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Legacy System AI Transformation

企业遗留系统 AI 化改造

基于 Token 词元的 API 智能编排与调度 — 存量能力复用，增量智能升级。

Challenge

遗留系统改造的技术挑战

Pain 01

系统孤岛

多套异构系统，接口标准不统一，数据格式各异。

Pain 02

集成复杂

传统 ESB / API Gateway 无法理解业务语义，需大量人工编码。

Pain 03

成本不透明

无法量化每次调用的资源消耗与业务价值。

核心问题：企业积累了大量业务能力（API / RPC / 数据库），却缺少智能化的编排调度层，无法让 AI 理解并自动调用这些能力。传统集成方案需为每个场景硬编码流程，维护成本高、扩展性差。
Architecture

技术方案

01 · 能力抽象层

标准化能力描述

将遗留系统的 API / RPC / SQL 抽象为标准化能力描述。

  • 接口适配：REST / SOAP / gRPC / JDBC 统一适配
  • 语义标注：为每个能力添加业务语义描述
  • 参数映射：自动处理跨系统数据格式转换
  • Token 计量：标注每个能力的调用成本
02 · 智能编排引擎

LLM 理解与编排

基于大模型的能力理解与自动编排。

  • 意图识别：理解自然语言请求的业务意图
  • 能力匹配：从能力池中检索相关 API
  • 流程生成：自动生成多步骤调用流程
  • Token 优化：选择成本最优的执行路径
03 · 执行与监控

可观测的分布式执行

全链路可追踪的执行与词元计量。

  • 分布式事务：跨系统调用的一致性保障
  • 熔断降级：遗留系统故障时的容错处理
  • Token 追踪：全链路词元消耗追踪
  • 性能分析：识别瓶颈 API 并优化
Use Cases

典型应用场景

跨系统流程自动化

改造前 报销审批需手动在 OA 提交、财务系统查额度、ERP 核对预算，涉及 3 个系统 7 个步骤。
改造后 AI 自动编排调用 OA 审批 API、财务额度查询 API、ERP 预算校验 API，一次完成。
技术指标 · 3 系统 7 API 编排 · 约 150 Token/次 · 响应 < 2s

多源数据聚合分析

改造前 园区能耗分析需从 IoT、电力系统、楼宇管理分别导出数据，Excel 手工汇总。
改造后 AI 并行调用 3 个系统的数据查询 API，自动聚合计算并生成分析报告。
技术指标 · 并行 3 异构接口 · 数据聚合 + LLM 分析 · 约 300 Token

智能生产调度

改造前 排产需人工协调 MES 生产计划、ERP 物料库存、WMS 仓储状态，每次约 30 分钟。
改造后 AI 理解排产约束，自动调用 MES / ERP / WMS 查询与更新 API，生成最优排产方案。
技术指标 · 多轮 API + 约束求解 · 约 500 Token · 排产缩短至 2 分钟
Advantages

技术优势

技术维度 实现方案
接口适配 支持 REST / SOAP / gRPC / JDBC / 消息队列等多种协议，自动生成适配器
语义理解 基于 LLM 的 API 语义标注与意图识别，无需硬编码业务规则
智能编排 自动生成最优调用序列，支持并行、条件分支、循环等复杂流程
Token 计量 全链路词元消耗追踪，精确到每个 API 调用的成本核算
安全隔离 私有化部署，数据不出企业，支持细粒度权限控制
可观测性 分布式追踪、性能监控、异常告警，全链路可视化
Comparison

与传统方案对比

传统 ESB / API Gateway

  • 每个场景需硬编码流程，开发周期长
  • 无法理解业务语义，只能做简单路由转发
  • 维护成本高，需求变更都要改代码
  • 缺乏智能决策，难以处理复杂业务逻辑

韬蓝 AI 编排方案

  • 基于 LLM 理解业务意图，自动生成编排流程
  • 语义化 API 描述，AI 自动匹配与组合能力
  • Token 驱动的成本优化，选择最优执行路径
  • 支持复杂业务逻辑、多轮交互与上下文记忆
Implementation

实施路径

01

系统盘点与接口梳理

识别遗留系统的 API / RPC / 数据库接口，评估改造可行性，制定接入优先级。

02

能力抽象与语义标注

为每个接口添加业务语义描述，标注 Token 消耗，构建企业能力知识库。

03

试点场景验证

选择 1–2 个高频场景试点，验证编排效果与 Token 成本，迭代优化。

04

规模化推广

基于试点经验扩展到更多系统与场景，建立企业级 AI 编排平台。

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