Jeecg-AI v3.9.1重磅发布：从对话到智能体的全面进化

Jeecg-AI 应用平台 v3.9.1 重磅发布：从对话到智能体，企业级 AI 开发全面进化▎写在前面：为什么企业需要一个 AI 应用平台？▎核心引擎全面升级：LangChain4j 1.9.1 + 多模型支持▎AI 应用升级为智能体：不只是对话，更是自主决策▎AI 流程编排：可视化设计，可观测执行▎Chat2BI：用自然语言生成数据图表▎AI 多模态能力：从文本到图像的跨越▎AI 工具箱：覆盖日常办公高频场景▎知识库系统：企业知识的智能管理▎Online 功能同步增强▎第三方系统集成：一键嵌入 AI 能力▎快速上手▎总结与展望

当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构建 AI 应用"的问题，但企业还需要一整套低代码开发体系来承载这些能力。Jeecg-AI 应用平台恰好切中了这个痛点——它不仅仅是一个 AI 应用搭建工具，更是与 JeecgBoot 低代码平台深度融合的全栈式 AI 开发解决方案。

随着 v3.9.1 版本的发布，Jeecg-AI 迎来了一次里程碑式的升级。本文将从核心架构升级、智能体能力、流程编排、多模态支持、Chat2BI 等多个维度，全面解读这次重大更新。

本次版本最底层的变化是将 LangChain4j 升级至 1.9.1，这不仅仅是一个版本号的跳跃，而是带来了一系列关键能力的提升：

1. 推理模型支持：平台现在原生支持推理模型（深度思考模式），且默认不开启，避免不必要的 token 消耗。开发者可以在需要复杂推理的场景下按需启用。

1. 流式调用接口：新增流式调用能力，用户在对话时可以实时看到 AI 的输出过程，体验从"等待结果"升级为"实时交互"。

1. 多会话模式：支持同时维护多个独立会话，适用于客服、多角色对话等复杂业务场景。

1. 文件解析能力：AI 聊天支持上传文件并自动解析内容，让对话不再局限于纯文本。

在大模型支持方面，v3.9.1 进一步扩展了模型生态：

1. 新增 Claude 模型接入

1. 新增 VL（视觉语言）模型 支持

1. 新增 千帆大模型 接入

1. 通义千问 深度集成：支持参数调整和联网搜索

1. MCP 协议 支持 HTTP 和 STDIO 两种命令类型，为工具调用提供更灵活的选择

AI 模型管理列表

模型参数配置界面

这次版本中一个标志性的变化是：AI 应用正式升级为智能体（Agent）。这意味着 AI 应用不再只是简单的"问答机器人"，而是具备了记忆、变量管理、插件调用、流程协作和 MCP 工具使用等完整的智能体能力。

具体来说，智能体现在支持：

1. 记忆系统：跨对话保持上下文记忆，AI 可以"记住"之前交流的关键信息

1. 变量管理：在对话流程中定义和传递变量，实现更复杂的业务逻辑

1. 插件机制：通过插件扩展智能体的能力边界

1. 流程编排：智能体可以直接调用 AI 流程，将复杂任务分解执行

1. MCP 工具：通过 MCP 协议接入外部工具和服务

1. AI 绘画：智能体内置绘画能力，支持文生图、图生图等多模态交互

1. 卡片式内容回复：支持富文本卡片内容展示，不再局限于纯文字回复

AI 智能体配置

智能体关联知识库

同时，平台还新增了 AI 应用门户 和 提示词管理 功能。应用门户为企业提供了一个统一的 AI 应用入口，用户可以在门户中浏览和使用各类 AI 应用；提示词管理则让 AI 应用的 Prompt 可以被系统化地管理和复用。

AI 流程编排能力是 Jeecg-AI 区别于其他 AI 平台的核心竞争力之一。v3.9.1 在流程编排方面新增了多种实用节点：

1. 变量提取节点 & 变量聚合节点：在流程中灵活地提取和合并变量数据

1. n8n 循环节点：支持循环处理逻辑，批量执行任务

1. 定时触发器：按时间计划自动触发流程执行

1. SQL 节点：直接在流程中执行 SQL 查询，打通数据库访问

1. 知识库写入节点：流程执行结果可直接写入知识库，实现知识的自动积累

此外，流程还支持 复制 功能（快速基于现有流程创建新版本），以及 被应用直接调用 的能力，让流程真正成为可复用的业务组件。

AI 流程设计器

流程节点配置

节点属性配置

流程运行时可观测

v3.9.1 推出了全新的 Chat2BI 功能，这可能是企业用户最期待的功能之一。通过自然语言对话，用户可以直接生成各类数据图表，无需编写 SQL 或配置报表。

