文档性质技术架构蓝图与设计理念目标版本v3.5.0预计 2026 年第三季度发布当前基线v3.0.3-jdk11更新日期2026 年 5 月 25 日 关于本文档本文档描述 Ooder v3.5.0 的技术架构规划与设计理念。文中部分功能已在当前版本实现部分功能正在开发或规划中。我们希望通过公开技术设计思路与社区共同探讨 AI 原生开发的最佳实践。✅已实现协议层、SDK 层、Skills 架构基础、NLP 编排器开发中NLP Harness Pipeline、四分离模型完整实现规划中AI Studio 完整工程化体系1. 产品定位NLP FIRST 设计理念1.1 核心定位Ooder 是一款以 NLP 为核心驱动力的 AI 原生开发平台。我们的设计理念是自然语言即代码意图即实现。NLP FIRST 设计理念用户输入 (自然语言) → 意图识别 → 实体提取 → 组件选择 → 代码生成 → 验证反馈这一理念的核心是让自然语言成为软件开发的第一公民。用户通过自然语言描述需求Ooder 自动完成从意图理解到代码生成的全过程。1.2 NLP FIRST vs 传统开发模式维度传统开发低代码平台Ooder NLP FIRST需求输入需求文档 → 人工分析可视化拖拽自然语言描述意图理解人工解读无NLP 意图识别代码生成手动编码模板生成注解驱动 AI 增强验证机制人工测试静态检查置信度量化 渐进披露反馈循环需求变更 → 重写配置修改澄清请求 → 自动调整1.3 目标用户与价值主张用户群体核心痛点Ooder 解决方案当前成熟度产品经理需求与实现存在鸿沟NLP 驱动意图即实现 开发中IT 人员低代码平台灵活性不足注解驱动代码级控制✅ 已实现编程爱好者学习曲线陡峭自然语言交互降低门槛✅ 已实现企业架构师技术选型风险高SPI 架构渐进式集成✅ 已实现2. 技术架构全景2.1 五层架构体系Ooder 采用从底层协议到上层应用的五层架构设计每一层都以 NLP 驱动为核心图 1Ooder 五层技术架构 - NLP 驱动的 AI 原生平台架构特点1. NLP 贯穿全栈从用户输入到代码生成NLP 是核心驱动力2. 协议驱动底层协议定义了 Agent 互联、路由发现、工具调用、UI 交互的标准3. SDK 封装协议的具体实现被封装在 SDK 层对上层透明4. 技能组装基于 SDK 层构建标准化技能模块支持声明式编排5. 可视化工作台AI Studio 作为统一入口提供 NLP 交互界面2.2 模块版本矩阵模块当前版本说明仓库路径ooder-pro3.0.3-jdk11RAD Studio 主程序ooder-pro/pom.xmlagent-sdk3.0.2Agent SDK 核心agent-sdk/agent-sdk-core/pom.xmlscene-engine3.0.2场景引擎scene-engine/pom.xmlllm-sdk1.0.j11LLM 集成 SDKooder-common/llm-sdk/pom.xmlskills-framework1.0.j11技能框架ooder-common/skills-framework/pom.xmlooder-annotation1.0.j11注解模块ooder-common/ooder-annotation/pom.xml3. NLP 驱动的核心流程3.1 从自然语言到代码的完整流程Ooder 的 NLP 驱动流程包含 7 个核心步骤图 2NLP 驱动示例 - 从自然语言到代码的完整流程流程详解步骤处理器输入输出Step 1NlpIntentRecognizer自然语言文本intent, confidenceStep 2ClsEntityExtractorintent entitiesmoduleName, fields, operationsStep 3TemplateSelectorcomponentType模板配置Step 4ClsFourSeparationExtractor.cls JSONProperties, Styles, Events, BehaviorsStep 5.cls JSON Generator四分离数据JSON 配置文件Step 6NlpHarnessPipelineJSON 验证规则confidence, disclosureLevelStep 7D2CGeneratorJSON 模板Java 代码 注解3.2 NLP 驱动示例用户输入创建一个用户管理页面包含用户列表、搜索、新增、编辑、删除功能字段包括ID、姓名、邮箱、状态Step 1: 意图识别IntentRecognitionResult resultintentRecognizer.recognize(query);// intent CREATE_PAGE// confidence 0.92Step 2: 实体提取ClsEntityResult entityResultextractor.extract(clsJson);// moduleName UserManager// fields [id, name, email, status]// operations [SEARCH, SAVE, DELETE, ADD, EDIT]Step 7: 