把 Spring MVC Controller 接成 AI HTTP Tool：一套低侵入方案

业务系统里已经有大量 Spring MVC Controller。如果为了接入 AI Tool，再为每个接口手写一层工具方法，会同时复制参数定义、响应结构和调用逻辑；接口变更时，两套代码还要同步维护。 更低侵入的做法是：保留现有 Controller，只在允许被 AI 调用的方法上增加 @AiToolDef。AI Runtime 从 Spring MVC 和 Swagger 元数据生成 Tool
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从云效 Pipeline 到 Registry：一条镜像构建链路如何工作

最近给 Pi Java Runtime 增加了一条镜像构建流水线。这个接入只新增了一个仓库构建脚本和一条云效 Pipeline，背后沿用的是现有构建系统：云效收集代码版本并提交构建请求，构建机排队执行，仓库的 Dockerfile 产出镜像，Registry 保存制品，企微通知和 Build Event 分别面向人和系统记录结果。 下面按一次请求真实经过的路径，整理各组件的职责、配置和失败边界。P
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从 Prepare–Confirm 到 Draft–Confirm：ERP AI 单据的过期、校对与页面回链

创建一张只有一两行明细的入库单，Agent 生成预览，用户看一眼再确认，Prepare–Confirm 已经够用。 文件导入把这个流程推到了另一种规模。一个 Excel 或 PDF 可能包含几十到几百行明细，模型识别出九成字段仍然不够：漏掉的物料、错位的数量和串列的备注都会进入正式单据。聊天里展示一段摘要也接不住逐行校对，用户需要一个可以直接修改的结构化页面。 我们因此准备把已经实现的 Prepa
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给 ERP AI Tool 开发组一支 Codex Agent Team：角色、Loop 与交接合同

接入一个 ERP 模块，交付物远不止一个 Tool 方法。 开发者要先从代码和 UI 里还原业务能力，找领域人员确认规则，再决定 Tool 粒度；实现完成后还要补模块 Skill、单元测试、Agent Scenario、Canary 和开发环境验收。查询和创建单据还有公共协议，模块实现不能各写一份。 我们准备把这条链路交给一支 Codex Sub-agent Team。人只处理领域知识、模块优先级
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从 Pi JSONL 到 Java Session Store：保留原生 Session Entry，只替换存储

这次 Java Runtime 的会话迁移里，最容易混淆的是 Entry 名字。管理台里曾经出现过 final、tool_call、tool_result，本地会话里又有若干业务自定义 Entry。它们看起来都像“会话事件”，实际分属不同层次。 Java Runtime 现在不再创建本地会话文件。它直接把 Java Session Store 接到了 Pi 的 SessionRepository
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把 Agent 评测器落到代码里：确定性断言、Golden 与双 LLM Judge

现有评测仓库已经能登录 Java Gateway，创建 Pi 会话，再检查 Tool 调用次数、Tool 名和内部字段泄露。仓库里目前有 7 组 Scenario、20 个 Case，评测框架自身的 20 个离线测试可以全部通过。 双 LLM Judge 还没有进入运行链路。配置模板里虽然有 judge 节点，Config、Runner 和报告对象都没有读取或执行它。Golden 也只是一个 ty
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给 ERP AI Tools 收一套统一协议：commandType、prepare-confirm 与 Query Framework

ERP Tool 接到第三类单据时，重复代码已经很明显了。 每个创建工具都要判断 prepare 和 confirm，补全主数据，重新校验表单，再处理幂等和并发。查询工具也各自维护 page、pageSize 和返回总数。字段名字看着接近，默认值、上限和错误语义却散在不同 Service 里。 当前链路已经能稳定完成 Tool 发现和调用：Pi Runtime 从 Java 获取 Tool Sch
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复制 ECS 后云效 Flow 部署串机：Runner 身份被一并复制

复制一台正在承担部署任务的 ECS 后，云效 Flow 开始把制品随机部署到原机器或复制机。两台机器的 ECS 实例 ID 不同，但在 Flow 看来，它们使用的是同一个 Runner 身份。 最后的止血动作很简单：停止并禁用复制机上的 Runner。真正值得记录的是，为什么复制磁盘会复制部署身份，以及 Flow Runner 到底怎样领取和执行任务。 现象原 ECS 承担前端发布。复制实例启动后
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