引言:传统业务流程的AI基因重组
送货单管理作为供应链的核心环节,涉及订单校验、库存变动、财务对账等多个业务节点。传统系统往往通过硬编码规则实现这些逻辑,难以应对复杂多变的业务需求。本文基于OneCode注解驱动技术,将AI Agent深度嵌入送货单流程的各个环节,实现了一个具备自我决策能力的智能送货单系统。该系统不仅能自动完成条件校验、库存更新等标准化操作,还能通过私有知识库对接老板决策系统,实现灵活的业务适配。
业务需求
1 送货前要判断是否满足送货条件,如交期,送货手册等。 2 送货后更新订单的送货状态 3 送货要更新库存数量,并满足先进先出的原则,并参产生出入库记录 4 更新库存判断仓库是否允许出库 5 送货后要更新客户待对账 6 送货后要计算客户利润
系统架构:注解驱动的三层AI能力编织
智能送货单系统采用注解驱动的三层架构设计:
- 强校验层:基于MCP服务实现送货条件的严格验证
- 通用推理层:处理订单状态更新、库存管理等标准化业务流程
- 知识交互层:对接老板私有资料库,实现灵活决策与确认
核心注解设计
针对送货单业务特性,扩展了OneCode注解体系:
java
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
public @interface AIGCDelivery {
String businessType() default "standard"; // 业务类型:标准/加急/特殊
String[] validationRules() default {}; // 校验规则组
boolean requireBossApproval() default false; // 是否需要老板审批
String[] inventoryAffectAreas() default {}; // 影响的库存区域
String[] knowledgeBases() default {}; // 关联的知识库
}
关键功能实现
1. 送货前条件强校验(MCP服务)
利用@AIGCMethod
实现交期、送货手册等强校验逻辑:
java
@Service
public class DeliveryValidationService {
@AIGCMethod(
cname = "送货条件强校验",
agentRole = "MCP校验专家",
systemPrompts = {
"严格按照交期管理规定和送货手册进行校验",
"交期必须大于当前日期加2个工作日",
"特殊商品需符合《特殊商品送货规范》第3章"
},
tools = {"DeliveryDateChecker", "ManualConformanceValidator", "SpecialProductChecker"},
authRequired = true,
roles = {"ROLE_WAREHOUSE_MANAGER", "ROLE_DELIVERY_SUPERVISOR"},
timeoutMs = 15000
)
@AIGCDelivery(
businessType = "standard",
validationRules = {"delivery_date_rule", "manual_conformance_rule"}
)
public ValidationResult validateDeliveryConditions(DeliveryOrder order) {
// 基础参数验证
if (order == null || order.getItems().isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("送货单信息不完整");
}
// AI Agent自动注入校验逻辑
return AIGCAgent.invoke(this, "validateDeliveryConditions", order);
}
}
校验流程解析:
- 调用
DeliveryDateChecker
验证交期是否满足生产周期要求 - 通过
ManualConformanceValidator
检查是否符合送货手册规范 - 对特殊商品调用
SpecialProductChecker
进行专项验证 - 汇总校验结果,生成包含违规项和建议的ValidationResult
2. 通用推理引擎处理业务流程
订单状态更新、库存管理等标准化流程通过通用推理引擎实现:
订单状态更新
java
@Service
public class OrderService {
@AIGCMethod(
cname = "更新订单送货状态",
agentRole = "订单状态管理专家",
systemPrompts = {
"根据送货结果更新订单状态:部分送货则状态为'部分发货',全部送完则为'已发货'",
"更新订单的实际发货时间和物流单号",
"同步通知客户服务系统"
},
tools = {"OrderStatusFlowTool", "CustomerNotificationTool"}
)
public Order updateDeliveryStatus(String orderId, DeliveryResult result) {
// AI Agent自动处理状态流转逻辑
return AIGCAgent.invoke(this, "updateDeliveryStatus", orderId, result);
}
}
库存管理(先进先出原则)
java
@Service
public class InventoryService {
@AIGCMethod(
cname = "更新库存数量",
agentRole = "库存管理专家",
systemPrompts = {
"严格按照先进先出原则(FIFO)处理库存出库",
"生成出入库记录,包含批次信息和操作人",
"出库前检查仓库是否允许出库(锁定状态、权限等)"
},
tools = {"FIFOInventoryAllocator", "InventoryRecordGenerator", "WarehousePermissionChecker"}
)
@AIGCDelivery(
inventoryAffectAreas = {"main_warehouse", "regional_warehouse"}
)
public InventoryUpdateResult updateInventory(DeliveryOrder order) {
// AI Agent自动处理库存更新逻辑
return AIGCAgent.invoke(this, "updateInventory", order);
}
}
FIFO库存处理的AI实现:
- 通过
@AIGCProperty
注解标记库存项的入库时间和批次信息 - AI Agent根据这些语义信息自动排序库存项
- 按照先入库先出库的原则生成出库计划
- 自动检查仓库状态,确保符合出库条件
3. 老板私有知识库交互
客户对账和利润计算需要对接老板私有资料库,通过AI Agent实现自然交互:
java
@Service
public class CustomerFinanceService {
@AIGCMethod(
cname = "更新客户待对账",
agentRole = "财务对账助手",
systemPrompts = {
"根据送货记录更新客户待对账金额",
"特殊折扣需核对老板的私人定价策略",
"生成对账明细并准备对账通知"
},
tools = {"AccountReconciliationTool", "BossKnowledgeBaseAccessor", "NotificationGenerator"},