代码生成TreeGridViewAnnotation(dataUrl/api/users,saveUrl/api/users/save,searchUrl/api/users/search,delPath/api/users/delete,columns{Column(fieldid,captionID),Column(fieldname,caption姓名),Column(fieldemail,caption邮箱),Column(fieldstatus,caption状态)})publicclassUserManagerView{// 自动生成的数据绑定和事件处理}4. NLP Module Orchestrator4.1 5 步编排流程NlpModuleOrchestrator 是 NLP 驱动的核心编排器负责将自然语言转换为结构化的 UI 组件图 3NLP Module Orchestrator - 5 步编排流程4.2 核心代码结构ServicepublicclassNlpModuleOrchestrator{privatefinal NlpIntentRecognizer intentRecognizer;privatefinal NlpComponentBuilderFactory componentFactory;privatefinal TemplateSelector templateSelector;publicNlpBuildContextprocess(String query){NlpBuildContext contextnewNlpBuildContext(query);contextstep1_IntentRecognition(context);// 意图识别if(context.hasErrors())returncontext;contextstep2_ModulePartition(context);// 模块划分if(context.hasErrors())returncontext;contextstep3_ComponentSelection(context);// 组件选择if(context.hasErrors())returncontext;contextstep4_BuildComponent(context);// 构建组件if(context.hasErrors())returncontext;contextstep5_GenerateOutput(context);// 生成输出returncontext;}}4.3 错误处理机制每个 Step 都有context.hasErrors()检查失败时立即返回错误信息支持多阶段回滚。5. NLP Harness Pipeline5.1 6 阶段管道设计NlpHarnessPipeline 实现了从自然语言输入到构建执行的完整流程体现了 Ooder 与传统测试框架的核心差异图 4NLP Harness Pipeline - 6 阶段管道设计5.2 核心特性解决哑巴管道问题传统测试框架是哑巴管道输入 → 处理 → 输出中间过程不可见。Ooder 的 Harness Engineer 让每个处理节点都会说话publicclassHarnessResultT{privatefinalTdata;// 实际数据privatefinal double confidence;// 置信度 0.0-1.0privatefinal String source;// 来源SKILL / LLM / RULE / HYBRID / FALLBACKprivatefinal ListStringharnessLog;// 驾驭日志privatefinal boolean requiresReview;// 是否需要人工复核privatefinal ListStringsuggestions;// 改进建议}5.3 置信度级别级别置信度范围含义处理方式RELIABLE≥ 0.85可靠直接进入下一阶段CLARIFICATION0.60 - 0.85需澄清发起澄清请求SKELETON 0.60骨架降级处理生成基础结构5.4 与传统 SDD 的差异维度传统 SDD 测试Ooder Harness Engineer驱动方式静态测试脚本NLP 驱动的动态测试结果判断二元通过/失败置信度量化评估披露方式全量或无渐进式披露骨架→完整错误处理失败即停止自动澄清请求 自适应回退测试生成人工编写AI 生成测试场景维护成本高自适应调整低维护6. 六维数据空间6.1 数据流转全景Ooder 定义了六维数据空间描述 NLP 驱动下的数据流转图 5六维数据空间 - NLP 驱动的数据流转6.2 各层详解维度名称说明核心类D1注解层声明式 UI 定义FormViewAnnotation, TreeGridViewAnnotationD2Meta 层结构化元数据CustomViewMeta, CustomFormViewMetaD3Properties 层四分离模型Properties, Styles, Events, BehaviorsD4.cls JSON 层设计时态产物设计器保存格式D5llmMeta 层LLM 可处理格式D2CProject.llmMetaD6JavaGen 层代码生成D2CGenerator, GenAnnotationRestoreJava6.3 ClsEntityExtractor 核心映射publicclassClsEntityExtractor{// 组件类型映射privatestaticfinal MapString,StringKEY_TO_FIELD_TYPEnewHashMap();static{KEY_TO_FIELD_TYPE.put(ood.UI.Input,INPUT);KEY_TO_FIELD_TYPE.put(ood.UI.ComboInput,COMBOINPUT);KEY_TO_FIELD_TYPE.put(ood.UI.DatePicker,DATEPICKER);// ... 