2026-04-16 06:00:42 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 爱奇艺海外技术团队推出TenonAgent解决方案，通过前端零侵入JS包、统一LangGraph后端框架和公共SkillsHub三层架构，帮助老旧业务系统低成本集成AI能力。方案支持Web系统、飞书等多端接入，采用AG-UI协议标准化交互，可将排障时间从30分钟缩短至2分钟，配置效率提升80%。核心价值在于沉淀系统元知识为AI可读说明书，通过MCP/Skills市场打破能力孤岛，为老系统提供面向AGI生态的平滑升级路径。 综合评分： 85 文章分类： 解决方案,AI安全,安全建设,应用安全,安全工具

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零侵入、低成本！轻松为老系统注入 AI 灵魂

原创

海外后端研发组海外后端研发组

爱奇艺技术产品团队

2026年4月9日 11:59 北京

01#

项目背景

大模型浪潮席卷而来，如今各团队都在思考以下问题：

“如何让我们的系统也拥有一个聪明的专属 AI 助手？

我们系统的哪些流程可以让AI来做？

我们该如何启动、有序转型？”

但理想很丰满，现实往往很骨感。当我们把目光投向现有的业务系统时，往往会面临以下几个问题：

前端历史包袱重：公司内部沉淀了大量的历史业务系统，前端生态非常复杂，涵盖了 Vue2、老旧的 React，甚至还有古董级的 JSP，现代 AI 对话库很难兼容。
后端接入成本高：AI绝不能只是个“闲聊机器人”，它必须能长出“手脚”去调用真实的业务接口（查数据、做操作）才能产生商业价值。但在传统接入模式下，为了给AI 挂载一个简单的业务工具，开发人员不得不从零手动搭建复杂的后端 Agent 工作流（Workflow），深陷于繁琐的意图解析、上下文记忆管理、以及前后端状态流转的“脏活累活”中，联调成本极高。
能力沦为“AI 孤岛”，优质工作流无法复用：各个业务线辛辛苦苦调优的提示词（Prompt）、封装好的优质工具接口、沉淀下来的复杂业务工作流，往往只被困在自己的系统里。客服 Agent 调不到运维的接口，财务Agent 查不了HR 的数据。“烟囱式”的AI 开发不仅让各团队在重复造轮子，更让未来系统间的“多智能体协同”沦为空谈。

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解决方案

基于上述痛点，海外技术团队开发上线了 Tenon Agent 解决方案，目前已在内部顺利落地了 10 余个业务项目。Tenon Agent 的核心解法可以概括为三步：

前端接入层：提供一套零侵入的JS 包，兼容各种前端框架，让老旧项目能以极低的成本无缝挂载大模型能力。
后端基座层：提供统一的Langgraph Agent框架，把繁琐的大模型交互、状态流转和记忆管理标准化，做到开箱即用。
能力生态层：提供公共的Skills Hub，结合奇智的MCP市场，将分散的能力逐步沉淀为全公司可复用的通用Skills 生态。

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整体架构

3.1入口层 (多端触达)：

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作为触达用户的最前线，支持多种形态的业务终端接入。

Web 业务系统前端： 无缝嵌入公司各类存量、新建的Web业务系统。
飞书端：深度集成飞书机器人，满足内部高频的办公/运维查询诉求。
未来扩展： 架构预留了IQAgentPortal 统一门户以及A2A（Agent to Agent 智能体间通信）等其他入口接入能力。

3.2 接入层 (极简集成)：

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提供零侵入的通用JS SDK与专用模块。无论老系统使用何种前端框架，均可以极低成本快速挂载AI 助手。

3.3 协议层 (交互标准)：

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采用轻量级的AG-UI开源协议，AG-UI 全称Agent-User Interaction Protocol（智能体– 用户交互协议），是由 CopilotKit 团队于 2025 年 5 月推出的开源、轻量级、事件驱动的开放协议标准，核心作用是标准化 AI 智能体（Agent）与前端用户应用之间的通信与交互流程，填补了智能体生态中「Agent – 用户端」交互的协议空白。

3.4 应用层 (管理与生态)：

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管理后台：提供可视化的Agent配置、权限管控（鉴权）、会话管理与安全审计。

