EnterpriseAgentFramework

mcp
Guvenlik Denetimi
Uyari
Health Gecti
  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
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Code Uyari
  • network request — Outbound network request in ai-admin-front/package.json
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

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SUMMARY

Enterprise AI Capability Platform for Java/Spring Boot. Register business APIs as governed AI capabilities, compose Agents with GraphSpec, Runtime, MCP/A2A/Gateway, RunOps and Trace. 企业智能体开发框架-把 Java 企业系统中的接口、领域方法、知识、模型和流程,沉淀为可治理、可编排、可开放的 AI 能力资产。

README.md

ReachAI

睿池 ReachAI

面向 Java 企业系统的 AI 能力中台

让 Spring Boot 业务系统像注册微服务一样注册 AI 能力,并在进入 Agent 前完成治理、编排、发布、审计和开放。

Java 17+ Spring Boot 3.4 Spring AI 1.0 Vue 3 MIT License

项目注册中心

为什么需要 ReachAI

企业 AI 落地真正困难的不是接入一个大模型,而是让模型安全、稳定、可控地调用企业已有能力。

在真实业务系统里,接口和领域方法早已存在,但它们通常缺少面向 Agent 的语义、权限、审计和变更治理:

  • 哪些接口可以被 Agent 调用,哪些必须人工审批?
  • 一个接口参数变更后,哪些 Agent、工作流和外部调用会受影响?
  • 同名 Tool、同名能力、不同项目、不同环境之间如何隔离?
  • AI 生成的流程如何发布、回滚、评测和追踪?
  • MCP、A2A、Gateway、Trace、ACL、Guard、人工确认如何放到同一条生产链路里?

ReachAI 试图解决的是这一层:把 Java 企业系统中的接口、领域方法、知识、模型和流程,沉淀为可治理、可编排、可开放的 AI 能力资产。

核心闭环

ReachAI 的主线不是单纯的 Workflow Builder,也不是只扫描历史项目生成 Tool,而是一条从业务系统到生产 Agent 的完整链路。

flowchart LR
  app["Spring Boot 业务系统"] --> anno["@AiCapability / @AiParam"]
  anno --> starter["ai-spring-boot-starter"]
  starter --> registry["注册中心"]
  registry --> snapshot["能力快照"]
  snapshot --> diff["字段级 Diff"]
  diff --> review["评审 Apply / Ignore"]
  review --> catalog["能力目录"]
  catalog --> studio["Agent Studio 编排"]
  studio --> version["版本发布"]
  version --> runtime["GraphSpec / Runtime Adapter"]
  runtime --> open["Gateway / MCP / A2A"]
  runtime --> runops["RunOps / Trace 复盘"]

推荐新系统和核心系统使用 ai-spring-boot-starter 主动注册;平台侧 OpenAPI / Controller / DTO 扫描保留给存量系统和低改造场景。

你可以用它做什么

场景 ReachAI 解决的问题
Java 系统 AI 化 将 Spring Boot 接口和领域方法声明为 Agent 可理解、可调用、可治理的能力
能力注册中心 管理项目、实例、能力快照、字段级 diff、评审记录和稳定引用
Agent Studio 用可视化画布和 AI 指令编排 Tool、Capability、Knowledge、HTTP、MCP 和人工审批节点
生产治理 在能力进入 Agent 前加入 ACL、副作用等级、不可逆调用闸口、Preflight、Trace 和审计
运行时解耦 用统一 GraphSpec 连接 Studio、AI 生成/修改、SDK 图同步、发布校验和 Runtime Adapter
能力开放 通过 Gateway、MCP、A2A 把已治理的 Agent 和 Capability 暴露给 IDE、外部 Agent 或业务系统
企业上下文 管理模型实例、知识库、业务索引、领域归属和市场资产,让 Agent 使用可信上下文

