java企业级 AI 中台 不只是对话，是一整套 AI 生产力引擎 一个大模型+小模型的AI中台，可以被多系统多平台接入，提供完备的AI能力

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java企业级 AI 中台 不只是对话，是一整套 AI 生产力引擎 一个大模型+小模型的AI中台，可以被多系统多平台接入，提供完备的AI能力
大模型+小模型可以弥补大模型垂直领域不足，如小模型人脸识别，识别成功结果告诉大模型，以便更好的交互效果

生产级稳定性 — 不是 Demo，是真能上线的

解决了大模型在生产环境中最头疼的四个问题。

[td]

痛点	别人的方案	lingclaw 的方案
工具调用死循环	用户手动终止	三级熔断：连续失败熔断 + 进化策略注入 + 总轮次硬上限
长任务输出截断	用户手动"继续"	全自动续传：系统判断是否完成 → 未完成自动续传 → 前端无感知
长对话 Token 爆炸	粗暴截断历史	两级压缩：L1 规则压缩（零成本）+ L2 模型摘要压缩
关了就忘	每次从头开始	跨对话任务记忆：自动提取进度摘要，下次从断点继续
跨平台命令不兼容	Agent 频繁出错	三平台命令规范引擎：自动检测 OS，动态注入正确语法

所有参数均可灵活配置，适配不同业务场景和成本预算。

CodingTool + 四级沙盒 — AI 的双手和安全屋

让 AI 不只是嘴上说说，而是真的能动手操作——同时确保安全可控。

全能操作工具箱[td]

能力	说明
bash	执行任意 Shell 命令（git、mvn、npm、docker…）
file_read	读取任意文件内容，支持行号范围
file_edit	精准文本替换、创建文件、增量编辑
search	目录级内容搜索（正则/关键词）
list_dir	目录树结构查看

四级沙盒，从个人到企业全覆盖
工作流编排

• 每个节点绑定不同 Agent，支持参数传递和条件分支
• 拖拽式可视化编排，零代码配置
• Cron 定时调度，自动化周期性任务
• 对话中 @工作流 即可触发执行
• 完整执行日志，逐节点回溯排查
  

技术栈一览[td]

层	技术
后端框架	Spring Boot 3.x + Spring AI 1.1.3
AI 协议	MCP (Model Context Protocol)
模型服务	Ollama / OpenAI 兼容接口（支持一切兼容 OpenAI API 的服务）
文档解析	Docling 2.74.0（准确率 85%~90%）
向量检索	本地 Embedding (ONNX MiniLM) + SimpleVectorStore
文档生成	Apache POI + PDFBox + TipTap + PPTist
数据库	MySQL 8.0+
前端	Vue 3 + Element Plus
桌面端	Electron（Windows / Mac / Linux）
对话组件	lingclaw-chat（Web Component，npm 安装即用）

六大核心卖点AI 全格式文档生成 + 在线编辑

告别复制粘贴，AI 直接帮你生成专业文档，在线实时编辑，一键导出。

对话中一句话，AI 自动生成完整文档——不是丢给你一堆文本让你自己排版，而是直接生成可编辑、可导出的专业文档，在线实时预览和修改，所见即所得。

Word 文档

• AI 通过对话直接生成结构化 Word 文档，支持标题、段落、表格、列表、引用、代码块、图片等全部元素
• 一键导出为 .docx 或 .pdf 格式
• AI 可以基于你的修改继续优化——"把第二章改成更专业的表述"
  

PPT 演示文稿

• 一句"帮我做一个 AI 行业分析 PPT"，AI 自动生成完整幻灯片
• 对话修改单页——"把第3页标题改成xxx"，AI 精准修改指定幻灯片
• 一键导出为 .pptx 格式
  

Excel 电子表格

• AI 生成结构化表格数据，支持多 Sheet、单元格样式、列宽等
• 一键导出为 .xlsx / .csv / .pdf 三种格式
• 支持上传已有 .xlsx 文件反向解析，AI 帮你修改现有表格
  

Agent 自进化能力 — 越用越聪明

业内首创：Agent 不只是执行工具，还会自主学习、记忆经验、发现并安装新能力。

受 Voyager（Wang et al., 2023）论文中 Skill Library 机制启发，lingclaw 实现了 Agent 的自主进化闭环。

Skills 技能库 — AI 自动学习最佳实践

• Agent 执行任务时发现知识不足，自动连接 Skills 市场搜索并下载最佳实践
• 下载的技能以 Markdown 文件保存，自动同步到向量库，语义检索即时复用
• 渐进式加载：先注入摘要，按需 file_read 全文，节省 Token 开销
• 向量语义搜索：基于 Embedding 的 TopK 相似度匹配，精准找到最相关技能
  

进化记忆 — 跨对话经验积累

• 成功方案、失败教训、发现的规律，以语义向量持久化存储
• 下次遇到类似问题，Agent 主动查询历史记忆，避免重复踩坑
• 每个 Agent 独立记忆空间，重启后自动恢复
  

MCP 工具自主发现与安装

• Agent 遇到能力不足时，自动搜索 MCP 工具市场（对接 ModelScope MCP 广场）
• 搜索 → 查看详情 → 识别配置需求 → 向用户索要参数 → 一键安装
• 安装完成后热重载，新工具立即生效，无需重启
  

强制进化决策链

当 Agent 遇到困难时，按严格优先级依次尝试：

① 查本地 Skills 技能库 → ② 搜 Skills 市场下载 → ③ 搜 MCP 工具市场→ ④ 查进化记忆 → ⑤ 基础编码能力兜底

不盲目重试，系统性寻找最优解。

MCP 生态 + 工作流编排

工具能力无限扩展，业务流程自动化运转。

MCP 工具生态

• 可视化管理 MCP 服务，支持 stdio / SSE 两种传输方式
• 对接 ModelScope MCP 广场，14 大分类，搜索全球开发者工具
• 一键安装：搜到 → 查看详情 → 填写配置 → 安装到本地，全流程可视化
• Agent 运行中自动发现并安装所需工具，零人工干预
  

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