30 组件映射}// API 别名映射privatestaticfinal MapString,StringALIAS_TO_URL_KEYnewHashMap();static{ALIAS_TO_URL_KEY.put(SAVE,saveUrl);ALIAS_TO_URL_KEY.put(SEARCH,searchUrl);ALIAS_TO_URL_KEY.put(DELETE,delPath);// ... 15 API 映射}// 导航组件映射privatestaticfinal MapString,StringNAV_COMPONENT_KEY_MAPnewHashMap();static{NAV_COMPONENT_KEY_MAP.put(NAVTREECONFIG,ood.UI.TreeView);NAV_COMPONENT_KEY_MAP.put(NAVTABSCONFIG,ood.UI.Tabs);// ... 10 导航组件映射}}7. 协议层Agent 互联标准化7.1 四层协议栈图 6Ooder 四层协议栈架构7.2 A2A 协议Agent 互联的基石SkillCard 示例{skillId:skill-daily-report-001,name:日报生成,description:根据用户输入生成工作日报,form:CHAT,sceneType:DAILY_REPORT,purposes:[效率提升,文档生成],skillCategory:SCENE}7.3 REACH 协议动态路由与发现能力说明实现方式Agent 注册Agent 启动时自动注册到网络UDP 广播 mDNS 注册中心服务发现发现网络中可用的 Agent 和技能主动查询 订阅通知负载均衡在多个 Agent 实例间分配请求Random / Weighted / RoundRobin故障转移Agent 故障时自动切换到备用实例健康检查 自动摘除8. SDK 层agent-sdk 与 scene-engine8.1 agent-sdk 架构agent-sdk 3.0.2 架构 │ ├──agent-sdk-core│ ├──WorkerAgent// 工作节点执行具体任务│ ├──SceneAgent// 场景节点管理场景上下文│ ├──EndAgent// 终端节点用户交互入口│ ├──RouteAgent// 路由节点请求分发│ └──McpAgent// MCP 协议节点工具调用│ ├──llm-sdk│ ├──StructuredOutputApi// 结构化输出│ ├──ToolCallingApi// 工具调用│ └──TokenQuotaService// Token 配额管理│ └──skills-framework├──SkillRegistry// 技能注册表├──SkillInstaller// 技能安装器└──SkillDiscoverer // 技能发现器8.2 scene-engineSPI 驱动的弹性部署驱动类型存储LLM向量库包大小适用场景Tiny文件Ollama内存 5 MB开发测试、边缘设备SmallJDBC远程 APIMilvus Lite15-25 MB小型部署、POCEnterprise分布式多模型路由分布式向量库50-150 MB企业生产9. Skills 架构层9.1 七层技能设计层级名称职责示例Layer 1SPI 基础层统一接口定义StorageProvider, LlmProviderLayer 2驱动层外部系统集成DeepSeekDriver, DingTalkDriverLayer 3系统层核心系统服务AuthService, ConfigServiceLayer 4能力层可复用基础能力TextGeneration, ImageAnalysisLayer 5场景层业务场景封装DailyReport, MeetingSchedulerLayer 6业务层业务逻辑处理OrderProcess, CustomerServiceLayer 7工具层辅助工具Logger, Metrics10. ooderUI 全栈方案10.1 四分离模型四分离模型将组件数据解耦为四个正交维度维度说明典型属性解耦收益Properties业务属性dataUrl, saveUrl, searchUrl数据驱动切换后端只需改 URLStyles (CS)样式配置CSS 类、主题变量主题系统、设计系统无缝切换Events事件绑定onClick, onChange交互逻辑模块化Behaviors行为逻辑APICaller, Action 