前篇回顾：用 SOLO 从零搭建 BPM 流程设计器

上篇我们用 SOLO 在 2 小时内完成了 18,928 行代码的 BPM 流程设计器。本篇重点介绍如何通过集成 ooder.cn SceneEngine 3.0.3（MIT 开源），为 APD 项目快速赋予多轮对话、上下文管理、Function Calling 等商业级 LLM 能力。

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1. SceneEngine 3.0.3 — ooderAgent 轻量级场景引擎

1.1 什么是 SceneEngine

SceneEngine 是 ooder.cn 开源平台推出的轻量级场景引擎，专为 Java 应用快速集成 LLM 能力而设计。当前最新版本为 3.0.3，采用 MIT 开源协议。

它的核心理念是：让 Java 应用一句话引入 LLM 能力，无需从零搭建对话管理、工具编排、检索增强等基础设施。

SceneEngine 提供了企业级 LLM 应用所需的全部核心模块：

1.2 一句话引入，直接使用

SceneEngine 3.0.3 已托管在 Maven 中央仓库，只需在 pom.xml 中添加一行依赖，即可在项目中使用全部能力：

<dependency>
    <groupId>net.ooder</groupId>
    <artifactId>scene-engine</artifactId>
    <version>3.0.3</version>
</dependency>

没有繁琐的 SDK 安装、没有复杂的配置文件、没有外部服务依赖。引入依赖后，SceneEngine 的所有模块即刻可用。

技术栈要求极低：Java 8+、Maven 3.6+，与 Spring Boot 无缝集成。支持从单机 SQLite 到分布式 Milvus 的弹性部署架构。

1.3 为什么选择 SceneEngine

在为 APD 项目选择 LLM 集成方案时，我们对比了三种路径：

方案	多轮对话	Function Calling	RAG	集成工作量	维护成本
直接调用 LLM API	需自行实现	需自行实现	需自行实现	中	高
自建 LLM 中间层	需自行实现	需自行实现	需自行实现	高（约 2 人周）	高
SceneEngine 3.0.3	内置	内置	内置	极低（1 行依赖）	低（社区维护）

选择 SceneEngine 的理由很简单：它把 LLM 商业级应用的核心能力封装好了，我们只需要"接上管子"。

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2. APD 项目中的 SceneEngine 集成

2.1 集成架构

在 APD（AI Process Designer）项目中，我们利用 SceneEngine 3.0.3 的以下核心能力：

关键设计决策：

1. ScenEngineLlmServiceImpl 实现 LlmService 接口 — 与 AliyunLlmServiceImpl、MockLlmServiceImpl 平级，通过 @ConditionalOnProperty 切换
2. ConcurrentHashMap 会话上下文管理 — 线程安全的 sessionId → 消息历史映射
3. Function Calling 循环执行 — 检测到函数调用后自动执行，最多 5 轮迭代
4. 会话过期自动清理 — 可配置超时时间，避免内存泄漏

2.2 利用 SceneEngine 的核心能力

在 APD 项目中，我们深度利用了 SceneEngine 3.0.3 的以下能力：

ConversationService — 多轮对话管理

通过 SceneEngine 的会话管理能力，APD 的 AI 对话功能支持：

• 用户不需要一次性描述完所有需求，AI 通过多轮追问补全信息
• 每个会话通过 sessionId 隔离，不同用户的对话互不干扰
• 历史消息自动维护，支持滑动窗口控制上下文长度
• 会话超时自动清理，避免内存泄漏

ToolOrchestrator — Function Calling 工具编排

我们定义了 14 个 BPM 专用函数（DesignerFunctionDefinition），通过 SceneEngine 的 ToolOrchestrator 自动编排：

领域	函数数量	示例函数
执行者推导	5	search_performers_by_role、get_performer_workload
能力匹配	5	match_capability_by_requirement、test_capability
表单匹配	4	match_form_by_fields、get_form_preview

AI 理解用户需求后，自动调用这些函数获取执行者推荐、能力匹配和表单设计信息。

RAG Pipeline — 检索增强（预留）

SceneEngine 的 RAG Pipeline 能力为后续集成预留了接口。计划上传企业历史流程定义和最佳实践文档，AI 在设计新流程时自动参考已有模式。

2.3 核心代码展示

ScenEngineLlmServiceImpl — 多轮对话核心方法

@Service
@ConditionalOnProperty(prefix = "scenengine", name = "enabled", havingValue = "true")
public class ScenEngineLlmServiceImpl implements LlmService {

    private final RestTemplate restTemplate;
    private final ScenEngineConfig scenEngineConfig;

    // 会话上下文管理 - sessionId -> 消息历史
    private final Map<String, List<Map<String, String>>> conversationHistory
        = new ConcurrentHashMap<>();

    // 会话超时管理 - sessionId -> 最后活跃时间
    private final Map<String, Long> sessionLastActive = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * 带会话上下文的多轮对话
     */
    public String chatWithFunctionsAndContext(String sessionId, String userMessage,
                                               String systemPrompt,
                                               List<Map<String, Object>> functions) {
        // 初始化会话历史
        List<Map<String, String>> history = conversationHistory
            .computeIfAbsent(sessionId, k -> new ArrayList<>());

