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睿池 ReachAI

让已有 Java 企业系统快速接入可控 AI

用 AI 辅助搭建确定性业务流程，用 Graph 层固化可执行语义，让智能体安全调用 OA、ERP、CRM、工单、合同、采购等系统中的真实业务能力。

产品截图

> 以下截图先使用仓库现有图片占位，后续可以替换为更适合 README 首屏展示的新版截图。

| SDK 快速接入 | Workflow Studio / GraphSpec | | --- | --- | | | |

| 嵌入到业务系统 | 使用 AI Coding 快速接入 | | --- | --- | | | |

| AI 生成 Workflow 草稿 | 接口图谱与业务能力 | | --- | --- | | | |

| RunOps 运行中心 | 执行链路追踪 | | --- | --- | | | |

| 交互式卡片 | 高频能力识别 | | --- | --- | | | |

ReachAI 是什么

ReachAI 面向已有 Java 企业系统，帮助企业把存量接口、领域方法、页面动作、知识库和固定业务流程接入到 AI 智能体体系中。

它不是再搭一个孤立的 AI 应用，也不是只做聊天机器人或工作流画布。ReachAI 的核心思路是：

AI 负责理解需求和辅助搭建，Graph 负责确定性执行，SDK 和临时 token 负责跨系统连接，智能体最终回到真实业务页面里完成工作。

对于 OA、ERP、CRM、MES、合同、采购、工单、班组管理等系统，ReachAI 希望解决的是一个很现实的问题：

> 已有企业系统如何低改造接入 AI，同时不牺牲流程确定性、权限边界、审计追踪和跨系统协作？

为什么不是 AI 孤岛

很多 AI 应用搭建平台更适合从零构建一个独立 AI 应用。但企业现场的大量价值已经沉淀在现有系统中：接口、审批流、页面操作、业务权限、用户身份、运行日志和历史数据都在老系统里。

ReachAI 不要求企业把业务搬到另一个 AI 平台里，而是把 AI 接回企业系统：

• 后端通过 reachai-spring-boot2-starter 和 reachai-capability-sdk 注册已有业务能力。
• 平台形成项目、实例、能力快照、字段级 diff 和评审链路。
• Workflow Studio 用 GraphSpec 固化确定性业务流程。
• Agent 根据用户意图选择 Workflow、Capability、Tool、知识检索、MCP 调用或页面动作。
• Chat Embed SDK 和 Page Bridge 让智能体嵌入到 OA / ERP / CRM 等业务页面。
• 临时 token 机制打通平台身份、业务用户、Agent 授权和跨系统调用。
• Trace / RunOps / ACL / Guard 让每一次调用都可审计、可复盘、可治理。

和 Dify 这类 AI 应用编排平台的区别

Dify 这类平台很适合快速搭建独立 AI 应用、Prompt 编排和知识库问答。但在已有企业系统改造场景里，如果 AI 应用和业务系统之间只靠手写 HTTP 接口连接，就很容易变成新的孤岛：

• 业务接口需要在 AI 平台里手工配置和维护。
• 业务系统字段、参数、权限或流程变化后，Workflow 需要人工同步修改。
• 一旦变量很多，节点之间的参数传递、字段映射和错误排查会越来越痛苦。
• AI 应用知道自己的流程，却不天然知道企业系统里的项目、实例、能力版本、页面动作和业务用户身份。
• 调用链路分散在 AI 平台和业务系统两边，审计、复盘、权限解释和变更影响分析都更难闭环。

