OJ判题系统项目；langchain4j AI前端代码生成项目

技术信息

语言技术
Java、HTML5、CSS、JavaScript、Vue系统类型
Web行业分类
项目任务、工业互联网

作品详情

行业场景

当前 AI 编程技术飞速发展，各大厂纷纷布局 AI 应用生成赛道，企业对掌握 AI 智能体、工作流开发的程序员需求激增，但多数开发者缺乏实战项目经验，传统增删改查类项目已难以提升求职竞争力。本项目对标大厂企业级 AI 代码生成平台，旨在解决开发者学习前沿 AI 技术、积累高区分度项目经验、增强求职优势的需求，覆盖 AI 辅助开发、全栈架构设计等热门业务场景，助力开发者适应 AI 时代的技术变革。

功能介绍

项目包含六大核心功能模块：
用户模块：实现用户注册登录、权限控制、信息管理及管理员后台用户管理功能。
AI 代码生成模块：支持原生 HTML/Vue 等多类型项目生成，通过 AI 智能路由选择生成策略，以流式输出实时展示代码生成过程。
应用模块：提供应用增删改查、可视化编辑、一键云端部署、封面图生成及源码下载功能，用户可实时预览应用效果并分享。
对话历史模块：管理对话记录，通过 Redis 实现对话记忆持久化与多应用隔离，保持多轮对话上下文。
系统优化模块：从性能、安全、稳定性、成本等维度对项目进行全方面优化。
核心功能为用户输入需求后，AI 自动分析并生成可直接运行的代码项目，支持可视化修改与一键部署，同时提供企业级管理与监控能力，还可扩展开发 AI 写作、设计等各类应用。

项目实现

我在项目中负责从需求分析到部署上线的核心开发工作：实现用户模块的前后端逻辑（注册登录、权限校验），编写 AI 代码生成的核心业务（LangChain4j 智能体调用、流式输出），开发应用模块的增删改查与部署功能，完成对话历史模块的 Redis 记忆持久化与上下文隔离，参与系统性能优化与监控模块的接入。
项目技术栈以 Spring Boot 3 + Java 21 为后端核心，结合 LangChain4j、LangGraph4j 实现 AI 智能体与工作流，采用 Spring Cloud Alibaba+Dubbo 构建微服务架构，数据存储使用 MySQL、Redis、COS；前端基于 Vue3 + Ant Design Vue 开发，通过响应式编程提升交互体验。架构上采用微服务拆分 + 多级缓存（Redis+Caffeine），结合门面模式、策略模式等设计模式保证系统可扩展性。
实现亮点包括 AI 流式输出优化用户体验、Redis 实现多租户对话记忆隔离、微服务架构支持系统水平扩展；难点在于 AI 工具调用机制的设计、LangGraph4j 复杂工作流的编排、多级缓存与分布式事务的处理，以及从性能、安全等多维度对系统进行精细化优化。