业务系统逆向蒸馏为MCP Server能力中心-接入前端Agent平台原创

哈喽，大家好，我是人员聊it，今天接着聊一下业务系统蒸馏，也就是说把业务系统下沉为一个底层的能力，通过MCP server的，或者是以skills技能包的这种模式接入到任何上层的通用智能体平台。怎么样来理解这个事情，就是你对于传统我们做信息化建设里面，你可能要去做类似于业务中你要去做上层API接口能力的编排，你要去针对业务系统的某一个功能点的能力，你要去做一个AI的智能体，所有的这些事情通通不要做了，而是应该对整个业务系统进行蒸馏，将它核心的能力全部下沉为一个底层的能力，发布为一个MCP，可以接入任何的上层的智能体平台。因为我们原来谈蒸馏，更多的谈的是类似于智能知识库的建设，我要去做知识萃取，然后通过蒸馏以后形成一个大的知识图谱，通过这个知识图谱可以做相应的知识推理或者是知识问答。而对于业务系统来讲，你本身不是已经提供了API能力层或者是实际的API接口的清单吗？

我可以简单的把API能力发布一个MCP server不就完事了吗？但是现在里面最大的问题就在于，对于API接口清单，它只有对单个API输入输出使用说明的简单的描述，他没有对整个业务系统业务语义的描述。所以在这种情况下面，你在使用这个能力的时候，你如果已经很明确，比如说你要查一个供应商，查一个订单，AI很容易理解识别用户的系统转成底层的API能力的调用，但是如果是一个复杂的业务场景，往往涉及到底层多个API能力的组合的时候，你如果不进一步补充相关的业务语义，AI是没办法帮你做这个事情的。

所以说业务系统单独提供API能力，直接发布为MCP server不行，我们必须还要补一个事情，就是整个系统的业务系统的语义，把这个语义文件共同打包到MCP server里面，这样的话，整个业务系统就具备了相应的面对复杂问题的解决的能力。这个其实是我们真正想做的一个关键的事情，那怎么样做到呢？实际上我们应该把它拆成两个步骤来讲。第一个核心的步骤就是我们往往可以去做源代码项目的立项，这个在我前面已经讲过了，通过源代码项目立项，可以形成我们相关的业务需求文档、数据库设计文档、接口文档，当然你拿到这些文档以后，你可能还需要去进一步的审核和确认。第二个步骤就是我们将这一些需求和设计文档连着业务系统的API目录、API结构清单共同提供给A大模型，让AI大模型进行相关的业务语义的萃取，形成一个底层的、能够知道你核心业务的底层的模型。当然，这个模型本身，你也可以用我前面讲过的本体建模的思路，把它抽象为一个本体模型，这样的话，底层就既有一套模型，又有一套API接口清单，然后把它共同打包提供给MCP。

提供给上层的智能体平台去做调用，在我最近的实验里面，这个已经完全全部整个流程全部走通了，包括整个的业务语义知识的萃取，包括自动打包为MCP server. 同时我还做了一个关键的事情，就是进一步的集成了自动化的UI生成，包括Google的a tu UI这么一个开源的组件，这样的话就是你问他的是查询类的问题，他给你直接输出一个查询表格，你问他的是类似于表单录入的问题，他可以动态的给你渲染一个前端的动态表单，这样的话你可以看到这个前端的这么一个智能体的能力相当的强大，而且这么一个前端的智能体，你还可以把它作为一个可复用的AI智能助手，通过统一认证、单点登录的方式把它集成回你原来的业务系统，那么这个业务系统就具备了完完全全的AI智能化的能力，而你原来是怎么样做这件事情的呢？

你原来有个系业务系统，你要做智能填单，你又训练一套业务语义投喂给AI，你要做智能审核，你又训练一套业务语义投喂给AI，但是以后这些事情所有的事情都不需要做了，因为我们已经把整个系统的业务协议全部进行了萃取，统一的通过MCP server的方式接入到了AI大模型，这个才是我们真正需要的东西。好了，今天关于业务系统蒸馏相关的一些分享就到这里。再见。