Chat2BI 支持以下能力：

1. 丰富的图表类型：柱状图、折线图、饼图、多列柱状图、多行折线图、折柱图、面积图、雷达图、仪表盘

1. 多数据源查询：系统中配置的所有数据源都可以通过对话进行查询，未指定数据源时默认使用系统数据库

1. 自然语言查询：用户只需描述查询需求，AI 自动解析并生成相应图表

1. 已知数据生成图表：直接输入数据即可生成可视化图表

试想一下，业务人员不需要找开发写报表，只需说一句"帮我看看上个月各部门的销售额对比"，系统就自动查询数据并生成柱状图。这对于降低数据分析门槛有着巨大的实际价值。

本次升级中，多模态能力的引入让 Jeecg-AI 的应用场景大幅拓展：

1. AI 图片模型：支持千问和 OpenAPI 的图片模型

1. 文生图（Text-to-Image）：通过文字描述生成图片

1. 图生图（Image-to-Image）：基于参考图片进行风格迁移或编辑

1. AI 海报生成：一键生成营销海报

这些能力特别适合电商、营销、内容创作等需要频繁制作视觉素材的业务场景。结合智能体的卡片式内容回复，用户可以在对话中直接获取生成的图片。

v3.9.1 新增的 AI 工具箱提供了一组开箱即用的 AI 工具，覆盖日常办公高频场景：

1. AI 简历生成：自动生成 Word 格式的专业简历

1. AI 商品搜索助手：智能搜索和推荐商品

1. AI 绘画 & AI 海报：快速生成视觉素材

1. AI 写作：辅助内容创作

1. OCR 识别：图片文字提取

同时，平台还提供了多个应用场景案例——看图说话、商品搜索回复、帮我写作、图片识别等——可以直接使用或作为自定义智能体的参考模板。

Jeecg-AI 的知识库系统基于 RAG（检索增强生成）架构，支持从 PDF、PPT、Word 等多种文档中提取文本并构建知识库。一个值得关注的特色是：支持直接导入包含图片的 Markdown 文档库，这在同类产品中并不常见。

知识库管理

知识库对话界面

相比 Dify 等平台，Jeecg-AI 在知识库方面的差异化优势在于：对话回复格式保留原样、PDF 格式保持效果更好、与业务系统集成更便捷。

随着 AI 能力的升级，Online 低代码模块也同步进行了多项改进：

1. 表单列表列宽支持拖动调整，并新增默认列宽设置（Issue #9123）

1. 表单和列表支持字典颜色显示，数据展示更直观

1. 优化 AI 账号配置校验：未配置或配置错误时，Online 生成测试数据的提示信息更加友好

1. 自定义按钮排序功能修正，支持清空排序设置

1. 修复 Online 报表查询异常（Issue #9213）

1. 修复 Online 报表左联 SQL 在 SQL Server 环境下的兼容性问题（Issue #9220）

1. 修复编辑时 long 类型字段未赋值导致的报错

1. 修复 loaded 方法隐藏字段导致只读字段变可写的问题（Issue #9223）

1. 修复一对一子表编辑后详情页不更新的问题

1. SysDataSourceController 的 queryOptions 接口添加权限检查（Issue #9288）

这些改进看似细微，却直接影响着开发者的日常使用体验。特别是列宽拖动调整和字典颜色显示这两个功能，解决了社区反馈已久的痛点。

Jeecg-AI 支持通过 iframe 嵌入 的方式将 AI 聊天助手快速集成到第三方系统中。这意味着企业现有的业务系统无需大规模改造，只需嵌入一段代码，就能为用户提供 AI 对话能力。

第三方系统集成

嵌入式知识库配置

如果你想立即体验 Jeecg-AI 的能力，可以通过以下方式快速开始：

1. 在线演示：http://boot3.jeecg.com （默认账号：admin / 123456）

1. 源码地址：https://github.com/jeecgboot/jeecg-ai

1. 技术文档：https://help.jeecg.com/aigc

1. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1zmd7YFE4w

项目支持 IDEA 启动和 Docker 一键部署两种方式，后端基于 Spring Boot 3.5.5 + LangChain4j，前端基于 Vue 3 + TypeScript + Vite 6 + Ant Design Vue 4。

Jeecg-AI v3.9.1 的发布标志着平台从"AI 对话工具"向"企业级 AI 智能体平台"的关键跨越。智能体升级、流程编排增强、Chat2BI、多模态能力、AI 工具箱等新功能的加入，让企业可以更低成本、更高效率地构建和部署 AI 应用。

