# 面向企业工作效率的 Agent 平台：EAF 如何打通 Agent 接入、能力与知识经验孤岛

> 项目：Enterprise AI Fabric（EAF）  
> 项目仓库：[github.com/Hugo-DDT/EAF](https://github.com/Hugo-DDT/EAF)

## 我为什么开始做 EAF

我开始做 EAF 时，反复想到一个问题：公司里 Agent 越多，员工的工作效率就一定越高吗？

想象一个很常见的团队：有人用通用助手写材料，有人用知识库 Agent 查制度，项目组自己搭了流程 Agent，客服或销售又接入了业务 Agent。每个工具都能解决一点问题，可员工换一个工具，就可能得重新交代背景；一个 Agent 会查资料，另一个 Agent 会发起流程，这两种能力却不一定能互相调用。

接下来就会遇到一串工程问题：资料是谁授权的？Agent 可以做什么？任务执行到一半停了，状态还在不在？模型给出的建议能不能直接改业务数据？人工处理完以后，结果和经验能不能留给下次使用？

我做 EAF，就是想把这些问题放到同一套平台机制里处理。它不是另一个聊天 Agent，也不要求员工全部迁移到一个客户端。我更愿意把它理解成一层连接层：让现有 Agent 能以统一方式接入企业能力、知识、任务和流程。

EAF 是个人自研开源项目，目前做的是可本地运行的工程实现和合成数据检查。它面向企业工作效率问题，但这不等于项目已经部署进企业，也不代表已经测出实际效率收益。下面介绍的是我在代码里实现的机制和设计取舍。

## 我把 EAF 放在什么位置

我没有尝试统一所有 Agent 的内部实现。不同 Agent 仍然可以使用自己的模型、Prompt 和运行框架；EAF 收敛的是接入之后的共同操作：发现能力、查询获准上下文、创建和跟踪任务、进入固定工作流，以及在策略允许的范围内执行操作。

客户端可以通过 REST、MCP 或受限 A2A 接入。请求进入 EAF 后，再经过身份、Workspace、权限和版本检查，最后才到对应的 Runtime、Workflow 或业务执行服务。

![mermaid diagram](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12804891/eba507e88d575a7497ce79645ccda4ff.png)

这里的“统一”不是说所有协议使用完全相同的身份形态。REST 和 MCP 使用经过认证的直接 HUMAN 身份；当前 MCP 不接收透传的 A2A 委托身份。A2A 有独立、受限的委托上下文。无论走哪条路，EAF 都会检查身份、Workspace 和动作权限，协议字段本身不会凭空变成授权。

## Agent 接入以后，具体能复用什么？

### 先找到能力，再按明确版本使用

我不想让每个上游 Agent 都靠 Prompt 记住下游 Agent 的全部接口。EAF 会管理有版本的 Agent、Capability、Skill、Prompt 和 Tool 资产，调用方可以先搜索自己有权限查看的能力，再读取指定版本的调用说明。

MCP 的常见调用大致是这样：

![mermaid diagram](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12804891/cc0eeba766895126c942799fe00e6d07.png)

这套接口把发现、读取、上下文查询和任务入口放在同一个接入面上。任务绑定明确的资产版本，避免目录后来更新了，旧调用却在不知情的情况下切换到另一种能力实现。MCP 工具只接受合同里列出的字段，也不开放直接审批或 CRM 写入入口。

### 换 Agent 时，尽量别重新搬一遍背景资料

团队背景通常散落在正式知识、个人经验和团队经验里。EAF 的 Context 查询会按当前身份和 Workspace 检查来源权限，并保留引用、版本和预算信息。资料被撤回或失效后，新请求会重新检查，旧快照不能一直当成有效授权。

有些问题确实要从多个获准 Workspace 汇总资料。EAF 提供了受权限控制的多来源查询入口；Workspace 的父子关系本身不授予访问权，多来源查询也不会把普通 Task 变成跨 Workspace 执行。

