EnterpriseAgentFramework

让 AI 安全调用企业系统,权限审计全掌控

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 95 🐛 待处理 4 👀 关注 69
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1045
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

EnterpriseAgentFramework 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队w8123
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT 许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Java
技术栈/模型a2a,agent,agent-framework,agent-skills,agents,ai-agents,ai-capability,ai-coding,ai-gateway,enterprise-agent,enterprise-ai,java,langgraph,mcp,milvus,openai-compatible,rag,tool-calling,vue,workflow
GitHub 星标★ 1045
上线时间2026-04-02 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积348.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

EnterpriseAgentFramework 是一个面向企业级系统的智能体构建框架,基于 Java 技术栈,旨在解决 AI 在 OA、ERP、CRM、工单等业务场景中安全调用真实业务能力的问题。它通过统一的 Agent 网关和权限、审计、治理控制层,让 AI 在合规约束下执行操作,避免越权与数据泄露。核心能力包括:快速接入企业现有系统、提供标准化的 Agent 开发接口、内置权限校验与操作审计日志、支持 LangGraph 等编排引擎集成,以及面向 LLMOps 的部署与监控。该框架强调治理优先,适合需要严格管控 AI 行为的企业环境。项目目前处于早期阶段,星标 565,文档和社区生态尚在建设中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1045

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Java 17 及以上
  • Maven 或 Gradle 构建工具
  • 可访问的企业业务系统(OA/ERP/CRM 等)

安装与启动步骤

  1. 1引入 SDK

    在 pom.xml / build.gradle 中添加 com.enterprise.ai.reach 相关依赖。

  2. 2声明业务能力

    用 @ReachCapability 注解声明能力并标注所需角色权限。

    @ReachCapability(name="purchase.createApplication", title="创建采购申请", domain="purchase", sideEffect=WRITE, requiredRoles={"PURCHASE_APPLICANT"})
    public PurchaseApplication create(@ReachParam(name="reason", required=true) String reason) { ... }
  3. 3配置治理层

    配置 Agent 网关与权限/审计/治理控制层,发布配置版本。

  4. 4运行 Agent

    在 AgentScope Supervisor 中选择已授权 Workflow-as-Tool,由 Runtime 执行固定版本 GraphSpec。

如何确认成功

运行后 Agent 可在权限约束下调用已声明能力,操作被记录 Trace 与审计日志,越权请求被拒绝。

常见问题

Q:如何保证安全合规?

A:内置权限校验、操作审计与治理控制层,能力调用需在已授权范围内并通常经用户确认。

注意事项

  • 面向 Java 企业系统的智能化改造底座(ReachAI),强调在合规约束下安全调用真实业务。

核心亮点

  • 内置权限与审计机制,AI 操作全程可追溯,满足企业合规要求
  • 基于 Java 开发,与企业现有技术栈无缝集成,降低接入门槛
  • 支持 LangGraph 等编排引擎,灵活构建复杂智能体流程

不足之处

  • 项目早期,文档和社区生态待观察
  • Java 生态在 AI 领域相对小众,可能限制开发者参与

适用场景

  • 企业 OA 系统智能助手,自动处理审批与流程查询
  • ERP 系统中 AI 辅助库存管理与订单操作
  • 客服工单系统智能分类与自动回复

替代项目

LangChain、AutoGen、Semantic Kernel

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