从技术趋势来看，AI 与低代码的融合正在成为企业数字化转型的主流路径。Jeecg-AI 通过将 AI 能力深度嵌入低代码开发体系，为开发者提供了一条从"原型到生产"的快捷通道。期待下一个版本带来更多惊喜。Jeecg-AI 应用平台 v3.9.1 重磅发布：从对话到智能体，企业级 AI 开发全面进化▎写在前面：为什么企业需要一个 AI 应用平台？▎核心引擎全面升级：LangChain4j 1.9.1 + 多模型支持▎AI 应用升级为智能体：不只是对话，更是自主决策▎AI 流程编排：可视化设计，可观测执行▎Chat2BI：用自然语言生成数据图表▎AI 多模态能力：从文本到图像的跨越▎AI 工具箱：覆盖日常办公高频场景▎知识库系统：企业知识的智能管理▎Online 功能同步增强▎第三方系统集成：一键嵌入 AI 能力▎快速上手▎总结与展望

当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构建 AI 应用"的问题，但企业还需要一整套低代码开发体系来承载这些能力。Jeecg-AI 应用平台恰好切中了这个痛点——它不仅仅是一个 AI 应用搭建工具，更是与 JeecgBoot 低代码平台深度融合的全栈式 AI 开发解决方案。

随着 v3.9.1 版本的发布，Jeecg-AI 迎来了一次里程碑式的升级。本文将从核心架构升级、智能体能力、流程编排、多模态支持、Chat2BI 等多个维度，全面解读这次重大更新。

本次版本最底层的变化是将 LangChain4j 升级至 1.9.1，这不仅仅是一个版本号的跳跃，而是带来了一系列关键能力的提升：

1. 推理模型支持：平台现在原生支持推理模型（深度思考模式），且默认不开启，避免不必要的 token 消耗。开发者可以在需要复杂推理的场景下按需启用。

1. 流式调用接口：新增流式调用能力，用户在对话时可以实时看到 AI 的输出过程，体验从"等待结果"升级为"实时交互"。

1. 多会话模式：支持同时维护多个独立会话，适用于客服、多角色对话等复杂业务场景。

1. 文件解析能力：AI 聊天支持上传文件并自动解析内容，让对话不再局限于纯文本。

在大模型支持方面，v3.9.1 进一步扩展了模型生态：

1. 新增 Claude 模型接入

1. 新增 VL（视觉语言）模型 支持

1. 新增 千帆大模型 接入

1. 通义千问 深度集成：支持参数调整和联网搜索

1. MCP 协议 支持 HTTP 和 STDIO 两种命令类型，为工具调用提供更灵活的选择

AI 模型管理列表

模型参数配置界面

这次版本中一个标志性的变化是：AI 应用正式升级为智能体（Agent）。这意味着 AI 应用不再只是简单的"问答机器人"，而是具备了记忆、变量管理、插件调用、流程协作和 MCP 工具使用等完整的智能体能力。

具体来说，智能体现在支持：

1. 记忆系统：跨对话保持上下文记忆，AI 可以"记住"之前交流的关键信息

1. 变量管理：在对话流程中定义和传递变量，实现更复杂的业务逻辑

1. 插件机制：通过插件扩展智能体的能力边界

1. 流程编排：智能体可以直接调用 AI 流程，将复杂任务分解执行

1. MCP 工具：通过 MCP 协议接入外部工具和服务

1. AI 绘画：智能体内置绘画能力，支持文生图、图生图等多模态交互

1. 卡片式内容回复：支持富文本卡片内容展示，不再局限于纯文字回复

AI 智能体配置

智能体关联知识库

同时，平台还新增了 AI 应用门户 和 提示词管理 功能。应用门户为企业提供了一个统一的 AI 应用入口，用户可以在门户中浏览和使用各类 AI 应用；提示词管理则让 AI 应用的 Prompt 可以被系统化地管理和复用。

AI 流程编排能力是 Jeecg-AI 区别于其他 AI 平台的核心竞争力之一。v3.9.1 在流程编排方面新增了多种实用节点：

1. 变量提取节点 & 变量聚合节点：在流程中灵活地提取和合并变量数据

1. n8n 循环节点：支持循环处理逻辑，批量执行任务

1. 定时触发器：按时间计划自动触发流程执行

1. SQL 节点：直接在流程中执行 SQL 查询，打通数据库访问

1. 知识库写入节点：流程执行结果可直接写入知识库，实现知识的自动积累

此外，流程还支持 复制 功能（快速基于现有流程创建新版本），以及 被应用直接调用 的能力，让流程真正成为可复用的业务组件。

AI 流程设计器

流程节点配置

节点属性配置

流程运行时可观测

v3.9.1 推出了全新的 Chat2BI 功能，这可能是企业用户最期待的功能之一。通过自然语言对话，用户可以直接生成各类数据图表，无需编写 SQL 或配置报表。

