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BossAgents · GOAI新智基座赛道 技术架构文档

👤 BossAgents 团队 📅 2026-08-30 👁️ 阅读 8 👍 点赞 0 ☕ 45 分钟阅读

BossAgents · GOAI新智基座赛道 技术架构文档

与 AgentTeams 的映射关系

BossAgents 的岗位编排体系与 AgentTeams 分层架构天然契合：

| AgentTeams 层级 | BossAgents 实现 | 职责 |

|----------------|----------------|------|

| Manager | lite-scheduler.js + AI 工作台 | 接收任务、全局调度、结果聚合 |

| Team Leader | 3 个岗位（POS-GOAI/POS-PROCURE/POS-INSPECT） | 场景化任务编排、链路管理 |

| Worker | 10 个 GOAI Agent（独立 Prompt + 独立工具集 + 独立上下文） | 执行具体子任务 |

当前 3 个岗位均基于 AgentTeams 串行编排模式（position-runtime.js 的 buildChain()），

支持 Manager 级任务分发 → Team Leader 级链路编排 → Worker 级逐步执行的分层调度。

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    L5 开放层                              │
│  API Key鉴权(ba_前缀) · OpenAPI 3.0规范 · 在线调试文档    │
│  27个API端点 · 71员工逐个可调用 · 双轨制鉴权              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    L4 交互层                              │
│  HITS工作台 · AI对话 · 小程序 · 飞书 · 人在回路审核       │
│  15个岗位均配人类负责人(human字段)                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    L3 编排层                              │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐     │
│  │ POS-GOAI     │ │ POS-PROCURE  │ │ POS-INSPECT  │     │
│  │ 3Agent串行   │ │ 4Agent串行   │ │ 3Agent串行   │     │
│  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘     │
│  + 12个业务岗位(parallel) + 4个跨岗位编队(TaskForce)     │
│  position-runtime.js · CollaborationChain               │
│  事件总线(position-events.js) · SSE实时流 · 触发器热更新  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    L2 能力层                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │ 6大原子能力: identify/validate/repair/          │    │
│  │              optimize/compare/generate/         │    │
│  │              create/import/inspect/valuate      │    │
│  ├─────────────────────────────────────────────────┤    │
│  │ 71个数字员工 + 2个LLM协同Worker Skill             │    │
│  │ goai-agent-worker · procurement-chain-worker    │    │
│  ├─────────────────────────────────────────────────┤    │
│  │ Agent Card接入 · trace_span协议                  │    │
│  │ dispatch/callback/audit 三接口                    │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    L1 底座层                              │
│  ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐          │
│  │ 关系引擎   │ │ 规则引擎   │ │ SCSAI PLM  │          │
│  │ 73.9万关系 │ │ 2306条规则 │ │ 13000对象  │          │
│  └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘          │
│  ┌────────────┐ ┌────────────┐                          │
│  │ MTCLAW     │ │ SmartLLM   │                          │
│  │ 昇腾NPU    │ │ Router     │                          │
│  │ 本地推理   │ │ 降级链     │                          │
│  └────────────┘ └────────────┘                          │
│  audit-logger · sqlite-compat · open-platform           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

行业×岗位×员工三层正交坐标系

BossAgents 的核心架构创新：行业、岗位、员工三层完全解耦。

| 维度 | 角色 | 数量 | 可变性 | 示例 |

|------|------|------|--------|------|

| 行业 | 知识坐标系 | 5 | 固定集合 | 磷化工/白酒/机械/通用机械/电子制造 |

| 岗位 | 权责主体 | 15 | 可调 | POS-OPERATOR(操作工助手)/POS-QA(质量管理员助手) |

| 员工 | 能力原子 | 71 | 通用 | DS-PROC-001(采购助手)/DS-PROC-DATA-001(数据修复员) |

解耦收益：成本N+M+K而非N×M×K。同一组71个员工，按行业知识库切换上下文，按岗位编排切换协同模式。新增行业只需注入行业知识库，无需新增员工；新增岗位只需编排现有员工，无需开发新Agent。

行业消费机制：4个员工真正按行业维度消费数据（DS-KBPIPE-001行业知识库管道员、DS-DOC-001文档数字员工、DS-KNOWLEDGE-001知识库助手、DS-PROC-DATA-001工艺数据修复员），其余员工按岗位编排触发。