从代码注册一个能力

业务系统引入 Starter 后,可以用 Java 注解补充业务语义。ReachAI 会在应用启动时同步项目、实例、能力快照和 SDK 图。

@AiCapability(
    name = "queryContract",
    title = "查询合同",
    description = "按合同编号查询合同基础信息和审批状态",
    domain = "contract",
    module = "contract-query",
    tags = {"合同", "审批"},
    sideEffect = SideEffectLevel.READ_ONLY,
    requiredRoles = {"contract.reader"}
)
@GetMapping("/contracts/{contractNo}")
public ContractDTO queryContract(
    @AiParam(description = "合同编号", required = true, example = "HT-2026-0001")
    @PathVariable String contractNo
) {
    return contractService.query(contractNo);
}
eaf:
  registry:
    url: http://localhost:8603
    app-key: contract-center
    app-secret: change-me
    heartbeat-interval-ms: 30000
  project:
    code: contract-center
    name: 合同中心
    base-url: http://contract-center:8080
    environment: prod
    visibility: PROJECT
  capability:
    scan-controller: true
    sync-on-startup: true

同步后,平台不会直接覆盖生产能力目录,而是形成可评审的治理链路:

  1. 注册业务项目和运行实例。
  2. 上报实例心跳、版本、host、port、SDK 版本。
  3. 扫描 Spring MVC Mapping、@AiCapability@AiParam 和请求体结构。
  4. 生成能力快照和字段级 diff。
  5. 经评审后 apply 到正式能力目录。
  6. 通过 HMAC 签名保护注册、心跳和同步请求。

Agent Studio 与 Runtime

Workflow 编排

Agent Studio 是把能力资产组织成可发布 Agent 的工作台。它的重点不是只画一个流程图,而是把可视化画布、AI 生成工作流、AI 修改工作流、SDK 图同步、发布校验和 Runtime 执行收敛到统一 GraphSpec

当前已支持的 Studio 节点包括:

  • LLM、Tool、Capability、HTTP 请求、MCP 调用。
  • 用户输入、参数提取、条件、循环、变量赋值、变量聚合。
  • 知识检索、知识写入、文档抽取。
  • 人工审批、代码节点、最终回答。

后端 Runtime 通过 AgentRuntimeAdapter 屏蔽具体框架差异。当前主线包括 AgentScope 自主智能体和基于 GraphSpec / LangGraph4j 的工作流智能体;OpenAI Agents、Cursor Code Agent 等适配器保留为扩展边界。

运行治理与开放协议

![RunOps 运行中心](docs/系统截图/07RunOps 运行中心.png)

ReachAI 把“能力能不能被调用、由谁调用、为什么允许或拒绝、出了问题如何复盘”作为平台核心能力之一。

能力 当前覆盖
Tool ACL 角色、项目、目标能力、权限、启停和 explain 决策
Guard / Preflight 发布或运行前检查能力可用性、项目边界、副作用等级和不可逆调用授权
Trace / RunOps 聚合 Tool log、节点 span、Guard 决策、版本快照和 GraphSpec
Gateway 暴露可调用 Agent 和公开/共享能力目录
MCP 管理 Client 凭证、可见性白名单和调用流水
A2A 管理 AgentCard endpoint、调用日志和任务状态

产品截图

智能体管理 Runtime 纳管
智能体管理 Runtime 纳管
AI 生成 Workflow 草稿 Workflow 智能体自动测评
AI 生成 Workflow 草稿 Workflow 智能体自动测评

当前已落地

  • ai-spring-boot-starter 主动注册项目、实例、能力和 SDK 图。
  • @AiCapability@AiParam@AiOutput 能力声明契约。
  • 能力快照、字段级 diff、评审 apply、稳定引用和项目隔离。
  • Agent Studio 画布、AI 生成流程、AI 局部修改流程、调试、发布和评测入口。
  • 统一 AgentGraphSpec,区分画布布局和运行时语义。
  • AgentScope 与 LangGraph4j Runtime Adapter,支持中心、本地、混合运行边界。
  • 模型实例、知识库、业务索引、领域归属和市场资产基础能力。
  • Tool ACL、Guard 决策日志、Trace、RunOps、Gateway、MCP、A2A 基础入口。
  • 聚合 SQL 基线 sql/init.sql,覆盖注册中心、能力、Agent、知识、模型、治理和开放协议数据表。

仍在推进

  • 更完整的 GuardRuntime:限流、熔断、人工确认、跨协议统一策略和成本归集。
  • 更清晰的示例业务系统:例如合同中心或订单中心,从 SDK 注册跑通到 Gateway 调用。
  • 更成熟的资产市场:版本、依赖影响分析、跨项目复用和审批流。
  • 更稳定的用户操作手册:围绕注册、评审、编排、发布、追踪形成完整教程。
  • 历史 Skill 命名继续向产品语义 Capability / 能力 收敛,同时保留存储和接口兼容。

