企业官网建设流程全解析

🤖ReachAI是面向 Java 企业系统的企业级智能体开发与运行底座：它帮企业快速、安全地改造 OA、ERP、CRM 等存量业务系统，让 AI 直接在原有页面里查数据、填表单、办业务。本文带你一文看懂它解决什么问题、核心能力如何拆解、技术架构长什么样，以及如何在本地把这套智能体平台跑起来。

一、ReachAI 解决什么问题：让 AI 住进你的业务系统

很多企业的痛点不是"没有 AI"，而是AI 进不了真实业务。大模型在聊天框里再聪明，员工还是得手动切系统、查数据、填表单。ReachAI 的思路很直接：

把 AI 助手嵌入原有业务页面，员工不切换系统，用自然语言就能办事。

关键设计原则：页面筛选、跳转、表单操作由已注册的页面动作执行；真实数据读写仍走后端业务能力；涉及写入、提交、审批的操作必须经用户确认。AI 以当前登录用户的身份工作，只调用已授权的能力，全程可追踪。

二、6 步改造流程：从存量系统到上线使用

ReachAI 覆盖"接入 → 盘点 → 改造 → 发布 → 验收 → 运行"的完整闭环：

1. 添加 AI 运行底座：识别技术栈，由 AI Coding 集成后端连接、页面助手、身份传递与安全校验组件；
2. 扫描业务系统：自动识别页面、路由、组件、接口，形成系统能力地图；
3. 推荐改造项：对选定页面做只读分析，推荐最多 3 个候选改造项，并附代码证据与验收标准；
4. AI Coding 实施：把业务目标封装为标准化工程任务，交给 Codex、Cursor、Trae、Claude Code 在真实仓库中完成修改与测试；
5. 组装并发布智能能力：同步 Capability、编排 Workflow、挂载 Agent 与页面助手；
6. 真实业务验收：核验代码、服务、SDK 回调、运行轨迹与业务结果，通过后业务人员即可在原系统使用 AI。

页面接入中心按真实状态推进每个页面的扫描、实施与验收：

AI Coding 任务保留完整的过程证据：任务动态、交付材料与人工验收结论一屏可查：

三、核心能力拆解：Java 企业系统的智能体运行底座

3.1 Capability：把 Java 接口沉淀为可治理的"业务能力"

对于可改造的 Java 系统，ReachAI 提供JDK 8 兼容的能力 SDK 与 Spring Boot 2 Starter，业务方法用注解即可声明为 Agent 可调用能力：

@ReachCapability( name = "purchase.createApplication", title = "创建采购申请", sideEffect = ReachSideEffectLevel.WRITE ) public PurchaseApplication create(String reason, List<PurchaseItem> items) { ... }

Starter 启动时自动完成项目注册与实例心跳，平台保存能力快照、计算字段级 diff，再经开发者评审沉淀为Capability Catalog。对于暂不能改代码的历史系统，则通过扫描接入完成盘点。相关源码见 reachai-capability-sdk/ 与 reachai-spring-boot2-starter/，完整机制可阅读项目注册与能力资产文档。

3.2 Agent + Workflow：智能体理解需求，Workflow 稳定执行

这是 ReachAI 最核心的分工思想：

• 智能体（Agent）负责理解意图、规划任务、选择执行路径，灵活应对新需求；
• Workflow按已验证、已授权的步骤稳定执行成熟业务，快、稳、可追溯。

Agent 只能从白名单中选择 Workflow-as-Tool，Runtime 始终执行已发布的版本固定GraphSpec；高频稳定路径还能生成 Workflow 草稿，经人工审核后沉淀为资产。

Agent 配置界面固定了配置版本、使用范围与可调用 Workflow 白名单：

Workflow Studio 支持可视化编排、AI 辅助编辑、校验、调试与发布：

运行语义、Supervisor 机制与 Page Bridge 协议详见 Workflow Studio 与 Runtime 文档。

3.3 Embed + Page Bridge：不靠截图识别，靠显式协议操作页面

ReachAI Embed 把对话入口嵌入原业务页面，Page Bridge 将页面显式注册允许的筛选、跳转、读取与表单操作作为 AI 可用动作——而不是用截图识别坐标、模拟鼠标键盘。页面动作在真实页面中可调试、可验收：

接入方式与认证边界见 SDK 接入与 Embed Chat 快速参考。

3.4 运行治理：每一次调用都有证据链

在模型与企业系统之间，ReachAI 执行明确的运行策略：

• 继承企业用户、租户、项目、角色与权限上下文；
• 先按Capability 白名单、Tool ACL、风险级别过滤可用工具；
• READ自动执行，WRITE需要一次确认，IRREVERSIBLE默认拒绝；
• 理解、规划、调用、Guard 决策、耗时与异常全部进入Trace / RunOps，可回放并关联发布版本。

运行中心聚合失败类型、版本表现、耗时与 Token，支持从统计下钻到单次运行：

完整治理与开放协议见 运行治理与开放协议文档。

3.5 知识与模型：企业 AI 的资源底座

模型中心统一管理 Chat、向量、重排模型与实例状态，避免各处保存第二套密钥：

知识库统一管理知识源、文件、向量模型与检索状态，支撑 RAG 与业务索引：

四、技术架构：五个 Java 服务 + 一个管理端

ReachAI 后端拆分为五个职责清晰的 Java 服务（Java 17、Spring Boot 3），管理端基于 Vue 3 + TypeScript：

智能体运营中心则让管理者一屏掌握 Agent 数量、运行样本、Token 消耗、技术完成率与风险待办：

架构细节与模块边界可继续阅读：

• 平台定位与架构总览
• 知识、模型与企业资产
• 管理端控制台源码 · SQL 基线

五、快速开始：本地部署 ReachAI 智能体平台

环境要求：JDK 17 + Maven、Node.js、Docker Compose。

第一步，启动基础设施并初始化数据库：

cp deploy/.env.example deploy/.env docker compose --env-file deploy/.env -f deploy/docker-compose.infra.yml up -d mysql --default-character-set=utf8mb4 -h localhost -u root -p -e "source sql/initV2.sql"

第二步，构建后端并启动五个服务（也可用 IDEA 的运行配置一键启动）：

mvn clean install -DskipTests

第三步，启动管理端：

cd ai-admin-front npm ci npm run dev

本地开源模式默认提供admin / admin123账号，登录页已预填，方便首次体验；生产环境需关闭本地认证并接入正式身份体系。详细的服务边界与启动说明见 服务边界与本地启动文档。

六、总结与延伸阅读

ReachAI 的定位一句话概括：不是再造一个 AI 应用编排平台，而是面向存量 Java 业务系统的智能体开发与运行底座——它让 AI 带着真实业务身份，在 OA、ERP、CRM 的原页面上受控地查数据、填表单、办业务，并把每一次运行都变成可治理、可回放的证据。

🚀 项目文档总入口在 docs/README.md，仓库遵循 MIT License，欢迎参与企业级智能体开发平台的建设。