JBoltAI 事件链技术：构建智能流程的 “数字神经网络”

 

一、事件链：赋予 AI “流程化思维” 的底层架构

事件链是由 ** 节点（ChainNode）** 构成的动态执行网络，节点间通过 “前置条件” 和 “状态传递” 形成因果关系，模拟人类 “分步推理” 过程。

核心机制

1. 顺序执行节点按预设逻辑串联，前序节点成功执行后激活后续节点，确保流程连贯性（如 “数据获取→逻辑判断→结果输出”）。
2. 状态感知通过chain.setData()和chain.getData()实现节点间数据共享，形成上下文关联（用户 ID、计算结果等全局变量可在任意节点调用）。
3. 异常熔断若某节点执行失败（数据库连接中断、大模型调用超时），整个链自动终止并标记状态，避免无效计算资源消耗。

二、三类核心节点：智能流程的 “积木单元”

1. 通用节点（CommonChainNode）：万能执行单元

• 功能：承载自定义代码逻辑，支持数据读写、第三方接口调用、业务逻辑处理等。
• 核心机制：通过CommonHandler函数接收事件链上下文chain，无异常则标记SUCCESS，否则FAIL。
• 应用场景
  • 从数据库获取用户信息并写入链上下文（如userId→age的推导）；
  • 调用企业内部 API 完成数据校验或业务触发（订单创建后的库存扣减）。
• 示例代码

ChainNode node = new CommonChainNode((chain) -> {

Long userId = chain.getData("userId");

Integer age = userService.getUserAge(userId);

chain.setData("age", age); // 向下游节点传递年龄数据

});

2. 事件节点（EventChainNode）：大模型能力 “连接器”

• 功能：调用外部事件（大模型 API、消息队列、第三方服务），通过事件状态控制节点状态。
• 核心机制：EventSupplier函数必须返回Event对象，节点状态与事件执行结果强绑定（成功则SUCCESS，反之FAIL）。
• 应用场景
  • 向大模型提问并获取结构化答案（查询 XX 城市的 5A 级景点）；
  • 触发异步任务并等待结果（文件上传后的 OCR 识别）。
• 技术优势：解耦大模型调用与业务逻辑，支持流式响应（setStream(true)逐字输出）和结果回调（onSuccess钩子函数）。

3. 条件节点（BooleanChainNode）：逻辑分支 “决策枢纽”

• 功能：通过布尔值判断触发不同分支，实现流程动态路由（类似if-else逻辑）。
• 核心机制：BooleanSupplier函数返回true/false，根据结果激活后置节点（addPrevWhenTrue/addPrevWhenFalse绑定分支）。
• 应用场景
  • 风控场景判断用户信用分是否达标，决定执行 “贷款审批” 或 “人工复核” 节点；
  • 智能问答根据大模型返回的布尔值（该城市是否有 5A 景区），选择输出旅游路线或提示重新输入。
• 示例逻辑

BooleanChainNode checkNode = new BooleanChainNode((chain) -> {

String city = chain.getData("city");

boolean hasScenic = callAIForBooleanResult(city); // 调用大模型获取判断结果

return hasScenic;

});

checkNode.addPrevWhenTrue(generateRouteNode); // 为true时执行旅游路线生成节点

checkNode.addPrevWhenFalse(promptReinputNode); // 为false时执行提示重新输入节点

三、事件链启动与协作：从 “单点能力” 到 “流程智能”

核心逻辑

1. 触发与回调：通过publish()或dispatch()触发执行，支持同步 / 异步启动，提供onSuccess/onFail/onComplete回调机制，实现全流程监控与异常处理。
2. 数据共享：通过链上下文chain实现跨节点数据流转，避免重复计算（节点 1 获取的userId可被节点 3 直接调用）。
3. 执行控制
   • 一级节点（无前驱节点）可并行启动（同时获取用户基本信息和订单历史）；
   • 二级及后续节点按依赖关系串行执行。
4. 错误处理：节点失败时自动终止链并触发onFail回调，支持重试策略（大模型调用超时后的自动重连）。

四、技术价值：重构 AI 应用开发范式

1. 模块化开发：将复杂业务拆解为可复用的节点组件（大模型调用节点、数据库查询节点），降低开发成本。
2. 动态扩展性：通过新增节点或调整节点连接关系，快速适配业务流程变化（新增风控规则只需添加条件节点）。
3. 智能深度升级：结合大模型语义理解（事件节点）与条件节点逻辑判断，实现 “数据输入→智能推理→决策输出” 闭环，推动 AI 从 “功能工具” 进化为 “流程大脑”。