这类跨 Workspace 查询目前只接受当前有效的直接 HUMAN 身份。也就是说，资料聚合的便利性不能被解释成 Agent 获得了更宽的数据权限；普通任务仍然在自己的 Workspace 范围内运行。

我特意把“读取上下文”和“执行动作”分开。能查到某份资料，不代表可以写业务系统；Agent 自己生成的回答，也不会自动写回 Knowledge 或 Memory。

### 让任务有状态，不只存在聊天记录里

EAF 把 Agent 工作作为持久 Task 运行。调用方提交任务后，可以继续按任务 ID 查询状态和结果；系统记录排队、运行、终态、用量和执行信息。队列上限、并发槽、Workspace 配额、取消和恢复都有明确边界。

对调用方来说，尤其要区分“任务已受理”和“工作已成功完成”。如果网络中断，导致创建结果未知，应该沿原来的幂等身份查询或重试，避免换一个请求身份重复创建。实际执行时，权限、能力版本、资料来源和预算也会重新检查。

### 模型给建议，业务动作仍走受控执行

这是我不愿意省略的一条边界。Agent 的文字建议不能替代用户确认，也不能覆盖 Policy 的拒绝结果。会改变业务系统状态的动作，要经过 Policy、Approval、Credential 和 Execution；外部 Connector 按固定用途配置，写入使用稳定的操作标识并做结果回读。

比如，Agent 可以根据设备故障描述准备一份服务请求草稿，但生成草稿不等于请求已经登记。用户确认、策略和审批条件都满足以后，流程才会进入登记操作。当前 CRM 和服务台 Connector 默认关闭，本地验证使用 loopback 替身。

## 用一条服务请求流程把它们串起来

我用内部服务请求作为一条样例链路，主要是因为它能把资料查询、Agent 准备、人工处理和业务动作放到同一个场景里看：

1. 员工在一个 Workspace 里发起资料分析或请求准备 Task。
2. Runtime 按当前授权读取 Knowledge 和团队经验，并绑定实际使用的来源与版本。
3. Agent 给出带引用的准备结果；需要补充信息时，只能在限定范围内查询。
4. 员工确认提交内容后，任务才进入 Policy、Approval 和 Execution 控制的登记步骤。
5. 登记成功后，Workflow 创建人工工作项，按权限分配负责人，并保存明确的交接信息。
6. 人员提交处理结果，Workflow 再汇总本次结果，供后续复盘和经验整理使用。

我把这条链设计成“Agent 准备，人来处理，Workflow 负责交接”。流程中的两个 Agent 角色是只读的；人工工作项有自己的状态、负责人和交接数据，不会因为参与协作就得到任意工具或业务写入权限。

如果任务适合批量处理，EAF 也支持同一 Workspace 的有界服务请求批次：单批最多 20 项，最多 4 项同时活跃。每项走固定的 Knowledge 与团队经验只读分支，再做确定性汇总。这里追求的是受控并行和稳定结果，不是让 Agent 无限组队。

## 经验复用，我希望它可追溯也可撤回

如果只是把所有内容都塞进“共享提示词”，经验很快会变成过期、来源不明的文本。因此 EAF 把正式 Knowledge、个人经验、团队经验和未发布的改进候选分开管理。

个人经验由本人整理和控制，不会自动变成团队资料。团队经验卡由 Owner 明确维护和发布，后续任务按授权使用准确版本。来源撤回、过期或权限变化后，新任务重新检查。评测答案和学习候选也不会混进普通任务上下文。

固定场景评测使用版本化合成数据，并把预期答案与普通任务隔离，报告可以复现。团队经验改进则先生成隔离候选，再做事实审核、开发集和保留集比较、独立复核，最后由 Human 批准、卡片 Owner 发布或撤回。对我来说，候选可回滚、来源能追踪，比“模型自动把自己改得更好”更适合作为当前工程边界。

