终端 AI 智慧管理平台

面向运营商省—市—县—网格四级仓储体系,把补货决策、跨仓调拨、知识问答搬进一次对话—— 一线账管员描述需求,AI 自动完成取数、计算与清单生成,全程留痕可回溯。

多智能体协作 计算零幻觉 Token 计量配额
业务门户
终端管理业务的对话入口——和 AI 助手用自然语言协作,处理日常业务。
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数字员工运维台
管理员的工作台:可视化配置数字员工的人设、技能与知识库,用量与调用全程可查。
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项目讲解视频

八分钟看懂平台全貌

从库存低于警戒线自动告警,到账管一键申请调拨、双方仓管确认出入库,再到运维台各模块能力——完整演示一遍真实链路。

点击播放 · 调拨闭环 + 运维台功能讲解
一、业务痛点

人工运维的四个"靠"

运营商固网终端(光猫、机顶盒、FTTR 等)按省—市—县—网格四级仓储管理,覆盖到智家工程师。 传统模式下面临四个问题:

01
补货凭经验
采购与补货靠个人经验判断,缺乏数据支撑,容易积压或缺货
02
调拨靠电话
跨仓协调依赖线下电话沟通,对方仓有没有货、给多少,全靠反复确认
03
库存靠人工盘查
缺货和长库龄积压靠人工盘查发现,发现时往往已经造成浪费
04
报表手工统计
数据价值沉睡在表格里,管理层看不到终端管理的真实成效
人工方式 vs 平台方式
环节传统人工方式平台化后
补货决策凭个人经验判断,缺乏数据支撑,易积压或缺货确定性算法按周使用量与缺口自动生成补货建议
跨仓调拨电话反复确认对方库存与数量对话生成调拨清单,账管一键申请调拨
库存盘点人工盘查,发现时往往已造成积压浪费定时巡检超警戒线自动告警(10 分钟周期)
数据报表手工统计,数据价值沉睡报表自动生成,补货与调拨全链路留痕可回溯
二、解决方案

从人工直觉到数据驱动

基于自研 Agent 网关架构,编排多智能体工作流,对话完成补货决策与调拨全流程

补货建议与调拨闭环总体流程图
补货建议与调拨闭环:10 分钟巡检超警戒线自动触发,或账管对话直接发起——调拨优先消化长库龄、缺口转采购,账管确认后校验落库,全程留痕
三、总体架构

六层架构 · 统一网关收口

统一 AI 网关收口 REST API、AI 智能体、MCP 工具的鉴权、限流与 Token 计量; 能注册服务全部走服务发现;Python 编排层经网关签名回调 Java 智能体——跨语言协作、计量全收口

平台项目架构图(六层)
六层各司其职:业务门户与运维台双入口经统一网关收口,Python 编排层与 Java 智能体跨语言互调,计量落账异步解耦
关键技术选型
层次选型选择理由
统一网关Spring Cloud GatewayREST API / AI 智能体 / MCP 工具三通道收口鉴权、限流与 Token 计量,避免各服务重复实现
注册与配置Nacos服务发现 + 配置中心二合一,能注册的服务全部走发现,不支持硬编码寻址
编排引擎LangGraph(Python)图式编排天然支持条件路由与回边,适配"意图识别 → 取数 → 算法 → 报表"多分支工作流
智能体服务Spring Boot · Dubbo · Spring AI与既有微服务体系一致,账管等业务与数据能力直接复用,跨语言经网关签名回调
知识库检索PGVector复用 PostgreSQL 承载向量检索,知识问答不新增中间件栈
缓存与消息Redis · RabbitMQ数字员工配置热更新缓存;库存巡检告警异步解耦
四、编排核心

三智能体协作链 · 模型决策、代码计算

针对大模型在企业场景"编造数字、输出不稳定"的落地障碍, 确立"模型决策、代码计算"的协作边界——LLM 只决定调哪些分析工具,计算全在确定性代码。 三智能体指补货调拨核心链(取数 → 算法 → 报表);意图识别是前置公共路由, 知识库、图表、质检等能力由画布按场景编排(见第六章)

Agent 工作流编排与多智能体协作图
三智能体职责与协作边界
环节执行者职责输出 / 降级
意图识别AI 智能路由判断用户意图:知识问答 / 补货建议 / 调拨执行,决定工作流分支非业务诉求转入知识库问答兜底
取数取数智能体经网关调用账管服务,按仓位 / 状态 / 型号 / 库龄 / 在途查询库存取数失败即终止并如实提示,禁止用猜测值续算
计算算法智能体确定性算法:周使用量 = 近 3 月日均 × 7,缺口 = 预测需求 −(可用 + 在途),不经大模型同一输入永远得到同一清单,结果可复算
产出报表 / 账管智能体生成采购 / 调拨清单卡片,可导出 Excel,账管一键申请调拨调拨校验不通过原路退回,重新发起
决策边界:模型只做意图识别与工具路由,数字全部出自确定性算法——清单可复算、可审计,杜绝大模型编造数据
五、报表生成智能体