ReachAI 更关注“已有企业系统如何持续接入 AI”，所以它不是把业务系统当成外部黑盒接口，而是通过 SDK、Graph、临时 token 和治理链路把系统连接起来。

| 对比点 | 常见独立 AI 应用编排方式 | ReachAI 的方式 | | --- | --- | --- | | 业务能力接入 | 手写 HTTP Tool，靠人工维护接口参数 | SDK / Starter 主动注册能力、实例、快照和 SDK 图 | | 业务变化同步 | 接口变了以后手动改 Workflow | 字段级 diff、评审 apply/ignore、稳定能力引用 | | 流程语义 | 画布和变量配置容易绑定在应用内部 | GraphSpec 作为 Workflow 的可执行语义层 | | 复杂变量传递 | 变量越多，节点映射越难维护 | Graph 节点、端口、引用、上下文和运行轨迹统一建模 | | 业务身份 | AI 应用通常只知道自己的用户或 API Key | 临时 token 连接平台用户、业务用户、Agent、页面实例和 Origin | | 网页内操作 | 通常需要业务系统额外写大量胶水代码 | Chat Embed + Page Bridge + Page Action 嵌入当前业务页面 | | 运行治理 | 调用日志和业务审计容易割裂 | Trace / RunOps / ACL / Guard / Replay / Compare 统一复盘 | | 外部 AI 修改流程 | 多数停留在平台内拖拽和配置 | Workflow AI Coding 接口支持 Cursor 等工具读取、patch、校验、运行 |

一句话说：Dify 更像独立 AI 应用搭建器，ReachAI 更像已有企业系统的 AI 接入层、Graph 工程层和运行治理层。

核心闭环

flowchart LR
  app["OA / ERP / CRM / 工单等业务系统"] --> sdk["SDK / Starter 接入"]
  sdk --> registry["项目与能力注册中心"]
  registry --> snapshot["能力快照与字段级 Diff"]
  snapshot --> review["评审 Apply / Ignore"]
  review --> catalog["Capability / Tool 资产目录"]
  catalog --> workflow["Workflow Studio"]
  workflow --> gspec["GraphSpec 确定性流程"]
  gspec --> agent["Agent 入口与策略"]
  agent --> embed["嵌入式网页智能体"]
  agent --> open["Gateway / MCP / A2A"]
  embed --> page["Page Action 当前页面动作"]
  agent --> runops["Trace / RunOps / 审计复盘"]

这条链路把企业 AI 落地拆成几件可控的事情：

1. 业务系统注册自己已有的接口、领域方法和运行实例。
2. 平台把这些能力沉淀为可评审、可治理、可复用的资产。
3. AI 辅助生成或修改 Workflow，但最终落到可执行的 GraphSpec。
4. Agent 作为统一入口，根据用户意图调用确定性流程和企业能力。
5. 网页智能体嵌入到业务页面内，通过临时 token 和 Page Action 安全操作当前页面。
6. RunOps、Trace、ACL、Guard 和审计日志负责生产治理。

亮点能力

AI 生成流程，但 Graph 保证确定性

企业业务不能完全依赖大模型临场发挥。请假审批、费用报销、合同查询、工单流转、采购申请等流程需要可校验、可发布、可回滚和可审计。

ReachAI 支持用 AI 生成 Workflow 草稿，也支持用自然语言对局部节点和流程进行语义修改。但最终保存和执行的是平台统一的 GraphSpec，而不是一段不可控提示词。

GraphSpec 是 ReachAI 的运行语义层：

• 连接 Workflow Studio 画布、AI 生成、AI 局部修改和 SDK 图同步。
• 支撑发布校验、版本快照、Runtime 执行和 RunOps 复盘。
• 区分运行语义和画布布局，避免流程只停留在前端展示层。

工作流可以被外部 AI Coding 工具修改

ReachAI 的 Workflow 不只在控制台里拖拽。平台提供面向 AI Coding 的 Workflow 工程接口，外部工具可以读取 Workflow 上下文、提交 Graph patch、校验、运行并查看版本。

这意味着开发者可以在 Cursor 等外部编码工具中用自然语言修改业务流程：

• “在审批前增加合同金额校验。”
• “把查询客户信息节点改成调用 CRM 能力。”
• “在提交工单后增加通知节点。”
• “为页面助手增加一个设置筛选条件的 Page Action。”