        // 清理过期会话
        cleanupExpiredSessions();

        // 构建消息列表（包含历史上下文）
        List<Map<String, String>> messages = new ArrayList<>();

        // 系统提示
        if (systemPrompt != null && !systemPrompt.isBlank()) {
            messages.add(Map.of("role", "system", "content", systemPrompt));
        }

        // 添加历史消息（受 maxHistory 限制）
        int maxHistory = scenEngineConfig.getConversation().getMaxHistory();
        int startIdx = Math.max(0, history.size() - maxHistory * 2);
        for (int i = startIdx; i < history.size(); i++) {
            messages.add(history.get(i));
        }

        // 添加当前用户消息
        messages.add(Map.of("role", "user", "content", userMessage));

        // 调用 SceneEngine API
        // ... (HTTP 调用逻辑)

        // 保存到会话历史
        history.add(Map.of("role", "user", "content", userMessage));
        history.add(Map.of("role", "assistant", "content", content));
        sessionLastActive.put(sessionId, System.currentTimeMillis());

        // 检查是否为 Function Call 响应
        if (isFunctionCallResponse(responseBody)) {
            return handleFunctionCall(sessionId, responseBody, functions);
        }
        return content;
    }
}

Function Calling 循环执行逻辑

/**
 * 执行 Function Calling 循环
 */
public String executeFunctionCallingLoop(String sessionId, String userMessage,
                                          String systemPrompt,
                                          List<Map<String, Object>> functions,
                                          FunctionExecutor functionExecutor) {
    String currentMessage = userMessage;
    int maxIterations = 5; // 防止无限循环
    int iteration = 0;

    while (iteration < maxIterations) {
        iteration++;
        String response = chatWithFunctionsAndContext(
            sessionId, currentMessage, systemPrompt, functions);

        // 检查是否需要执行函数
        Map<String, Object> functionCall = parseFunctionCall(response);
        if (functionCall == null) {
            return response; // 没有函数调用，返回最终响应
        }

        // 执行函数
        String functionName = (String) functionCall.get("name");
        Map<String, Object> arguments =
            (Map<String, Object>) functionCall.get("arguments");

        log.info("[SceneEngine] Executing function: {} with args: {}",
            functionName, arguments);

        String functionResult;
        try {
            functionResult = functionExecutor.execute(functionName, arguments);
        } catch (Exception e) {
            functionResult = "{\"error\": \"" + e.getMessage() + "\"}";
        }

        // 将函数结果作为下一轮输入
        currentMessage = "函数 " + functionName + " 的执行结果: "
            + functionResult + "\n请基于以上结果继续回答。";
    }

    log.warn("[SceneEngine] Function calling loop reached max iterations");
    return chatWithFunctionsAndContext(sessionId, currentMessage,
        systemPrompt, null);
}

ConversationController — 多轮对话 REST API

@RestController
@RequestMapping("/api/bpm/conversation")
@ConditionalOnProperty(prefix = "scenengine", name = "enabled", havingValue = "true")
public class ConversationController {

    @Autowired(required = false)
    private ScenEngineLlmServiceImpl scenEngineLlmService;

    /** 发送多轮对话消息 */
    @PostMapping("/chat")
    public ApiResponse<Map<String, Object>> chat(
            @RequestBody Map<String, Object> body) {
        String sessionId = (String) body.getOrDefault("sessionId", "default");
        String message = (String) body.get("message");

        String response = scenEngineLlmService
            .chatWithFunctionsAndContext(sessionId, message, systemPrompt, null);

        Map<String, Object> result = new LinkedHashMap<>();
        result.put("sessionId", sessionId);
        result.put("response", response);
        result.put("history",
            scenEngineLlmService.getConversationHistory(sessionId));
        return ApiResponse.success(result);
    }

    /** 获取会话历史 */
    @GetMapping("/history/{sessionId}")
    public ApiResponse<List<Map<String, String>>> getHistory(
            @PathVariable String sessionId) { ... }

    /** 清除会话历史 */
    @DeleteMapping("/history/{sessionId}")
    public ApiResponse<Void> clearHistory(
            @PathVariable String sessionId) { ... }

    /** 获取活跃会话列表 */
    @GetMapping("/sessions")
    public ApiResponse<Set<String>> getActiveSessions() { ... }
}

2.4 配置化集成

SceneEngine 的集成完全通过配置驱动，一行配置即可启用：

# application.yml
scenengine:
  enabled: ${SCENENGINE_ENABLED:false}
  endpoint: ${SCENENGINE_ENDPOINT:http://localhost:9090}
  api-key: ${SCENENGINE_API_KEY:}
  conversation:
    max-history: 20
    timeout: 30000

通过 @ConditionalOnProperty 注解，当 scenengine.enabled=true 时，ScenEngineLlmServiceImpl 和 ConversationController 自动激活；否则系统回退到 AliyunLlmServiceImpl 或 MockLlmServiceImpl。