这些检查说明平台流程和数据隔离机制按设计运行，不等于真实员工已经完成语义审核，也不等于真实模型质量或工作效率已经提升。

## 几个我比较在意的技术选择

### 虚拟线程有用，但并发上限不能交给它决定

Agent 执行会等待数据库、模型服务和业务系统响应。EAF 使用 JDK 21 虚拟线程承载 Task 执行，再用 Semaphore、本地执行槽、持久队列上限、Workspace 配额和 Provider 并发槽限制实际负载。

我选择虚拟线程，是为了让阻塞式调用更轻一些；但它不是任务限流方案。Provider 也不能因为 Java 能开更多线程就多接请求，所以执行槽和队列上限仍然是必要的。

### 用 PostgreSQL 协调多个 JVM，而不是只在进程内加锁

多个 EAF JVM 共享 PostgreSQL Task 队列。节点用 `FOR UPDATE SKIP LOCKED` 领取不同任务，并按 Workspace 轮转调度机会。任务运行有租约和递增 fencing token，旧 Worker 即使晚返回，也不能覆盖被新 Worker 接管的状态。

Model 模块的 Provider 槽池也可以放在 PostgreSQL 中共享。续租失败或租约过期时，槽位先隔离；只有确认原 HTTP 传输已经结束，才释放并发额度。我不想把“本机没收到心跳”误判成“远端请求已停止”。

### 词法检索和向量检索各自解决一类问题

知识查询结合 PostgreSQL 词法检索和 pgvector 向量相似度，既能处理明确关键词，也能找到语义相近的内容。向量索引会记录 Provider、模型修订、维度和距离度量等配置签名，避免只看向量维度就把不同模型生成的向量混在一起。

资料进入 Agent 上下文时，还会保留文档版本、索引构建、片段和内容 hash。使用前复核授权与来源当前性，结果里保留引用。这样排查回答时，我能追到本次任务用过哪些资料，而不是只剩最后一段生成文本。

### MCP 与 A2A 做协议适配，业务规则还是走一套

EAF 用 MCP Streamable HTTP 暴露能力发现、Skill/Capability 详情、授权上下文和异步 Task 入口；A2A 提供受限的 JSON-RPC/HTTP 任务交互。REST、MCP 和 A2A 适配层都进入既有 Identity、Task、Policy 和 Execution 服务，协议入口不会直接写业务表或越过审批。

我希望适配层屏蔽的是客户端接入细节，不是权限边界。当前实现只支持固定工具合同和有限 A2A 子集，真实第三方 Agent 互操作也没有验证，所以文章不把它说成“兼容所有 Agent”。

A2A 目前支持发送消息、读取任务、列出任务和取消任务；消息只有一个纯文本 Part。它还不支持跨组织多跳自治、附件、多轮补充输入或流式推送。MCP 侧则围绕能力发现、上下文查询和 EAF Task 建立固定工具合同，不开放任意脚本执行、审批决策或直接业务写入。先把常用路径做成明确合同，比宣布“支持所有 Agent”更有意义。

### 外部写入的结果未知时，用原身份查，不要换 ID 重试

外部操作保存稳定的 `operationId`。遇到超时或连接断开，先按原操作标识查询状态，不盲目生成一个新 ID 再发一次。Task 租约和 fencing 保护 EAF 内部状态，原操作标识和回读则用于核实外部副作用。这两层解决的是不同问题，不能互相替代。

### 评测不偷看答案，候选不自动发布

固定场景使用版本化合成数据和独立答案 hash，答案不进入普通 Agent 上下文。报告可以对照不同能力版本的结果、呈现和调用用量；经验候选要经过事实审核、保留集检查、人工批准和 Owner 发布。模型给出了更好的文本，不会自动把它升级成团队知识或当前可用能力。

### 能力资料包只搬运说明，不搬运权限

为了让能力描述更容易被外部客户端审阅和复用，EAF 支持导出固定结构的 Capability/Skill 声明式资料包。导入时会校验结构、版本和内容 hash，然后只保存为当前用户可读的私有只读资源。包里没有认证信息、模型配置、Prompt 权限或可执行脚本；外部 Agent 真正调用能力时，仍要在线核对版本并走原来的身份、权限和 Task 入口。