Chat2BI 支持以下能力：

1. 丰富的图表类型：柱状图、折线图、饼图、多列柱状图、多行折线图、折柱图、面积图、雷达图、仪表盘

1. 多数据源查询：系统中配置的所有数据源都可以通过对话进行查询，未指定数据源时默认使用系统数据库

1. 自然语言查询：用户只需描述查询需求，AI 自动解析并生成相应图表

1. 已知数据生成图表：直接输入数据即可生成可视化图表

试想一下，业务人员不需要找开发写报表，只需说一句"帮我看看上个月各部门的销售额对比"，系统就自动查询数据并生成柱状图。这对于降低数据分析门槛有着巨大的实际价值。

本次升级中，多模态能力的引入让 Jeecg-AI 的应用场景大幅拓展：

1. AI 图片模型：支持千问和 OpenAPI 的图片模型

1. 文生图（Text-to-Image）：通过文字描述生成图片

1. 图生图（Image-to-Image）：基于参考图片进行风格迁移或编辑

1. AI 海报生成：一键生成营销海报

这些能力特别适合电商、营销、内容创作等需要频繁制作视觉素材的业务场景。结合智能体的卡片式内容回复，用户可以在对话中直接获取生成的图片。

v3.9.1 新增的 AI 工具箱提供了一组开箱即用的 AI 工具，覆盖日常办公高频场景：

1. AI 简历生成：自动生成 Word 格式的专业简历

1. AI 商品搜索助手：智能搜索和推荐商品

1. AI 绘画 & AI 海报：快速生成视觉素材

1. AI 写作：辅助内容创作

1. OCR 识别：图片文字提取

同时，平台还提供了多个应用场景案例——看图说话、商品搜索回复、帮我写作、图片识别等——可以直接使用或作为自定义智能体的参考模板。

Jeecg-AI 的知识库系统基于 RAG（检索增强生成）架构，支持从 PDF、PPT、Word 等多种文档中提取文本并构建知识库。一个值得关注的特色是：支持直接导入包含图片的 Markdown 文档库，这在同类产品中并不常见。

知识库管理

知识库对话界面

相比 Dify 等平台，Jeecg-AI 在知识库方面的差异化优势在于：对话回复格式保留原样、PDF 格式保持效果更好、与业务系统集成更便捷。

随着 AI 能力的升级，Online 低代码模块也同步进行了多项改进：

1. 表单列表列宽支持拖动调整，并新增默认列宽设置（Issue #9123）

1. 表单和列表支持字典颜色显示，数据展示更直观

1. 优化 AI 账号配置校验：未配置或配置错误时，Online 生成测试数据的提示信息更加友好

1. 自定义按钮排序功能修正，支持清空排序设置

1. 修复 Online 报表查询异常（Issue #9213）

1. 修复 Online 报表左联 SQL 在 SQL Server 环境下的兼容性问题（Issue #9220）

1. 修复编辑时 long 类型字段未赋值导致的报错

1. 修复 loaded 方法隐藏字段导致只读字段变可写的问题（Issue #9223）

1. 修复一对一子表编辑后详情页不更新的问题

1. SysDataSourceController 的 queryOptions 接口添加权限检查（Issue #9288）

这些改进看似细微，却直接影响着开发者的日常使用体验。特别是列宽拖动调整和字典颜色显示这两个功能，解决了社区反馈已久的痛点。

Jeecg-AI 支持通过 iframe 嵌入 的方式将 AI 聊天助手快速集成到第三方系统中。这意味着企业现有的业务系统无需大规模改造，只需嵌入一段代码，就能为用户提供 AI 对话能力。

第三方系统集成

嵌入式知识库配置

如果你想立即体验 Jeecg-AI 的能力，可以通过以下方式快速开始：

1. 在线演示：http://boot3.jeecg.com （默认账号：admin / 123456）

1. 源码地址：https://github.com/jeecgboot/jeecg-ai

1. 技术文档：https://help.jeecg.com/aigc

1. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1zmd7YFE4w

项目支持 IDEA 启动和 Docker 一键部署两种方式，后端基于 Spring Boot 3.5.5 + LangChain4j，前端基于 Vue 3 + TypeScript + Vite 6 + Ant Design Vue 4。

Jeecg-AI v3.9.1 的发布标志着平台从"AI 对话工具"向"企业级 AI 智能体平台"的关键跨越。智能体升级、流程编排增强、Chat2BI、多模态能力、AI 工具箱等新功能的加入，让企业可以更低成本、更高效率地构建和部署 AI 应用。