链复杂交互可配置化10.2 .cls JSON 示例{components:{user-grid:{key:ood.UI.TreeGrid,properties:{dataUrl:/api/users,columns:[{field:id,caption:ID},{field:name,caption:姓名},{field:email,caption:邮箱}]},styles:{cssClass:user-grid-theme,striped:true},events:{onRowClick:handleRowClick,onRowDoubleClick:handleEdit},behaviors:{apiCallers:[{alias:SEARCH,url:/api/users/search},{alias:SAVE,url:/api/users/save},{alias:DELETE,url:/api/users/delete}]}}}}11. 企业级特性与传统方案的差异11.1 特性对比图 7企业级特性对比 - Ooder vs 传统方案11.2 Ooder 企业级特性总结NLP FIRST: 自然语言驱动从意图到代码的完整编排置信度量化: RELIABLE(≥0.85) / CLARIFICATION(0.60-0.85) / SKELETON(0.60)渐进式披露: 骨架 → 轮廓 → 完整自适应回退机制协议层标准化: A2A/REACH/MCP/A2UI 四层协议SPI 弹性部署: Tiny/Small/Enterprise 三档弹性注解驱动代码生成: 编译时检查类型安全双向同步: 设计器 ↔ 代码 完整同步12. 设计权衡与技术选型12.1 SPI 架构 vs 单体集成维度SPI 架构单体集成部署灵活性✅ Tiny/Small/Enterprise 三档❌ 全量部署初期配置⚠️ 需要理解 SPI 概念✅ 开箱即用扩展性✅ 自定义实现替换❌ 修改源码维护成本⚠️ 多模块协调✅ 单一代码库应对策略提供 Spring Boot Starter 自动配置降低 SPI 使用门槛。12.2 注解驱动 vs 纯 JSON 配置维度注解驱动纯 JSON 配置类型安全✅ 编译时检查❌ 运行时错误IDE 支持✅ 完整提示⚠️ 需要额外插件灵活性⚠️ 需要重新编译✅ 热更新启动时间⚠️ 注解解析开销✅ 直接加载适用场景企业级应用快速原型我们的选择注解驱动为主JSON 配置为辅。对于企业级应用类型安全和 IDE 支持的重要性高于热更新能力。12.3 P2P 发现 vs 注册中心场景P2P 发现注册中心边缘计算✅ 无需中心节点❌ 依赖网络开发测试✅ 零配置⚠️ 需要搭建生产环境⚠️ 管理困难✅ 统一管理13. 版本演进与路线图13.1 版本历史版本发布日期核心变更2.3.12026-03-08/14Spring Boot Starter 支持JDK 21 升级3.0.02026-03-25SPI 驱动架构Tiny/Small/Enterprise 三档部署3.0.12026-04-01GitRepositoryDiscovererAdapter 完成缓存机制3.0.22026-04-05/08SkillCard 合并重构版本统一3.5.02026 Q4 (规划)NLP FIRST 架构Harness Engineer全栈方案13.2 v3.5.0 规划升级领域具体内容当前状态架构模式NLP FIRST 设计模式 开发中NLP 编排NlpModuleOrchestrator 5 步编排✅ 已实现HarnessNlpHarnessPipeline 6 阶段管道 开发中全栈方案ooderUI ooder Annotation 贯穿工作台 开发中逆向还原DataMeta 完整覆盖100% 逆向对齐✅ 已实现13.3 产品愿景Ooder 的终极愿景是让每个企业都成为平台定义者定义自己的技术标准基于业务特点制定专属的技术规范构建自己的能力生态通过 P2P 网络连接内外部能力输出自己的行业方案将最佳实践转化为可复用的解决方案附录A. 代码仓库结构├──agent-sdk# Agent SDK 模块│├──agent-sdk-core# 核心实现│└──CHANGELOG.md# 版本记录├──scene-engine# 场景引擎模块│└──docs# 文档├──ooder-pro# RAD Studio 主程序│├──harness# 测试构建脚本│└──doc# 注解文档├──ooder-common# 公共模块│├──ooder-annotation# 注解定义│├──llm-sdk# LLM SDK│└──skills-framework# 技能框架└──ouc# Ooder UI Components└──ouc-core\ # UI 组件核心B. 相关资源官方网站: https://ooder.netGitHub 仓库: https://github.com/oodercn文档中心: https://docs.ooder.net社区论坛: https://community.ooder.net© 2026 Ooder 架构团队. 本文基于代码库实际源码分析撰写描述 v3.5.0 的技术架构规划与设计理念。
