Java逻辑引擎的AI能力编排，实现“低代码+智能化”的融合升级

在AI火热浪潮之下，各种场景都随处可见有AI的影子。从自动化客服到智能风控，从供应链优化到医疗诊断。但是在To B领域中，如何让AI从“单点工具”进化为“系统化思维引擎”，真正赋能复杂场景的逻辑推理与决策优化？
这正是我们今天要聊到的一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。

企业级AI应用的痛点：

• 市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混乱；
• 深度学习模型的不可解释性，在金融风控等高合规领域埋下隐患；
• 传统AI模型与业务逻辑深度耦合，但是迁移至新场景后需要重新训练，周期长达6-8个月。
在JVS逻辑引擎中，通过将大模型API封装为标准服务节点，我们实现了三重精准控制：
1.动态决策树可视化：将Transformer模型的注意力权重转化为可交互的决策树，业务人员可以逐层追溯AI判断依据；
2.全链路血缘追踪：从用户请求到执行结果，每个数据节点的处理日志、模型版本、参数取值均可以毫秒级回溯；
3.低代码编排：封装大模型API为可复用组件，支持阿里云百炼、OpenAI等10+主流服务即插即用。业务人员可以通过可视化工作流编排决策逻辑。

AI与逻辑引擎的深度融合

• 自然语言指令通过NLP技术将业务需求转化为结构化API参数
• 支持在API参数中嵌入动态变量（如{{当前库存}}），实现数据驱动的实时决策
• 历史对接日志训练出异常模式识别模型
• 每次成功连接都沉淀为可复用的服务节点

逻辑引擎AI的使用

引入的AI组件节点，将大模型等先进能力封装为即插即用的原子单元，实现“低代码+智能化”的融合升级。

①：可选择调用的模型API。可选择包括阿里云百炼、OpenApi、硅基流动等模型。

②：设置后续属性中可替换的动态变量。
③：概述此节点的功能和适用场景，用于前序节点理解什么情况下应该切换到此节点。 例如： - 帮助用户解决健身相关的问题。 - 搜索景点并制定旅行规划。
④：输入要查询的问题。

示例：

如下，查询当前天气，根据查到的天气情况，调用大模型AI获取穿衣推荐情况。此处可使用在问题中配置{{key}}方式，将查到的动态天气情况，传给用户问题中。

在线demo：https://logic.bctools.cn

开源框架：https://gitee.com/software-minister/jvs