SYSTEM ARCHITECTURE

五层微服务架构
为企业级 AI 营销而设计

从用户界面到 AI 中台，每一层职责清晰、边界硬性约束。这不是一张示意图，是正在生产环境运行的系统结构。

L1 · 用户界面层 L2 · Agent 决策层 L3 · 全渠道触达层 L4 · 数据与客户智能 L5 · AI 中台
ARCHITECTURE PRINCIPLES · 架构原则

每一条设计决策
都服务于同一个目标

01 · ISOLATION
租户数据
硬性隔离
tenantId 在每个服务层强制透传，数据权限在 SQL 层过滤，代客操作的策略 owner 与 creator 分离。任何一层都无法越权访问其他租户数据。
MULTI-TENANT
02 · SEPARATION
上层依赖下层
禁止跨层跳用
L1 调用 L2，L2 调用 L3，依此类推。门户层不直接访问数据层，决策层不绕过触达层。职责边界由架构约定，不靠人工自律。
LAYERED ARCH
03 · AUTONOMY
Agent 决策
独立于规则引擎
L2 Agent 层完整替代传统硬编码规则引擎，通过 LLM 推理 + Tool Call 驱动。Guard Rail 独立校验所有指令，Agent 越聪明，边界越清晰。
AGENT-NATIVE
04 · OBSERVABILITY
决策全程
可溯源可解释
每条 Agent 指令生成推理日志，每次触达记录 Tool Call 链路，财务结算独立追踪每类资源用量。系统行为完全可审计，不是黑盒。
TRACEABLE
SYSTEM ARCHITECTURE DIAGRAM · 完整架构图

智能营销平台 · 产品架构图

L1 用户界面层
三端独立部署 · 共享后端服务 · 多租户数据严格隔离
🏢运营后台
营销任务管理 营销模版配置 DMP 数据管理 触达资源管理 质检与督导 Agent 管理与监控 账号权限管理
🎯客户工作台
营销任务（租户内） 人群圈选 效果监控 账单管理 IM 指挥中枢
📞坐席工作台
软电话（WebRTC） 实时 AI 辅助 外呼任务 话术库 客户跟进 质检工作台
L2 Agent 决策层
LLM 驱动自主决策 · Tool Call 执行 · IM 作为第四交互界面
🧠Agent Brain · 决策引擎
触达时机自主判断 渠道组合智能选择 多 Agent 协作调度 意向分析 Agent 内容生成 Agent 时机调度 Agent 质检 Agent
📡Signal Gateway · 信号聚合
CLM 阶段跃迁信号 行为事件订阅 Webhook 外部触发 定时任务触发 IM 指令入口 信号优先级队列
🔧Tool Registry · 工具层
AI 外呼 Tool 短信发送 Tool 邮件发送 Tool 策略节点 Tool CLM 跃迁 Tool 飞书 / 钉钉 Bot Tool
🛡Guard Rail · 行为风控
决策边界约束 人工审批节点 行为审计日志 异常熔断降级 IM 指令权限校验
💬IM 营销指挥中枢 · 飞书 / 钉钉 对话即指令
质检异常 → 推送审批群 执行率预警 → 实时推送 "扩量 20%" → 自动调参 "暂停策略" → 节点停止 "出今日报表" → 生成推送 A/B 结果 → 推送对比报告
L3 全渠道触达层
策略编排 + 频次风控横切拦截 · 所有触达必经 · 多供应商智能调度
📞外呼通道
AI 外呼（TTS 驱动） 预测式外呼 人机协作外呼 坐席直呼 IVR 自助服务 呼入智能分配
💬短信通道
发送队列 通道组智能调度 状态回调 黑名单拦截
📧邮件通道
SMTP / API 适配 打开 / 点击追踪 退订管理
🔔Push / 站内信
App Push（APNS/FCM） 站内消息中心 到达 / 已读回调
💼私域 / 社交渠道
企业微信 微信公众号 / 小程序 WhatsApp
L4 数据与客户智能
客户数据平台 · 实时生命周期管理 · 统一事件中心 · 转化归因分析
🗄️CDP · 客户数据平台
源数据接入 用户画像 人群模型 营销标签 人群圈选 Agent 长期记忆持久化
🔄CLM · 客户生命周期
生命周期阶段定义 阶段跃迁规则 跃迁事件触发 流失预警 生命周期看板
⚡Event Hub · 事件中心
用户行为事件采集 实时事件流（Kafka） 事件清洗 / 标准化 Signal Gateway 订阅入口
📈Analytics · 效果分析
转化漏斗 触达效果 A/B 实验报告 归因分析 实时看板
L5 AI　中　台
核心差异化能力层 · 驱动 Agent 决策与全链路 AI 化
🤖LLM 接入与管理
Claude / GPT / DeepSeek 模型路由（成本 / 能力 / 延迟） Prompt 版本管理 Token 用量统计 MCP Tool 注册中心
🎙️语音 AI 服务
ASR · 实时转写 TTS · 语音合成 情绪检测 声纹识别 AI 质检语音分析
🔍RAG · 知识检索
知识库向量化索引 实时语义检索 话术召回与排序 检索质量评估
💬对话管理服务
多轮上下文窗口 会话 ID 管理 IM 会话映射 会话记录持久化
📊AI 效果评估
Agent 决策质量评估 话术转化效果追踪 模型 A/B 实验 AI 成本 ROI 分析
TECHNOLOGY STACK · 核心技术选型