从技术趋势来看，AI 与低代码的融合正在成为企业数字化转型的主流路径。Jeecg-AI 通过将 AI 能力深度嵌入低代码开发体系，为开发者提供了一条从"原型到生产"的快捷通道。期待下一个版本带来更多惊喜。Jeecg-AI 应用平台 v3.9.1 重磅发布：从对话到智能体，企业级 AI 开发全面进化▎写在前面：为什么企业需要一个 AI 应用平台？▎核心引擎全面升级：LangChain4j 1.9.1 + 多模型支持▎AI 应用升级为智能体：不只是对话，更是自主决策▎AI 流程编排：可视化设计，可观测执行▎Chat2BI：用自然语言生成数据图表▎AI 多模态能力：从文本到图像的跨越▎AI 工具箱：覆盖日常办公高频场景▎知识库系统：企业知识的智能管理▎Online 功能同步增强▎第三方系统集成：一键嵌入 AI 能力▎快速上手▎总结与展望

当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构建 AI 应用"的问题，但企业还需要一整套低代码开发体系来承载这些能力。Jeecg-AI 应用平台恰好切中了这个痛点——它不仅仅是一个 AI 应用搭建工具，更是与 JeecgBoot 低代码平台深度融合的全栈式 AI 开发解决方案。

随着 v3.9.1 版本的发布，Jeecg-AI 迎来了一次里程碑式的升级。本文将从核心架构升级、智能体能力、流程编排、多模态支持、Chat2BI 等多个维度，全面解读这次重大更新。

本次版本最底层的变化是将 LangChain4j 升级至 1.9.1，这不仅仅是一个版本号的跳跃，而是带来了一系列关键能力的提升：

1. 推理模型支持：平台现在原生支持推理模型（深度思考模式），且默认不开启，避免不必要的 token 消耗。开发者可以在需要复杂推理的场景下按需启用。

1. 流式调用接口：新增流式调用能力，用户在对话时可以实时看到 AI 的输出过程，体验从"等待结果"升级为"实时交互"。

1. 多会话模式：支持同时维护多个独立会话，适用于客服、多角色对话等复杂业务场景。

1. 文件解析能力：AI 聊天支持上传文件并自动解析内容，让对话不再局限于纯文本。

在大模型支持方面，v3.9.1 进一步扩展了模型生态：

1. 新增 Claude 模型接入

1. 新增 VL（视觉语言）模型 支持

1. 新增 千帆大模型 接入

1. 通义千问 深度集成：支持参数调整和联网搜索

1. MCP 协议 支持 HTTP 和 STDIO 两种命令类型，为工具调用提供更灵活的选择

AI 模型管理列表

模型参数配置界面

这次版本中一个标志性的变化是：AI 应用正式升级为智能体（Agent）。这意味着 AI 应用不再只是简单的"问答机器人"，而是具备了记忆、变量管理、插件调用、流程协作和 MCP 工具使用等完整的智能体能力。

具体来说，智能体现在支持：

1. 记忆系统：跨对话保持上下文记忆，AI 可以"记住"之前交流的关键信息

1. 变量管理：在对话流程中定义和传递变量，实现更复杂的业务逻辑

1. 插件机制：通过插件扩展智能体的能力边界

1. 流程编排：智能体可以直接调用 AI 流程，将复杂任务分解执行

1. MCP 工具：通过 MCP 协议接入外部工具和服务

1. AI 绘画：智能体内置绘画能力，支持文生图、图生图等多模态交互

1. 卡片式内容回复：支持富文本卡片内容展示，不再局限于纯文字回复

AI 智能体配置

智能体关联知识库

同时，平台还新增了 AI 应用门户 和 提示词管理 功能。应用门户为企业提供了一个统一的 AI 应用入口，用户可以在门户中浏览和使用各类 AI 应用；提示词管理则让 AI 应用的 Prompt 可以被系统化地管理和复用。

AI 流程编排能力是 Jeecg-AI 区别于其他 AI 平台的核心竞争力之一。v3.9.1 在流程编排方面新增了多种实用节点：

1. 变量提取节点 & 变量聚合节点：在流程中灵活地提取和合并变量数据

1. n8n 循环节点：支持循环处理逻辑，批量执行任务

1. 定时触发器：按时间计划自动触发流程执行

1. SQL 节点：直接在流程中执行 SQL 查询，打通数据库访问

1. 知识库写入节点：流程执行结果可直接写入知识库，实现知识的自动积累

此外，流程还支持 复制 功能（快速基于现有流程创建新版本），以及 被应用直接调用 的能力，让流程真正成为可复用的业务组件。

AI 流程设计器

流程节点配置

节点属性配置

流程运行时可观测

v3.9.1 推出了全新的 Chat2BI 功能，这可能是企业用户最期待的功能之一。通过自然语言对话，用户可以直接生成各类数据图表，无需编写 SQL 或配置报表。

