不仅是产品，通用LLM模块开源！

历时十几天的通宵，在 AI 编程助手的辅助下，终于把这套企业级 AI Agent 系统开源了！
🔥 11 年 Java 实战老兵打造，不是玩具 Demo，直接上生产级架构：
🏗️ 九层分层架构 + 无状态设计
🧠 自研图执行引擎（LangGraph 风格）+ 三层意图漏斗
🛡️ RabbitMQ DLX 死信 + Reconciler 兜底，长任务零丢失
✅ 715 个单元测试全绿，Checkstyle 0 违规，PMD 92 分
📊 压测与优化报告已附仓库
技术栈：Spring Boot 3 / React / Milvus RAG / Multi-Agent / 多模态
本地跑起来：mvn 打包 + npm run dev，三步起服务（Wiki 有完整文档）
欢迎 Java 圈和 AI 圈的大佬来"找茬"，越狠越好！觉得有用顺手点个 Star，也期待你的 PR！
🔗 仓库：https://github.com/ysy0915/chat-system
📖 架构文档：https://github.com/ysy0915/chat-system/wiki
🚀 在线体验：http://112.124.106.108:8080/chat/home
📝 11 年实战博客：https://www.cnblogs.com/yangsy0915

 

开源出去的是设计与理念 结合了传统大数据Spark+AI+中间件和应用开发的设计理念。

因为什么 AI应用基于现有所有模型搭建的 但是行业发展了这么多年的历史存量的如何接入 不可能推翻全部直接用AI agent?也许可以，但是成本很大。

我设计的 是可插拔的AI LLM 模块 应用于传统分布式已有架构下的接入及skill沉淀，无系统侵入性。