蚂蚁消金金融智能服务平台_系统开发案例-程序员客栈

技术信息

语言技术
Java、JavaScript、Vue、MySQL系统类型
Web行业分类
金融

作品详情

行业场景

项目介绍：
基于 AgentScope Java + Spring Boot 3 构建的多智能体金融智能服务平台，服务于消金同业金融部门，提供流动性管理、融资排布、授信额度查询等 AI 辅助决策能力。系统通过 Supervisor 多智能体协作模式编排 5+ 专业领域 Agent，支持 SSE 实时流式响应
项目背景：
该项目是由投融资管理系统与资产负债管理系统衍生的业务agent项目

功能介绍

1. 单体 Agent 把流动性、融资、授信塞进 4000+ token 提示词，意图准确率只剩 82%。改成 Supervisor + 5 领域 Agent，路由用 Structured Output 约束成严格 JSON，置信度低走澄清兜底。准确率到 97%，新领域接入缩到 3 天。
2. 全量 Qwen-Max 月均烧 2000 块、查个余额要等 4.8 秒。抽样发现 55% 是简单查询。按复杂度分 Turbo/Plus/Max 三档路由，配置热更新，解析失败升档、限流降级。月均成本降 70%，简单查询首字 1.2 秒。
3. 通用模型没见过内部制度，裸答 52% 还一本正经地编。把 120+ 篇文档（约 80 万字）灌进百炼知识库做 RAG，检索工具化，强制引用溯源、禁止编造。专业问答准确率到 88%，诱导题拒答 90%。
4. 金融决策是连续剧，新会话丢上下文体验直接断崖。会话内 12K token 预算 + 滚动摘要；跨会话用百炼长期记忆异步提炼、按相关性召回注入。跨会话延续成功率 91%。
5. 模型算不准金额、拿不到实时数据。开发 12 个金融工具（查询/计算/提取/流程四类），金额全部 BigDecimal 计算，模型只管参数收集。统一校验 + 超时 + 可读错误引导自愈。工具成功率 97.5%，金额零差错，AI 报价识别从 3 分钟压到 10 秒。
6. 日终资金调度碰真实头寸，模型误判代价不可接受。用 AgentScope Hook 拦截 3 个高风险工具，挂起推理生成审批工单，通过后从 AgentStateStore 恢复会话续跑。高风险操作 100% 留痕，平均审批 15 分钟。
7. Agent 链路长出问题无追踪。traceId 贯穿全链路结构化日志 + 指标看板，配 Sentinel 熔断降级 + 预算护栏（8 步/40K token/90

项目实现

我负责的任务：多智能体架构设计（Supervisor + 5 领域 Agent，意图准确率 82%→97%）、三档模型路由与成本优化（月均成本降 70%）、百炼 RAG 知识体系建设（120+ 篇文档，准确率 52%→88%）、双层记忆方案（跨会话延续 91%）、12 个金融工具开发（成功率 97.5%，金额零差错）、HITL 人工审批链路（高风险 100% 留痕）、全链路可观测与容错（排障从 1~2 小时降至 10 分钟）。
技术栈与架构：后端 Spring Boot 3 + AgentScope Java 1.0（ReAct 模式），响应式流 Project Reactor + SSE 流式输出，模型网关 DashScope（Qwen 系列），向量库百炼托管（RAG），持久化 MySQL + Redis。