Chat2BI 支持以下能力：

1. 丰富的图表类型：柱状图、折线图、饼图、多列柱状图、多行折线图、折柱图、面积图、雷达图、仪表盘

1. 多数据源查询：系统中配置的所有数据源都可以通过对话进行查询，未指定数据源时默认使用系统数据库

1. 自然语言查询：用户只需描述查询需求，AI 自动解析并生成相应图表

1. 已知数据生成图表：直接输入数据即可生成可视化图表

试想一下，业务人员不需要找开发写报表，只需说一句"帮我看看上个月各部门的销售额对比"，系统就自动查询数据并生成柱状图。这对于降低数据分析门槛有着巨大的实际价值。

本次升级中，多模态能力的引入让 Jeecg-AI 的应用场景大幅拓展：

1. AI 图片模型：支持千问和 OpenAPI 的图片模型

1. 文生图（Text-to-Image）：通过文字描述生成图片

1. 图生图（Image-to-Image）：基于参考图片进行风格迁移或编辑

1. AI 海报生成：一键生成营销海报

这些能力特别适合电商、营销、内容创作等需要频繁制作视觉素材的业务场景。结合智能体的卡片式内容回复，用户可以在对话中直接获取生成的图片。

v3.9.1 新增的 AI 工具箱提供了一组开箱即用的 AI 工具，覆盖日常办公高频场景：

1. AI 简历生成：自动生成 Word 格式的专业简历

1. AI 商品搜索助手：智能搜索和推荐商品

1. AI 绘画 & AI 海报：快速生成视觉素材

1. AI 写作：辅助内容创作

1. OCR 识别：图片文字提取

同时，平台还提供了多个应用场景案例——看图说话、商品搜索回复、帮我写作、图片识别等——可以直接使用或作为自定义智能体的参考模板。

Jeecg-AI 的知识库系统基于 RAG（检索增强生成）架构，支持从 PDF、PPT、Word 等多种文档中提取文本并构建知识库。一个值得关注的特色是：支持直接导入包含图片的 Markdown 文档库，这在同类产品中并不常见。

知识库管理

知识库对话界面

相比 Dify 等平台，Jeecg-AI 在知识库方面的差异化优势在于：对话回复格式保留原样、PDF 格式保持效果更好、与业务系统集成更便捷。

随着 AI 能力的升级，Online 低代码模块也同步进行了多项改进：

1. 表单列表列宽支持拖动调整，并新增默认列宽设置（Issue #9123）

1. 表单和列表支持字典颜色显示，数据展示更直观

1. 优化 AI 账号配置校验：未配置或配置错误时，Online 生成测试数据的提示信息更加友好

1. 自定义按钮排序功能修正，支持清空排序设置

1. 修复 Online 报表查询异常（Issue #9213）

1. 修复 Online 报表左联 SQL 在 SQL Server 环境下的兼容性问题（Issue #9220）

1. 修复编辑时 long 类型字段未赋值导致的报错

1. 修复 loaded 方法隐藏字段导致只读字段变可写的问题（Issue #9223）

1. 修复一对一子表编辑后详情页不更新的问题

1. SysDataSourceController 的 queryOptions 接口添加权限检查（Issue #9288）

这些改进看似细微，却直接影响着开发者的日常使用体验。特别是列宽拖动调整和字典颜色显示这两个功能，解决了社区反馈已久的痛点。

Jeecg-AI 支持通过 iframe 嵌入 的方式将 AI 聊天助手快速集成到第三方系统中。这意味着企业现有的业务系统无需大规模改造，只需嵌入一段代码，就能为用户提供 AI 对话能力。

第三方系统集成

嵌入式知识库配置

如果你想立即体验 Jeecg-AI 的能力，可以通过以下方式快速开始：

1. 在线演示：http://boot3.jeecg.com （默认账号：admin / 123456）

1. 源码地址：https://github.com/jeecgboot/jeecg-ai

1. 技术文档：https://help.jeecg.com/aigc

1. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1zmd7YFE4w

项目支持 IDEA 启动和 Docker 一键部署两种方式，后端基于 Spring Boot 3.5.5 + LangChain4j，前端基于 Vue 3 + TypeScript + Vite 6 + Ant Design Vue 4。

Jeecg-AI v3.9.1 的发布标志着平台从"AI 对话工具"向"企业级 AI 智能体平台"的关键跨越。智能体升级、流程编排增强、Chat2BI、多模态能力、AI 工具箱等新功能的加入，让企业可以更低成本、更高效率地构建和部署 AI 应用。