这种设计实现了 三模式 LLM 提供商切换：

# 模式 1：Mock（开发调试，零外部依赖）
# 默认模式，无需任何配置

# 模式 2：阿里云 DashScope（直连）
LLM_ENABLED=true LLM_API_KEY=sk-xxx

# 模式 3：SceneEngine（商业级，推荐生产环境）
SCENENGINE_ENABLED=true SCENENGINE_ENDPOINT=http://localhost:9090

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3. SkillFlow 可视化定义：从对话到流程

3.1 什么是 SkillFlow

SkillFlow 是 BPM Designer 的核心理念 —— 将传统的 BPM 流程设计与 AI 的 Skills 能力结合，通过自然语言对话生成可视化的业务流程定义。

传统的 BPM 流程设计器需要用户手动拖拽节点、连线、配置属性。SkillFlow 的目标是让用户通过自然语言描述业务需求，AI 自动理解需求并生成完整的流程定义。

传统方式：用户 → 手动拖拽 → 配置属性 → 连线 → 调试
SkillFlow：用户 → 自然语言描述 → AI 理解 → 自动生成 → 可视化编辑

3.2 SceneEngine 如何赋能 SkillFlow

SceneEngine 在 SkillFlow 中扮演了"大脑"的角色：

多轮对话理解业务需求

用户不需要一次性描述完所有需求。SceneEngine 的 ConversationService 支持多轮对话，AI 会通过追问来补全信息：

用户：帮我设计一个请假审批流程
AI：好的，请问这是哪种类型的请假？（事假/病假/年假/婚假...）
用户：主要是事假和年假
AI：请问审批流程需要几级审批？是否需要部门经理和 HR？
用户：3天以内直属经理审批，3天以上需要部门总监加签
AI：明白了，我来为您生成流程...

Function Calling 自动映射到 BPM 节点类型

我们定义了 14 个 BPM 专用函数（DesignerFunctionDefinition），覆盖三大领域。当 AI 理解用户需求后，会自动调用这些函数来获取执行者推荐、能力匹配和表单设计信息。

上下文管理保持流程设计的一致性

在多轮对话中，SceneEngine 自动维护会话上下文。用户可以在设计过程中随时修改之前的决策，AI 会基于完整上下文进行增量更新，而不是从头重新生成。

推导服务自动填充节点属性

通过 Function Calling 调用后端推导服务，自动为每个流程节点填充：

• 执行者推荐：根据角色和部门智能推荐审批人
• 能力匹配：根据任务需求匹配最合适的服务能力
• 表单设计：根据业务场景推荐表单字段和布局

3.3 实际场景演示

以"请假审批流程"为例，完整的 SkillFlow 工作流如下：

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4. 技术对比：有 SceneEngine vs 无 SceneEngine

核心结论：SceneEngine 把 LLM 商业级应用的"最后一公里"问题解决了。不需要自己造轮子，专注于业务逻辑即可。

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5. 成果总结

项目最终状态

关键收获

1. SceneEngine 的"一句话引入"极大降低了 LLM 集成门槛

从决定集成到完成，只用了约 2 小时（含 SOLO 辅助编码）。SceneEngine 的 @ConditionalOnProperty 设计让集成代码与现有系统完全解耦，不启用时零开销。

2. 轻量级不等于功能弱

SceneEngine 虽然定位为"轻量级场景引擎"，但提供了从对话管理到工具编排再到 RAG 增强的全栈 LLM 能力。对于 APD 这样的中型项目来说，SceneEngine 的能力覆盖度已经完全够用。

3. SOLO 的并行子 Agent 能力让集成任务可在 1 轮对话中完成

SceneEngine 的集成（3 个 Java 文件 + 配置 + 前端 API）没有分多轮对话逐步完成，而是通过并行子 Agent 在 1 轮对话中一次性处理。

4. SkillFlow = BPM + AI Skills，是流程设计器的未来方向

传统的 BPM 流程设计器已经发展了 20+ 年，但用户体验几乎没有本质提升。SkillFlow 通过将 AI 的自然语言理解能力与 BPM 的流程建模能力结合，让流程设计从"画图"变成了"对话"。

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6. 展望

SceneEngine 3.0.3 的集成为 BPM Designer 打开了新的可能性。接下来我们计划：

• SceneEngine RAG Pipeline 深度集成 — 基于企业知识库的流程设计推荐。上传历史流程定义和最佳实践文档，AI 在设计新流程时自动参考已有模式。

• SkillFlow 模板市场 — 共享和复用流程设计模式。用户可以将自己设计的流程保存为模板，其他用户通过自然语言搜索和复用。

• 多人协作编辑 — 基于 WebSocket + CRDT 的实时协作。多个用户同时编辑同一个流程定义，支持冲突自动合并。

• 流程仿真与执行引擎 — 从"设计"到"运行"的闭环。在 SceneEngine 的 ToolOrchestrator 编排下，流程定义可以直接驱动业务执行。

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项目地址：ooderCN/ade

SceneEngine 3.0.3：Maven 中央仓库 — net.ooder:scene-engine:3.0.3 (MIT License)

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作者：ooder | 发布于 TRAE 论坛