对话直出报表,形态按数据特征自动选

一句"各仓库存分布"经意图识别分流到报表生成链——图表选型师智能体按数据特征挑选形态, 条形 / 饼图 / 折线 / 表格随时切换;知识库问答与报表生成共用同一条编排入口

门户对话总起页
门户总起页:库存统计卡直连真实数据,对话框输入即发起编排——图中为东宁仓管视角,"思考中"即编排层正在调度
同一份报表 · 四种形态
条形图形态
条形:仓间对比直观——东宁市分公司 27,916 台 / 新区分公司 3,838 台
饼图形态
饼图:占比构成一目了然(87.9% / 12.1%)
折线图形态
折线:仓间相对水平与走势
表格形态
表格:明细与占比,可复核可导出
同一编排内核的第二条业务链:接入新场景 = 配置数字员工 + 注册工具,不改代码
六、零代码运维台

新场景接入,从改代码发版到配置即上线

数字员工内核配置驱动:人设 / 模型 / 技能 / 工具 / 知识库全可视化挂载,保存即热更新; 工作流画布拖拽编排、DSL 版本化管理,发布与回滚即时生效——高危调用落审批闭环,调用全量审计

数字员工配置总览
配置总览:左侧 9 个数字员工随时新增,右侧运行预览实时呈现装配结果——模型、温度、技能包、工具、知识库一目了然
配置明细 · 可视化挂载
配置明细:基本信息与提示词
基本信息 · 模型设置 · 人设提示词——人设只写基底,"涉及库存数字必须调用工具查询真实数据,绝不编造"直接写进提示词
配置明细:技能与工具挂载
技能包 / 工具 / 知识库 / 可用角色——可视化挂载、即挂即生效,能力组合免代码调整
编排可视化 · 执行可审计
工作流画布编排与版本管理
工作流从画布到生产:节点库 8 大类 37 个节点,拖拽连线即可调整编排(意图路由 → 取数 / 知识库 → 算法 → 质检 → 回炉 / 降级),节点参数支持 JSON 级微调;DSL 落库版本化管理——v23 当前生效、历史版本一键回滚,改流程不改代码、不发版
调用审计
调用审计:451 次工具调用全量落库(失败 15 · 均 1238ms · 14 个工具),按工具聚合耗时与失败——排障以此为准,模型自述不作数
配置即上线:新增一个数字员工 = 填人设 + 挂工具,全程零代码、不发版
七、Token 计量配额

成本看得见、控得住

多智能体协作能力越强,Token 成本越不可控——计量配额是能力的另一面

用量可见
按人 / 按智能体统计调用次数与 Token 消耗,管理台看板呈现活跃度与趋势—— 平台是否真的提效,数据说话
配额可控
按人月度配额(scope 灵活分配),调用前预检、事后计费,超额自动停用、次日恢复
计量配额闭环
1
调用前预检
网关校验剩余配额,不足直接拒绝
2
调用中计量
按次与 Token 双维度记账
3
调用后归集
按人 / 智能体 / 租户月度汇总
4
超额处置
超额自动停用,次日恢复
运行实况
Token 用量分配看板
运维台用量看板:用量 / 调用次数 Top5、功能调用分布、智能体用量,正常 / 接近上限 / 已超限分色
配额规则调整
配额调整:按用户设月度上限、保存即时生效,接近上限自动预警(新区账管 100 万已用 85%)
计量在网关层收口:所有模型调用必经网关——9 个智能体累计计量 871.3 万 tokens、13 类功能累计调用 12,986 次,配额命中即预警、超限直接拒绝
八、纵深防御体系

多层安全 · 纵深防御

从入口鉴权到数据权限,从传输加密到审计回放——层层递进、纵深布防

三通道鉴权
AK/SK 签名(第三方开发者)、Bearer 令牌(门户用户)、MCP 协议(AI 应用)——同一网关,分类放行
数据权限信任根
网关注入用户身份、下游不信任自报参数——越权用例拦截 8/8,基层用户只看本仓
中间件纵深加固
Redis requirepass · RabbitMQ 最小权限 · MySQL 角色分离 · 监听收口回环——全链路收口
写链路授权
写授权回归 6/6,非 OA 路径全通道剥离——写操作不越权、不静默
四层布防
1
入口鉴权
AK/SK 签名 · Bearer 令牌 · MCP 协议
2
流量防线
限流 · 配额预检 · 超额即拒
3
编排防线
网关签名回调 · 审批闭环 · 调用审计
4
数据防线
身份注入 · 中间件最小权限 · 角色分离
九、验收与运行数据

交付可验收 · 运行可复核

验收数字来自交付演示,运行数字来自线上真实使用——每一项都能在管理台与运维台页面复核

指标数值口径说明
编排版本迭代23 个版本工作流画布 DSL 版本化管理,当前 v23 生效、历史可回滚
功能验收48 / 48 项通过功能清单逐项演示验收,覆盖补货建议、调拨闭环、知识问答、计量配额
自动化测试102 个用例接口与服务层自动化回归
库存告警巡检10 分钟周期编排工作流定时扫描库存,超警戒线自动触发告警
安全专项回归:越权用例拦截 8/8 · 写授权回归 6/6