每一层的技术选型
都有工程理由

L2 · AGENT LAYER
Agent 决策 / AI 推理
Claude / GPT-4o DeepSeek 本地模型 MCP Protocol Tool Registry RAG
L5 · AI 中台
语音 AI / 向量检索
ASR 实时转写 TTS 语音合成 Embedding 向量数据库 情绪检测
L4 · DATA
事件流 / 实时计算
Kafka Flink Spark Streaming Signal Gateway WebSocket
L3 · CHANNEL
通话 / 多通道触达
WebRTC SIP Trunk SMTP / API APNS / FCM 企微 / 钉钉
L4/L5 · STORAGE
存储 / 缓存 / 分析
MySQL 集群 Redis 集群 ClickHouse Elasticsearch OSS
L5 · INFRA
可观测 / 服务治理
SkyWalking ELK Stack Prometheus Nacos XXL-Job API 网关
DESIGN DECISIONS · 关键架构决策

不是最流行的选择
是最合适的选择

DECISION 01
三端门户共享后端，tenantId 在数据层隔离
内部工作台、客户工作台、坐席工作台使用同一套微服务，通过 tenantId + roleType 身份上下文控制数据访问范围，而不是部署三套独立后端。降低了 90% 的运维复杂度，同时保证租户间数据零越权。
SHARED BACKEND · DATA ISOLATION
DECISION 02
Agent 层与策略编排层分离，Guard Rail 独立
L2 Agent 决策层只负责推理与指令生成，L3 全渠道触达层只负责执行与路由。Guard Rail 作为横切拦截器，在所有指令下发前完成合规校验。三者职责隔离，任何一层的故障不会扩散到其他层。
SEPARATION OF CONCERNS
DECISION 03
A/B 实验服务从策略引擎中独立出来
实验分流、指标追踪、统计显著性判断、一键上线是一个完整闭环，混在策略引擎中会造成职责模糊。独立后，实验服务可以被任何上层模块调用，也可以被 IM 指令直接触发上线，不依赖策略流程。
SERVICE DECOMPOSITION
DECISION 04
财务结算层独立于数据层，两者不合并
L4 数据层管理用户画像、行为数据、决策日志，关注数据资产和实时计算。财务结算独立追踪每类资源用量，关注金融准确性和审计合规。两者职责分离，数据查询与账单计算互不干扰。
FINANCIAL ISOLATION
DECISION 05
IM 作为第四交互界面，不是通知渠道
飞书/钉钉 Bot 不只是消息推送，它是一个完整的指令接收-解析-执行闭环。IM 消息经过 Signal Gateway 路由到 IM 指令 Agent，LLM 解析意图后通过 Tool Registry 调用对应系统 API，执行结果回复到原消息线程。
IM AS INTERFACE

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