从技术趋势来看，AI 与低代码的融合正在成为企业数字化转型的主流路径。Jeecg-AI 通过将 AI 能力深度嵌入低代码开发体系，为开发者提供了一条从"原型到生产"的快捷通道。期待下一个版本带来更多惊喜。Jeecg-AI 应用平台 v3.9.1 重磅发布：从对话到智能体，企业级 AI 开发全面进化▎写在前面：为什么企业需要一个 AI 应用平台？▎核心引擎全面升级：LangChain4j 1.9.1 + 多模型支持▎AI 应用升级为智能体：不只是对话，更是自主决策▎AI 流程编排：可视化设计，可观测执行▎Chat2BI：用自然语言生成数据图表▎AI 多模态能力：从文本到图像的跨越▎AI 工具箱：覆盖日常办公高频场景▎知识库系统：企业知识的智能管理▎Online 功能同步增强▎第三方系统集成：一键嵌入 AI 能力▎快速上手▎总结与展望

当我们谈论 AI 落地时，真正的挑战往往不在于模型本身，而在于如何将 AI 能力与业务系统无缝融合。市面上的 Dify、FastGPT 等平台解决了"构建 AI 应用"的问题，但企业还需要一整套低代码开发体系来承载这些能力。Jeecg-AI 应用平台恰好切中了这个痛点——它不仅仅是一个 AI 应用搭建工具，更是与 JeecgBoot 低代码平台深度融合的全栈式 AI 开发解决方案。

随着 v3.9.1 版本的发布，Jeecg-AI 迎来了一次里程碑式的升级。本文将从核心架构升级、智能体能力、流程编排、多模态支持、Chat2BI 等多个维度，全面解读这次重大更新。

本次版本最底层的变化是将 LangChain4j 升级至 1.9.1，这不仅仅是一个版本号的跳跃，而是带来了一系列关键能力的提升：

1. 推理模型支持：平台现在原生支持推理模型（深度思考模式），且默认不开启，避免不必要的 token 消耗。开发者可以在需要复杂推理的场景下按需启用。

1. 流式调用接口：新增流式调用能力，用户在对话时可以实时看到 AI 的输出过程，体验从"等待结果"升级为"实时交互"。

1. 多会话模式：支持同时维护多个独立会话，适用于客服、多角色对话等复杂业务场景。

1. 文件解析能力：AI 聊天支持上传文件并自动解析内容，让对话不再局限于纯文本。

在大模型支持方面，v3.9.1 进一步扩展了模型生态：

1. 新增 Claude 模型接入

1. 新增 VL（视觉语言）模型 支持

1. 新增 千帆大模型 接入

1. 通义千问 深度集成：支持参数调整和联网搜索

1. MCP 协议 支持 HTTP 和 STDIO 两种命令类型，为工具调用提供更灵活的选择

AI 模型管理列表

模型参数配置界面

这次版本中一个标志性的变化是：AI 应用正式升级为智能体（Agent）。这意味着 AI 应用不再只是简单的"问答机器人"，而是具备了记忆、变量管理、插件调用、流程协作和 MCP 工具使用等完整的智能体能力。

具体来说，智能体现在支持：

1. 记忆系统：跨对话保持上下文记忆，AI 可以"记住"之前交流的关键信息

1. 变量管理：在对话流程中定义和传递变量，实现更复杂的业务逻辑

1. 插件机制：通过插件扩展智能体的能力边界

1. 流程编排：智能体可以直接调用 AI 流程，将复杂任务分解执行

1. MCP 工具：通过 MCP 协议接入外部工具和服务

1. AI 绘画：智能体内置绘画能力，支持文生图、图生图等多模态交互

1. 卡片式内容回复：支持富文本卡片内容展示，不再局限于纯文字回复

AI 智能体配置

智能体关联知识库

同时，平台还新增了 AI 应用门户 和 提示词管理 功能。应用门户为企业提供了一个统一的 AI 应用入口，用户可以在门户中浏览和使用各类 AI 应用；提示词管理则让 AI 应用的 Prompt 可以被系统化地管理和复用。

AI 流程编排能力是 Jeecg-AI 区别于其他 AI 平台的核心竞争力之一。v3.9.1 在流程编排方面新增了多种实用节点：

1. 变量提取节点 & 变量聚合节点：在流程中灵活地提取和合并变量数据

1. n8n 循环节点：支持循环处理逻辑，批量执行任务

1. 定时触发器：按时间计划自动触发流程执行

1. SQL 节点：直接在流程中执行 SQL 查询，打通数据库访问

1. 知识库写入节点：流程执行结果可直接写入知识库，实现知识的自动积累

此外，流程还支持 复制 功能（快速基于现有流程创建新版本），以及 被应用直接调用 的能力，让流程真正成为可复用的业务组件。

AI 流程设计器

流程节点配置

节点属性配置

流程运行时可观测

v3.9.1 推出了全新的 Chat2BI 功能，这可能是企业用户最期待的功能之一。通过自然语言对话，用户可以直接生成各类数据图表，无需编写 SQL 或配置报表。

