双架构智能体电商平台辅助决策系统产品系统Vibe Coding

本项目群旨在通过AI技术解决不同行业的效率与决策痛点。首先，在电商行业，传统运营依赖人工经验进行销量预测和选品，决策滞后且不精准；本系统旨在构建智能决策辅助平台，提升运营科学性。其次，在通用办公场景，移动端用户难以快速生成格式规范的文档，影响工作效率；本助手旨在通过自然语言交互实现文档自动化。最后，在企业市场调研与营销领域，人工信息收集与分析耗时耗力，报告产出周期长；本引擎旨在实现全自动信息抓取、分析与可视化报告生成，将调研工作从小时级压缩至分钟级。

项目群核心功能围绕AI智能体展开。其一为“双架构电商辅助决策系统”，包含Python AI微服务与Java业务后端两大模块。AI服务负责商品销量趋势预测与智能选品建议；业务后端提供商品、订单、用户管理等核心功能，并通过HTTP通信整合AI决策能力。其二为“移动端智能体办公助手”，核心功能是基于Dify编排的工作流，能理解用户指令，自动生成结构严谨、格式规范的Word/Excel文档。其三为“企业级AI自动化调研引擎”，核心功能是自动化工作流：根据关键词或URL自动调度爬虫采集全网信息，利用大模型进行深度市场分析，并实时生成内含ECharts动态图表的结构化营销报告，支持流式输出与实时预览。

在项目实现中，我主要负责后端架构、AI服务集成与全栈部署。技术栈涵盖Java（Spring Boot 3）、Python（Flask/FastAPI/Playwright）、Dify平台、LangChain、Docker等。关键实现与亮点包括：1. 双架构融合：在电商项目中设计并实现了“Java业务主系统 + Python AI微服务”的松耦合双架构，通过RESTful API完成高效通信，兼顾了系统稳定性与AI灵活性。2. 流式传输与稳定性攻克：在调研引擎中，为解决长文本分析导致的HTTP 504超时问题，成功对接Dify平台的SSE流式接口，实现了AI思考过程与分析结果的实时、增量推送，极大提升了用户体验与系统可靠性。3. 输出格式的稳定化控制：通过精密的Prompt Engineering与后端正则清洗（如智能括号匹配算法），严格约束LLM的输出格式，确保了办公助手的文档与调研引擎中的图表数据能被前端100%稳定解析与渲染，攻克了AI输出不可控的核心难点。4. 全栈容器化编排：为所有项目编写Dockerfile与docker-compose.yml，将MySQL、Redis、Nginx及前后端服务统一容器化，实现了一键部署，彻底解决了环境依赖与一致性问题。