外部 AI 可以参与修改，但平台仍然通过 GraphSpec、版本、校验、权限和 RunOps 保持可控。

SDK 低改造接入已有系统

业务系统不需要为了接入 AI 重写一套服务。新系统和核心系统可以通过 ReachAI SDK 主动注册能力，存量系统也可以通过扫描和治理逐步接入。

@ReachCapability(
    name = "submitLeaveRequest",
    title = "提交请假申请",
    description = "根据员工、时间和请假类型提交 OA 请假流程",
    domain = "oa",
    module = "leave",
    sideEffect = ReachSideEffectLevel.WRITE,
    requiredRoles = {"oa.leave.submit"}
)
public LeaveResult submitLeave(
    @ReachParam(name = "request", description = "请假申请信息", required = true)
    LeaveRequest request
) {
    return leaveService.submit(request);
}

Starter 会同步项目、实例、能力快照和 SDK 图。平台侧不会直接覆盖生产资产，而是形成字段级 diff、评审 apply/ignore、稳定引用和审计记录。

临时 token 打通平台和业务身份

企业智能体不能只知道“平台用户是谁”，还必须知道“业务系统当前登录用户是谁”。

ReachAI 的嵌入式对话链路使用短期 token：

• 前端 SDK 只持有短期 embedToken，不保存 appSecret。
• 业务后端使用应用凭证和当前登录用户向平台申请 token。
• 平台校验 App、Origin、Agent、用户状态、TTL、撤销记录和密钥。
• Tool 调用和 Page Action 可以携带业务用户上下文，方便业务系统二次鉴权。
• Trace / RunOps 可以按平台用户、业务用户、Agent、项目、会话和页面实例复盘。

网页智能体嵌入业务页面

ReachAI 支持把智能体嵌入到已有业务系统页面中，而不是把用户带到另一个平台。

业务页面可以通过 Chat Embed SDK 接入对话框，通过 Page Bridge 注册当前页面动作。智能体可以理解当前页面上下文，并在授权范围内调用已注册动作：

• 打开详情。
• 设置筛选条件。
• 回填表单。
• 提交审批。
• 创建工单。
• 展示结构化结果。

页面动作必须绑定当前 sessionId + pageInstanceId，执行结果会回传平台并写入审计。

开放协议连接更多工具和智能体

ReachAI 不只服务自己的管理端。平台可以通过 Gateway、MCP、A2A 等协议，把已治理的 Agent 和 Capability 暴露给 IDE、外部 Agent、自动化工具或其他业务系统。

这让 ReachAI 更像企业 AI 能力的控制面和运行治理层，而不是一个封闭工作流编辑器。

你可以用 ReachAI 做什么

| 场景 | ReachAI 提供的能力 | | --- | --- | | OA 快速接入 AI | 把请假、审批、通知、查询等能力注册为可治理 Capability，并用 Workflow 固化流程 | | 企业固定流程自动化 | 用 AI 生成流程草稿，用 GraphSpec 发布可校验、可回放的确定性流程 | | 智能体调用多个系统 | Agent 根据用户意图选择 Workflow、Tool、Capability、MCP 或 A2A 调用 | | 网页智能体嵌入 | 在业务页面内接入 Chat Widget，通过 Page Bridge 调用当前页面动作 | | 跨系统身份打通 | 用短期 token 连接平台用户、业务用户、Agent 授权和页面实例 | | 运行治理与审计 | 通过 RunOps、Trace、ACL、Guard、Replay 和 Compare 复盘每一次执行 | | 外部 AI Coding 修改流程 | 让 Cursor 等工具读取 Workflow 上下文、提交 Graph patch、校验并运行 | | 能力资产治理 | 管理项目、实例、能力快照、字段级 diff、评审记录和稳定引用 |