Chat2BI 支持以下能力：

1. 丰富的图表类型：柱状图、折线图、饼图、多列柱状图、多行折线图、折柱图、面积图、雷达图、仪表盘

1. 多数据源查询：系统中配置的所有数据源都可以通过对话进行查询，未指定数据源时默认使用系统数据库

1. 自然语言查询：用户只需描述查询需求，AI 自动解析并生成相应图表

1. 已知数据生成图表：直接输入数据即可生成可视化图表

试想一下，业务人员不需要找开发写报表，只需说一句"帮我看看上个月各部门的销售额对比"，系统就自动查询数据并生成柱状图。这对于降低数据分析门槛有着巨大的实际价值。

本次升级中，多模态能力的引入让 Jeecg-AI 的应用场景大幅拓展：

1. AI 图片模型：支持千问和 OpenAPI 的图片模型

1. 文生图（Text-to-Image）：通过文字描述生成图片

1. 图生图（Image-to-Image）：基于参考图片进行风格迁移或编辑

1. AI 海报生成：一键生成营销海报

这些能力特别适合电商、营销、内容创作等需要频繁制作视觉素材的业务场景。结合智能体的卡片式内容回复，用户可以在对话中直接获取生成的图片。

v3.9.1 新增的 AI 工具箱提供了一组开箱即用的 AI 工具，覆盖日常办公高频场景：

1. AI 简历生成：自动生成 Word 格式的专业简历

1. AI 商品搜索助手：智能搜索和推荐商品

1. AI 绘画 & AI 海报：快速生成视觉素材

1. AI 写作：辅助内容创作

1. OCR 识别：图片文字提取

同时，平台还提供了多个应用场景案例——看图说话、商品搜索回复、帮我写作、图片识别等——可以直接使用或作为自定义智能体的参考模板。

Jeecg-AI 的知识库系统基于 RAG（检索增强生成）架构，支持从 PDF、PPT、Word 等多种文档中提取文本并构建知识库。一个值得关注的特色是：支持直接导入包含图片的 Markdown 文档库，这在同类产品中并不常见。

知识库管理

知识库对话界面

相比 Dify 等平台，Jeecg-AI 在知识库方面的差异化优势在于：对话回复格式保留原样、PDF 格式保持效果更好、与业务系统集成更便捷。

随着 AI 能力的升级，Online 低代码模块也同步进行了多项改进：

1. 表单列表列宽支持拖动调整，并新增默认列宽设置（Issue #9123）

1. 表单和列表支持字典颜色显示，数据展示更直观

1. 优化 AI 账号配置校验：未配置或配置错误时，Online 生成测试数据的提示信息更加友好

1. 自定义按钮排序功能修正，支持清空排序设置

1. 修复 Online 报表查询异常（Issue #9213）

1. 修复 Online 报表左联 SQL 在 SQL Server 环境下的兼容性问题（Issue #9220）

1. 修复编辑时 long 类型字段未赋值导致的报错

1. 修复 loaded 方法隐藏字段导致只读字段变可写的问题（Issue #9223）

1. 修复一对一子表编辑后详情页不更新的问题

1. SysDataSourceController 的 queryOptions 接口添加权限检查（Issue #9288）

这些改进看似细微，却直接影响着开发者的日常使用体验。特别是列宽拖动调整和字典颜色显示这两个功能，解决了社区反馈已久的痛点。

Jeecg-AI 支持通过 iframe 嵌入 的方式将 AI 聊天助手快速集成到第三方系统中。这意味着企业现有的业务系统无需大规模改造，只需嵌入一段代码，就能为用户提供 AI 对话能力。

第三方系统集成

嵌入式知识库配置

如果你想立即体验 Jeecg-AI 的能力，可以通过以下方式快速开始：

1. 在线演示：http://boot3.jeecg.com （默认账号：admin / 123456）

1. 源码地址：https://github.com/jeecgboot/jeecg-ai

1. 技术文档：https://help.jeecg.com/aigc

1. 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1zmd7YFE4w

项目支持 IDEA 启动和 Docker 一键部署两种方式，后端基于 Spring Boot 3.5.5 + LangChain4j，前端基于 Vue 3 + TypeScript + Vite 6 + Ant Design Vue 4。

Jeecg-AI v3.9.1 的发布标志着平台从"AI 对话工具"向"企业级 AI 智能体平台"的关键跨越。智能体升级、流程编排增强、Chat2BI、多模态能力、AI 工具箱等新功能的加入，让企业可以更低成本、更高效率地构建和部署 AI 应用。

从技术趋势来看，AI 与低代码的融合正在成为企业数字化转型的主流路径。Jeecg-AI 通过将 AI 能力深度嵌入低代码开发体系，为开发者提供了一条从"原型到生产"的快捷通道。期待下一个版本带来更多惊喜。