我把“能力说明可以携带”和“运行权限可以转移”分开处理，避免一个 ZIP 包变成隐式的执行凭证。

## 我做过哪些本地检查

有一项比较直观的任务调度检查：在同一台 Windows 主机上启动两个 EAF JVM，共用隔离 PostgreSQL，把 1000 个合成 Backlog Task 放入队列，再由两个节点排空。这个场景里 1000 个任务全部成功，耗时约 69.6 秒，终态吞吐约 14.38 个任务/秒。

这里的 ModelGateway 外面包了固定 250 ms 延迟，使用的是 deterministic 替身，不会请求真实 Provider。检查也只在同一台机器、两个 JVM 和一套隔离数据库下完成，不能据此推导多机容量、生产吞吐或 1000 个真实模型请求并发。其他本地检查覆盖了 MCP/A2A 固定合同、权限隔离、来源撤回、人工工作项和审批后的 loopback 写入；真实第三方 Agent、生产身份系统、真实 CRM/服务台和业务效率收益都没有由这些检查证明。

## 本地跑起来

当前开发环境需要 JDK 21、Docker Compose 和 Windows PowerShell。默认模型模式是 `deterministic`，不用准备真实模型 API Key：

```powershell
if (-not (Test-Path .env)) { Copy-Item .env.example .env }
# 编辑 .env，为 EAF_DB_PASSWORD 设置非空的本地密码

docker compose -f compose.yml up -d
.\mvnw.cmd -pl bootstrap spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=local
```

Docker Compose 启动 PostgreSQL，Spring Boot 应用由 Maven Wrapper 在本机运行，默认地址是 `127.0.0.1:18080`，健康检查为 `http://127.0.0.1:18080/actuator/health`。默认启动不调用真实 Provider；如需启用，需要自己配置环境凭据、合成数据范围、有效授权和费用上限。

## 写在最后

我做 EAF，不是想再造一个什么都能做的万能 Agent。我更想试着回答一个工程问题：当企业里已经有很多 Agent 时，能不能用一个共同的平台入口，让它们在统一身份和权限下发现能力、复用上下文、提交持久任务、进入工作流，并在需要的时候把事情交给人？

这是一个仍在迭代的个人开源项目，适合关注 Java Agent、MCP/A2A、持久任务、Human-in-the-loop、知识经验治理和模块化单体的开发者阅读。现在能展示的是本地工程实现与合成检查；真实 Provider 效果、生产身份系统、第三方 Agent 互操作、CRM/服务台写入、多机生产容量和企业效率收益，都还没有由这些检查证明。

欢迎从代码、架构边界和技术取舍角度交流，也欢迎指出我没考虑到的问题。
如果你觉得还不错，请点个⭐

> 项目仓库：[github.com/Hugo-DDT/EAF](https://github.com/Hugo-DDT/EAF)

项目：Enterprise AI Fabric（EAF）   项目仓库：github.com/Hugo-DDT/EAF

面向企业工作效率的 Agent 平台：EAF 如何打通 Agent 接入、能力与知识经验孤岛

EAF（Enterprise AI Fabric）是面向企业效率的开源Agent平台，旨在打通Agent接入、能力调用与知识经验孤岛。它不替代现有Agent，而是作为统一连接层，提供能力发现、版本化上下文、持久化任务、受控执行与经验可追溯等核心机制，支持MCP/A2A协议，强调权限隔离、人机协同与工程可控性。项目仓库：github.com/Hugo-DDT/EAF

人工智能

开发工具

架构设计

EAF作为开源Agent平台，通过统一身份、权限与持久任务机制，打通企业Agent能力接入、上下文复用与知识经验治理孤岛。支持MCP/A2A协议适配，结合虚拟线程与PostgreSQL协调，实现受控并行执行与人工审批闭环，助力企业构建可追溯、可撤回的Agent协作体系。

代码解释

PostgreSQL

数据库

Windows

Agent

JSON

Java

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