在AI火热浪潮之下，AI把各个领域都搅得风生水起。但是在To B领域中，AI落地太难，难在数据孤岛、场景复杂化和行业认知断层。想打通技术和业务的壁垒，光靠算法可不够。关键在于促进数据的融合和技术、业务的深度融合。如何让AI真正落地，真正去赋能复杂场景的逻辑推理和决策？我们今天要聊到一个系统——JVS逻辑引擎。它将业务流程的隐性规则和机器学习的自适应能力深度融合，构建起了一套可解释、可迭代、可跨领域迁移的智能决策体系。并且将AI能力解构为可编程、可监控、可复用的业务组件，让企业像搭积木一样构建自己的智能工作流。企业级AI应用的痛点：市场充斥着大量垂直场景的AI工具，但是工具间数据孤岛、接口标准混...

难不成除了我人均四五段大厂吗，怎么问出来的

1. 架构设计  2. 技术栈说明  前端: React@18 + Ant Design@5 + TypeScript + Vite 初始化工具: vite-init UI框架: Ant Design Pro (企业级UI组件库) 后端: Supabase (BaaS服务) 数据库: PostgreSQL (Supabase内置) 认证: Supabase Auth 文件存储: Supabase Storage 状态管理: React Context + useReducer 路由: React Router@6 HTTP客户端: Supabase Client SDK  3. 路由定义   ...