人与数字员工协同机制

1. 岗位人类负责人（human层）

每个岗位配置human字段，明确人类角色：

| 岗位 | 人类负责人 | 员工数 |

|------|-----------|--------|

| POS-OPERATOR 操作工助手 | 岗位操作工 / 班组长 | 4 |

| POS-QA 质量管理员助手 | 质量管理员 / 质量经理 | 5 |

| POS-PROCURE 采购专员助手 | 采购专员 / 采购经理 | 5 |

| POS-BOSS 老板助手 | 企业负责人 / 总经理 | 9 |

| ... | ... | ... |

2. 人在回路（Human-in-the-Loop）

  • 编队人工卡点：跨岗位编队支持requireHumanApproval: true，执行到人工签字节点自动挂起，人通过POST /api/digital-staff/taskforce/resume签字后继续
  • 高风险操作强制确认：采购金额超阈值、ECR审批、Part发布等操作强制人在回路
  • 事件实时推送：事件总线SSE流（GET /api/digital-staff/event/stream）实时推送，人可随时介入

3. 跨岗位编队（TaskForce）

4个编队采用DAG分层+共享黑板+双层冲突检测：

| 编队 | 触发场景 | DAG结构 |

|------|---------|---------|

| TF-COMPLAINT | 客户投诉 | 质量→生产→采购→客服 |

| TF-LINE-STOP | 产线停机 | 设备→生产→采购→调度 |

| TF-NEW-PRODUCT | 新品导入 | 设计→工艺→质量→采购 |

| TF-COST-ALERT | 成本预警 | 财务→采购→生产→质量 |

冲突检测：硬碰撞（同一资源互斥）+ 语义分歧（LLM判断建议矛盾）→ 自动仲裁或升级人工。

开放平台

双轨制鉴权

轨道条件行为
外部API调用请求带ba_前缀Key鉴权 + 限流 + 调用审计
内部前端调用不带Key维持原有逻辑不变，前端零改造

API端点（27个）

分类端点数关键接口
数字员工5list/detail/run/logs/recommend
岗位协同4position/list/collaboration/rules/chain/trigger
编队4taskforce/adhoc/pending/resume/runs
事件总线3event/triggers/event/event/stream
调度3loops/goals/industry/list
协同闭环2goai-demo/positions/collaboration
Agent Card3agents/dispatch/callback/audit
平台管理3open/keys/usage/spec

在线调试文档

GET /api/open/docs 返回完整Swagger UI风格文档页，71个数字员工逐个可调用试一试，27个API端点每个带"试一试"按钮。

核心模块

1. 岗位编排引擎 (position-runtime.js)

  • 功能：行业→岗位→员工三层模型，支持串行/并行编排
  • 串行模式：上游结果通过 _upstreamResult 自动传递给下游Agent
  • 协同链路：buildChain() 生成可视化协同链数据
  • 统一结果契约：normalizeResult() 统一所有Agent输出格式

2. LLM协同Worker

| Worker | 文件 | 用途 |

|--------|------|------|

| goai-agent-worker | workers/goai-agent-worker.js | GOAI场景+巡检闭环，6个独立systemPrompt |

| procurement-chain-worker | workers/procurement-chain-worker.js | 采购闭环，4个独立systemPrompt |

设计原则：

  • 每个Agent有独立systemPrompt，角色完全不同
  • 每个Agent有独立上下文，只看上游传入的结构化数据
  • 上游结果以JSON结构化传递，非自然语言传话
  • LLM返回强制JSON格式，extractJson() 解析容错

3. Skill 工程化封装

BossAgents 将关键能力封装为两类可复用 Skill：

1. Worker Skill（内部 Skill）

| Skill 名称 | Worker | 封装流程 | 可复用场景 |

|-----------|--------|---------|-----------|

| 采购闭环 Skill | procurement-chain-worker | 询价→比价→评估→审批 | 任何需要采购审批的岗位 |

| GOAI 协同 Skill | goai-agent-worker | 任务拆解→采购协同→设备协同 | 任何复合指令场景 |

| 巡检闭环 Skill | goai-agent-worker | 巡检→修复→复检 | 任何数据质量治理场景 |

2. Agent Card Skill（外部接入 Skill）

  • 通过 Agent Card JSON 声明能力标签（capabilities），实现技能发现与匹配
  • 任何第三方 Agent 只需实现 dispatch/callback 接口即可作为 Skill 接入
  • 接口协议：trace_span（见 Agent Card 规范文档）
  • Skill 可跨场景复用：采购闭环 Skill 可在任何需要采购的岗位中被引用