快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/w8123/EnterpriseAgentFramework.git
cd EnterpriseAgentFramework

2. 启动基础设施

docker compose -f deploy/docker-compose.infra.yml up -d

基础设施包含 MySQL、Redis、Milvus、Nacos 等。

3. 初始化数据库

mysql -h localhost -u root -proot < sql/init.sql

4. 构建后端

mvn clean install -DskipTests

5. 启动服务

# 模型网关,默认 8601
cd ai-model-service
mvn spring-boot:run

# RAG、知识库、扫描和语义基础能力,默认 8602
cd ../ai-skills-service
mvn spring-boot:run

# Agent 编排、AI 注册中心、治理与开放协议,默认 8603
cd ../ai-agent-service
mvn spring-boot:run

6. 启动管理端

cd ai-admin-front
npm install
npm run dev

访问 http://localhost:5200

模块结构

模块 说明 默认端口
ai-skill-sdk 能力声明注解与 Tool / Capability 开发契约 -
ai-spring-boot-starter 业务系统接入 SDK,支持注册、心跳、能力同步、SDK 图同步和嵌入式 Runtime -
ai-agent-service Agent、注册中心、能力目录、Studio、Runtime、RunOps、MCP/A2A、治理与市场 8603
ai-skills-service 知识库、文档处理、RAG、业务索引、扫描器和向量化辅助 8602
ai-model-service 模型实例、Chat、Embedding、Rerank、OpenAI 兼容代理 8601
ai-common 公共 DTO、异常、配置 -
ai-admin-front Vue 3 管理端,承载注册中心、Agent、知识、模型、治理和开放协议页面 5200
deploy Docker Compose、Kubernetes、Dockerfile -
sql 聚合初始化脚本,当前以 sql/init.sql 作为统一 SQL 基线 -
docs 当前系统权威知识库和产品截图 -
EnterpriseAgentFramework/
├─ ai-skill-sdk/             能力声明与 SDK 契约
├─ ai-spring-boot-starter/   Spring Boot 主动注册 Starter
├─ ai-agent-service/         Agent、注册中心、治理、开放协议
├─ ai-skills-service/        RAG、知识、扫描、语义基础层
├─ ai-model-service/         模型网关
├─ ai-admin-front/           管理端
├─ deploy/                   部署配置
├─ sql/                      聚合初始化脚本
└─ docs/                     当前文档与产品截图

技术栈

层级 技术
后端 Java 17、Spring Boot 3.4、Spring Cloud 2024、Spring Cloud Alibaba
AI Spring AI 1.0、Spring AI Alibaba、AgentScope、LangGraph4j
数据 MySQL 8、Redis 7、Milvus 2.4
ORM MyBatis-Plus
文档与扫描 JavaParser、Apache POI、PDFBox
前端 Vue 3、Vite 6、Element Plus、TypeScript、Pinia、Vue Flow、AntV G6
部署 Docker、Kubernetes

文档导航

文档 内容
文档入口 当前系统权威知识库入口和阅读顺序
平台定位与架构总览 系统定位、服务边界、管理端功能地图和统一 SQL 基线
项目注册与能力资产 扫描、SDK 注册、能力同步、Tool/Capability 资产模型
Agent Studio 与 Runtime Agent Studio、GraphSpec、发布、评测、多 Runtime 和变量映射
运行治理与开放协议 Trace、RunOps、ACL、Guard、MCP、A2A、Gateway
知识模型与企业资产 模型实例、知识库、业务索引、领域、市场资产

命名说明

  • 产品语义中,可编排、可治理的粗粒度业务单元统一称为 Capability / 能力
  • 历史代码、接口和数据表中仍可能出现 skillskillsskill_draftskill_interaction 等命名,这是 legacy storage/API naming。
  • ai-skills-service 主要承载知识检索、扫描和语义基础能力,模块名暂不强制 rename。

交流

如果你也在做 Java + AI、企业 AI 中台、Agent 治理平台,欢迎交流:

  • QQ 群:1073839193

开源协议

本项目基于 MIT License 开源。

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