在AI火熱浪潮之下，AI把各個領域都攪得風生水起。但是在To B領域中，AI落地太難，難在數據孤島、場景複雜化和行業認知斷層。想打通技術和業務的壁壘，光靠算法可不夠。關鍵在於促進數據的融合和技術、業務的深度融合。
如何讓AI真正落地，真正去賦能複雜場景的邏輯推理和決策？
我們今天要聊到一個系統——JVS邏輯引擎。它將業務流程的隱性規則和機器學習的自適應能力深度融合，構建起了一套可解釋、可迭代、可跨領域遷移的智能決策體系。並且將AI能力解構為可編程、可監控、可複用的業務組件，讓企業像搭積木一樣構建自己的智能工作流。

企業級AI應用的痛點：

• 市場充斥着大量垂直場景的AI工具，但是工具間數據孤島、接口標準混亂；
• AI的目標不是完全替代，而是作為數字員工與自然員工協同工作。企業需要重新設計工作流程，將員工從重複性勞動中解放出來；
• ToB行業覆蓋製造業、金融、醫療等多個領域，各行業業務流程規則差異大，而通用型AI大模型很難直接適配這些複雜場景；
• 深度學習模型的不可解釋性，在金融風控等高合規領域埋下隱患；
• 傳統AI模型與業務邏輯深度耦合，但是遷移至新場景後需要重新訓練，週期長達6-8個月。
在JVS邏輯引擎中，通過將大模型API封裝為標準服務節點，我們實現了三重精準控制：
1.動態決策樹可視化：將Transformer模型的注意力權重轉化為可交互的決策樹，業務人員可以逐層追溯AI判斷依據；
2.全鏈路血緣追蹤：從用户請求到執行結果，每個數據節點的處理日誌、模型版本、參數取值均可以毫秒級回溯；
3.低代碼編排：封裝大模型API為可複用組件，支持阿里雲百鍊、OpenAI等10+主流服務即插即用。業務人員可以通過可視化工作流編排決策邏輯。

邏輯引擎AI使用

引入的AI組件節點，將大模型等先進能力封裝為即插即用的原子單元，實現“低代碼+智能化”的融合升級。

①：可選擇調用的模型API。可選擇包括阿里雲百鍊、OpenApi、硅基流動等模型。

②：設置後續屬性中可替換的動態變量。
③：概述此節點的功能和適用場景，用於前序節點理解什麼情況下應該切換到此節點。 例如： - 幫助用户解決健身相關的問題。 - 搜索景點並制定旅行規劃。
④：輸入要查詢的問題。

場景示例：

如下，查詢當前天氣，根據查到的天氣情況，調用大模型AI獲取穿衣推薦情況。此處可使用在問題中配置{{key}}方式，將查到的動態天氣情況，傳給用户問題中。

在線demo：https://logic.bctools.cn
開源框架：https://gitee.com/software-minister/jvs