3. 审计引擎 (audit-logger.js)

  • trace_id：贯穿一次协同闭环的全程标识
  • span_index：标识闭环中每一步的序号
  • 字段：timestamp, trace_id, span_index, agent_id, action, detail, metadata
  • 查询：GET /api/agents/audit/{trace_id} 返回完整span链路
  • AgentLoop 对接：audit-logger 输出的 trace_id/span 结构化数据可无缝对接 AgentLoop 观测平台，支持全链路 Trace 可视化、Agent 效果评估与自进化调优

4. Agent接口 (goai-demo.js)

端点方法功能
/api/agents/dispatchPOST任务分发，携带customer_id + trace_id
/api/agents/callbackPOST结果回传，携带span数据
/api/agents/audit/{trace_id}GET按trace_id查询完整审计链路

5. 规则引擎 (rule-engine.js)

  • 2306条确定性规则，零幻觉零Token消耗
  • 支持5种检查类型：model/instance/relationship/alignment/custom
  • 自动修复(auto) + 人工修复(manual) 分级
  • 与LLM协同：规则引擎优先，LLM降级
  • 高风险操作（如采购审批金额超过阈值）需人工确认（人在回路），支持操作回滚（rollback），所有回滚操作同样记录到审计链路

6. SmartLLMRouter + MTCLAW

  • 统一LLM调度入口，支持多模型降级链
  • 当前模型：deepseek-v4-flash (sensenova端点)
  • 超时120s，支持response_format和max_tokens透传
  • MTCLAW调度引擎：MTCLAW_ENABLED=true时，SmartLLMRouter优先走MTCLAW本地推理（昇腾NPU加速，端口18790），降级到远程API
  • 端侧私有化：MTCLAW本地推理意味着LLM不出企业网络，满足制造业数据安全合规要求
  • 降级链：MTCLAW本地 → sensenova远程 → 备用模型，自动切换无感

数据规模

指标数值来源
工业对象模型13,000+SCSAI PLM AML知识库
原生关系73.9万SCSAI RelationshipType
确定性规则2,306条rule_engine.db
数字员工71（含10个GOAI专属Agent）digital_staff表
岗位15（含3个GOAI演示岗位+12个业务岗位）local.yaml positions
跨岗位编队4个（TF-COMPLAINT/TF-LINE-STOP/TF-NEW-PRODUCT/TF-COST-ALERT）local.yaml task_forces
行业验证5个磷化工/白酒/机械/通用机械/电子制造

技术栈

层技术
前端Vue 3 + Vite + Pinia
后端Node.js (原生HTTP)
数据库SQLite (better-sqlite3) + SCSAI AML
AIDeepSeek v4 Flash (sensenova)
规则引擎自研 (rule-engine.js)
审计自研 (audit-logger.js + trace_id/span)
RAGSCSAI PLM AML 知识库（13000+ 对象模型）作为 RAG 知识源，Agent 调用时自动检索增强
MCP系统支持通过 MCP（Model Context Protocol）协议接入外部工具，当前通过 Agent Card capabilities 实现类似的工具发现与调用能力

开源计划

  • 开源协议：Apache License 2.0
  • 开源范围：
  • ✅ Agent Card 规范（JSON Schema）
  • ✅ trace_span 通信协议（dispatch/callback/audit 三接口）
  • ✅ position-runtime.js 岗位编排引擎
  • ✅ audit-logger.js 审计引擎
  • 不开源：工业知识图谱数据（73.9 万关系）、规则引擎规则库（2306 条）、业务配置数据
  • 体验入口：ylxt.chat 免登录体验全部 71 个数字员工
  • 长期规划：持续开放更多 Worker Skill 接口，支持社区贡献自定义 Skill

部署

# 启动
node server.js

# 验证
curl https://ylxt.chat/api/health

# 演示
curl https://ylxt.chat/api/goai-demo/positions
curl -X POST https://ylxt.chat/api/goai-demo/collaboration/goai \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"instruction":"3号泵备件库存不足"}'
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