工作原理
基于 DeepAgents 的 Python 智能体协调面向用户的编排与 MCP 调用（经 LangChain MCP 适配器）；Java MCP 服务掌管 MySQL 业务数据与审批执行。MongoDB 存储智能体会话线程；沙箱与图表服务作为显式支撑服务运行；数据分析类问题路由到 NL2SQL 智能体。
DeepAgentsFastAPISpring AI MCPJava 21MySQLDocker
能力
- 基于 DeepAgents 的编排，具备专家路由与角色约束（最小权限）的工具访问，权限来自静态目录而非提示词猜测。
- 面向高风险写操作的人在回路审批：规范化载荷哈希、执行者 / 会话 / 工具绑定、TTL 与一次性消费。
- Spring Boot / Spring AI MCP 服务，掌管业务数据与审批执行（10 个读工具 / 4 个写工具）。
- 基于工具追踪的回答，标注为权威、推导或未经核实。
- 按会话进行 Docker 沙箱化分析，并配备主动监控 / 告警中心。
证据
- 写工具需要绑定到执行者、会话、工具与规范化载荷的审批 ID。
- 审批被刻意排除在智能体自身的工具集之外 —— 控制权始终在人。
- 路由 / 工具选择评测验证智能体选中了预期的专家与工具。
试试看
- 查询低库存商品或供应商表现。
- 发起一次采购单更新，并检视审批环节。
- 验证在没有有效审批时，写操作执行会失败。