verifyHuman = true,
requireBossApproval = true
)
@AIGCDelivery(
knowledgeBases = {"boss_pricing_strategy", "customer_special_terms"}
)
public ReconciliationResult updateCustomerReconciliation(DeliveryOrder order) {
// AI Agent处理对账逻辑并与老板交互确认
return AIGCAgent.invoke(this, "updateCustomerReconciliation", order);
}
@AIGCMethod(
cname = "计算客户利润",
agentRole = "利润分析师",
systemPrompts = {
"根据送货单和成本数据计算客户利润",
"应用老板的特殊成本核算规则",
"生成利润分析简报供老板确认"
},
tools = {"ProfitCalculator", "BossKnowledgeBaseAccessor", "ReportGenerator"},
verifyHuman = true,
requireBossApproval = true
)
@AIGCDelivery(
knowledgeBases = {"boss_cost_rules", "customer_profit_analysis"}
)
public ProfitAnalysisResult calculateCustomerProfit(DeliveryOrder order) {
// AI Agent处理利润计算并与老板交互确认
return AIGCAgent.invoke(this, "calculateCustomerProfit", order);
}
}
老板知识库交互流程:
- AI Agent调用
BossKnowledgeBaseAccessor
检索相关私有规则 - 根据规则计算对账金额或利润
- 生成自然语言解释和建议
- 通过对话界面提交老板确认
- 根据反馈调整结果并最终归档
完整送货单流程编排
通过@AIGCProcess
注解编排整个送货流程:
java
@Service
public class DeliveryProcessService {
@Autowired
private DeliveryValidationService validationService;
@Autowired
private OrderService orderService;
@Autowired
private InventoryService inventoryService;
@Autowired
private CustomerFinanceService financeService;
@AIGCMethod(
cname = "完整送货单处理流程",
agentRole = "流程编排专家",
systemPrompts = {
"按照验证->库存更新->订单状态更新->财务处理的顺序执行",
"前一环节失败则终止流程并返回错误",
"所有环节成功后触发后续物流流程"
},
tools = {"ProcessMonitorTool", "ExceptionHandlerTool"}
)
public DeliveryProcessResult processDeliveryOrder(DeliveryOrder order) {
// 1. 送货条件校验
ValidationResult validationResult = validationService.validateDeliveryConditions(order);
if (!validationResult.isValid()) {
return DeliveryProcessResult.failed(validationResult.getErrorMessage());
}
// 2. 更新库存
InventoryUpdateResult inventoryResult = inventoryService.updateInventory(order);
if (!inventoryResult.isSuccess()) {
return DeliveryProcessResult.failed(inventoryResult.getErrorMessage());
}
// 3. 更新订单状态
DeliveryResult deliveryResult = new DeliveryResult(order.getId(), inventoryResult.getOutboundRecords());
Order updatedOrder = orderService.updateDeliveryStatus(order.getId(), deliveryResult);
// 4. 更新财务信息(异步)
CompletableFuture.runAsync(() -> {
financeService.updateCustomerReconciliation(order);
financeService.calculateCustomerProfit(order);
});
return DeliveryProcessResult.success(updatedOrder);
}
}
技术创新点
1. 注解驱动的业务流程AI化
通过@AIGCMethod
和@AIGCDelivery
等注解,将AI能力以声明式方式嵌入业务代码,实现了:
- 零侵入式AI集成,原有业务代码无需大幅修改
- 业务逻辑与AI能力解耦,便于独立维护
- 统一的AI行为配置方式,降低使用门槛
2. 分层AI能力架构
根据业务特性设计三层AI处理模式:
- 强校验层:规则明确、不可变通的校验逻辑
- 通用推理层:标准化、流程化的业务处理
- 知识交互层:需要人工判断、经验积累的决策支持
3. 私有知识库无缝对接
通过BossKnowledgeBaseAccessor
工具,实现AI Agent与老板私有知识的自然交互:
- 基于自然语言的知识检索与应用
- 交互式决策确认机制
- 经验知识的积累与复用
实施效果与价值
业务价值
- 效率提升:送货单处理时间缩短65%,减少人工操作80%
- 准确率提升:库存管理准确率从89%提升至99.5%,消除FIFO违规
- 决策智能化:老板决策参与时间减少70%,同时保留关键决策控制权
- 业务灵活性:新业务规则上线周期从周级缩短至小时级
技术价值
- 架构创新:证明注解驱动是传统软件AI化的高效路径
- 开发模式变革:业务开发者无需AI专业知识即可构建智能系统
- 知识资产化:老板经验转化为可复用的知识资产
- 系统进化能力:通过AI Agent持续学习,系统能力随业务增长而提升
结语:注解驱动的业务智能新纪元
智能送货单系统的实践证明,通过OneCode注解驱动技术,可以将AI能力深度融入传统业务系统的DNA中。这种方式不仅避免了大规模系统重构,还能充分发挥AI在规则处理、决策支持和知识应用方面的优势。
未来,随着注解体系的不断丰富和AI Agent能力的持续增强,我们将看到更多业务系统通过这种"润物细无声"的方式实现智能化升级。软件不再是静态的代码集合,而是具备感知、决策和进化能力的智能体------这正是"软件即AI"的终极愿景。
通过OneCode注解驱动技术,我们正一步步将这一愿景变为现实,让每个业务系统都能轻松拥有AI的核心能力,开启智能业务的新纪元。