当前功能模块

| 模块 | 说明 | | --- | --- | | reachai-capability-sdk | JDK8 兼容的业务能力声明 SDK 契约 | | reachai-spring-boot2-starter | Spring Boot 2 业务系统接入 Starter，支持注册、心跳、能力同步和 SDK 图同步 | | ai-agent-service | 当前平台核心部署单元，承载 Capability Catalog、Runtime Host 和 Platform Control 三个逻辑域 | | ai-skills-service | 当前 Knowledge / Retrieval 部署单元，承载知识库、文档处理、RAG、业务索引、向量检索和历史扫描器实现 | | ai-model-service | 当前 Model Gateway 部署单元，承载模型实例、Chat、Embedding、Rerank 和 OpenAI 兼容代理 | | ai-runtime-contract | 中台内部 Tool / Skill 运行时契约 | | ai-admin-front | Vue 3 管理端，承载注册中心、Workflow Studio、RunOps、模型、知识、治理和开放协议页面 | | sql | 统一 SQL 基线和升级脚本 | | docs | 系统知识库、产品说明和截图资料 |

当前部署单元与目标逻辑域

本轮架构重塑不先拆服务，先拆职责。当前仍保持三个 Spring Boot 部署单元，但架构表达收敛到五个长期逻辑域：

| 长期逻辑域 | 当前主要承载 | 长期目标名 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | | Model Gateway | ai-model-service | reachai-model-service | 模型实例、供应商适配、Chat、Embedding、Rerank、OpenAI 兼容代理 | | Knowledge / Retrieval | ai-skills-service | reachai-knowledge-service 或 reachai-retrieval-service | 知识库、文件、chunk、RAG、向量检索、业务索引 | | Capability Catalog | ai-agent-service 内部边界 | reachai-capability-service | 项目注册、能力快照、字段级 diff、评审 apply/ignore、扫描目录、语义文档、Tool/Capability 资产 | | Runtime Host | ai-agent-service 内部边界 | reachai-runtime-service | Agent 入口、Workflow、GraphSpec 执行、调试、人工交互、Runtime Adapter | | Platform Control | ai-agent-service 内部边界 | reachai-control-service | 身份、RBAC、ACL、Guard、Gateway、MCP、A2A、市场、RunOps/Trace 管理面 |

这次调整不改变端口、路由、SQL 表名、前端代理或页面结构。详细规则见 [后端逻辑边界与命名重塑](docs/16-后端逻辑边界与命名重塑.md)。

快速开始

1. 启动基础设施

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

2. 初始化数据库

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

3. 构建后端

mvn clean install -DskipTests

4. 启动服务

# Model Gateway，默认 18601
cd ai-model-service
mvn spring-boot:run

# Knowledge / Retrieval，默认 18602
cd ../ai-skills-service
mvn spring-boot:run

# Capability Catalog + Runtime Host + Platform Control，默认 18603
cd ../ai-agent-service
mvn spring-boot:run

5. 启动管理端

cd ai-admin-front
npm install
npm run dev

访问 http://localhost:5200。

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、Redis、Milvus | | ORM | MyBatis-Plus | | 文档与扫描 | JavaParser、Apache POI、PDFBox | | 前端 | Vue 3、Vite、Element Plus、TypeScript、Pinia、Vue Flow、AntV G6 | | 部署 | Docker、Kubernetes |

命名说明

• 产品语义中，可编排、可治理、可复用的业务单元统一称为 Capability / 能力。
• 历史代码、接口和数据表中仍可能出现 skill、skills、skill_draft、skill_interaction 等命名，它们属于 legacy storage/API naming。
• GraphSpec 是 Workflow 的运行语义，canvas_json 是画布布局，不应把画布 JSON 当作运行时语义来源。
• eaf.*、X-EAF-*、Eaf* 等历史技术标识仍可能作为兼容边界存在；产品品牌和新接入默认使用 ReachAI。

一句话总结

ReachAI 让企业已有系统快速拥有可控 AI：AI 辅助搭建流程，Graph 固化确定性执行，SDK 接入真实业务能力，临时 token 打通跨系统身份，网页智能体回到 OA/ERP/CRM 页面里完成工作。

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: w8123
• Source: w8123/EnterpriseAgentFramework
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.