFoundException(flowId));// 2. 执行流程return executionService.execute(flow, params);}
}

服务编排核心功能：

拖拽式节点编排（支持AI服务节点/普通服务节点/条件节点/循环节点）
可视化参数映射（通过连线直观配置节点间的输入输出映射）
AI辅助流程设计（根据业务目标自动推荐服务组合和执行顺序）
实时流程验证（设计时自动检查参数完整性和服务可达性）
版本化管理（支持流程定义的版本控制和灰度发布）

4. @AI注解→低代码AI能力配置

传统模式：开发人员手动编写@AI注解配置AI能力
新逻辑：通过低代码界面可视化配置AI能力，自动生成注解代码

// AI能力可视化配置实现
@Service
public class AIVisualConfigService {private final AIAnnotationRepository annotationRepository;private final CodeGenerationService codeGenerationService;private final AIConfigValidationService validationService;// 获取AI配置面板public AIConfigPanel getAIConfigPanel(String methodSignature) {// 1. 检查是否已有配置Optional<AIAnnotationConfig> existingConfig = annotationRepository.findByMethodSignature(methodSignature);// 2. 获取方法元数据MethodMetadata methodMetadata = methodMetadataService.getMethodMetadata(methodSignature);// 3. 生成AI配置面板return aiConfigPanelGenerator.generate(methodMetadata, existingConfig);}// 保存AI配置并生成代码public AIConfigResult saveAIConfig(AIConfigSaveRequest request) {// 1. 验证配置validationService.validate(request.getConfig());// 2. 保存配置AIAnnotationConfig savedConfig = annotationRepository.save(request.getMethodSignature(), request.getConfig());// 3. 生成注解代码String annotationCode = codeGenerationService.generateAIAnnotationCode(savedConfig);// 4. 返回结果return AIConfigResult.builder().annotationConfig(savedConfig).annotationCode(annotationCode).build();}
}