CMS 管理后台产品系统

京东内部运营和管理人员日常需要维护大量营销活动、商详主图配置、项目与财务报销流程，传统后台表单繁多、操作链路长、学习成本高；财务报销依赖人工逐单审核，问题单据（发票不符、超限、违规科目）拦截慢且漏检率高。大模型技术成熟后，业务侧迫切需要把 AI 能力引入存量系统实现降本提效。本项目立项旨在通过"系统平台化 + AI 化"改造，解决运营配置效率低、报销人工审核成本高、业务信息检索慢三大产品问题。

系统包含营销活动管理、商详主图配置、项目管理、财务报销、模版管理、模型管理、AIGC 内容管理、会话助手八大模块。报销模块覆盖申请、AI 预审、审批、成本分析全链路，AI 审批可依据业务规范自动生成预审意见并接入发票多模态识别；会话助手支持文本、表格、表单、Echarts 图表的声明式渲染，消息状态持久化与流式推送；后台还提供报销、成本分析等工具化能力，支持第三方 Agent 通过标准接口接入，实现"对话即操作"。

我负责系统接入 AI 的整体技术调研、方案设计与研发，并承担前后端需求迭代、稳定性保障与问题排查。架构上搭建"意图分类 + 条件路由"的多智能体体系，各业务模块 Agent 支持热插拔扩展；设计统一消息协议规范，前端按声明式渲染，通过 SSE 实现流式推送。报销 AI 审批接入发票多模态识别与 LangGraph Workflow 编排，实际拦截问题报销单 26%+、预审意见准确率 97%。难点在于控制大模型幻觉与输出可靠性，通过业务规则约束、结构化输出校验和 Workflow 分步审核解决，保证 AI 结论可直接进入审批流。