Skills Hub：打破“AI 孤岛”，将各业务线的优质工具接口沉淀为全公司可复用的公共技能市场。

3.5 编排层 (AI 大脑)：

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基于通用的LangGraph运行时打造，替代繁琐的人工硬编码，全自动处理大模型的意图路由、复杂对话的状态与记忆管理，以及工具调用执行。

3.6 LLM 层 (底层基座)：

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依托公司内部的奇智平台，统一接入大语言模型算力、企业级知识库，以及标准化的MCP工具市场。

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接入教程

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传统接入方式

4.1 创建应用获取凭证

Tenon Agent有一个管理后台，只需要在平台创建Agent并绑定需要的飞书知识库、MCP和Skills，Agent即刻拥有你填写的这些能力。

4.2 后端保存凭证获取token

出于安全考虑，AK/SK必须保存在后端，由后端向Tenon Agent平台请求临时 Token给前端使用，严禁将AK/SK直接暴露在前端代码中。

4.3 前端引入JS

需两行代码，即可在任意古董级系统页面右下角悬浮生成一个专属的 AI 侧边栏/对话框，实现真正的零侵入。

通过Skills接入

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为了方便使用Vibe Coding的方式接入Tenon Agent，我们还提供了接入Skills，将Skills下载到本地导入Cursor或Claude Code即可一句话接入。

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优秀案例

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5.1 跨系统排障场景

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以前互动营销的营销位匹配排障，往往需要多人、多系统串联协作：开发A登录互动营销平台查策略详情，再去Kibana拉日志；根据访问日志模拟用户请求，才能拿到漏斗/过滤步骤信息。多数问题最终落在圈人条件不匹配，开发B还需要在策略引擎的标签侧按标签来源继续追踪，把问题转给BI、脸谱等标签系统接力排查，整体流程耗时且沟通成本高。

接入Tenon Agent 后，运营只要在对话里提一句「帮我查一下 uid=333333333这个用户为什么看不到 id=3082 的策略」，Agent就会自动触发策略匹配定位的排障 skill：按skill 里定义的标准流程，调用各系统提供的工具能力完成查询、模拟与过滤分析，并在必要时直接跳转到策略编辑页定位配置。最终在约1分钟内把关键结论与下一步可操作的调整方向汇总出来，将原本分散在“查平台—翻日志—模拟请求—跨团队追踪标签”的排障链路，收敛为一次对话即可完成的闭环。

收益： 排障时间从原本的 30分钟缩短至 2分钟。

5.2 多语言词条自动配置

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在老旧的后台系统中配置多语言词条往往是一项枯燥且繁琐的“体力活”。研发或运营人员需要经历：查找对应的菜单入口-> 打开新增表单 -> 手动规范输入 Key 值 -> 分别切换并填入中文、英文等多语种翻译-> 点击保存。步骤繁杂、页面跳转多，遇到大批量新增时，极易产生机械性疲劳和漏填、错填的问题，新员工上手也需要记忆菜单路径。

接入 Agent 后，复杂的表单填写被彻底简化为“一句话指令”。用户只需在侧边栏用自然语言输入，例如：「增加多语言key:test_movie，中文翻译：电影」。 Agent 会自动解析这句话的意图，精准提取出Key 值和文本内容，并自动调用相关的Skill 组件。它不仅能自动识别并跳转到对应的配置页面，还能接管原生页面表单，将提取到的字段准确无误地填入对应位置（甚至可以结合大模型能力自动补全英文翻译等缺失语种），实现“所说即所得”。

收益：将原本需要多次点击、跨页面查找的十几步操作，缩短为 1 次对话，单次配置效率提升 80% 以上。

5.3 将飞书文档集成知识库

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轻松两步即可将飞书文档变为Agent知识库:

第一步：将飞书文档加入Tenon Agent飞书机器人阅读权限。

第二步：将飞书文档地址填入Tenon Agent系统。

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生态展望与规划

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Tenon Agent的愿景不仅仅是为老系统增加一个“聊天框”，而是以此为契机，推动公司内部历史业务系统的“AI 化改造”。随着越来越多系统的接入，我们将按以下三个阶段逐步构建起完善的智能体生态：

6.1 沉淀系统元知识，编撰“给 AI 看的系统说明书”

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在帮助前端集成Agent的过程中，我们会引导各业务线系统性地梳理和总结现有的运维文档、操作手册，并将其转化为高质量的系统提示词。这些沉淀下来的知识，相当于为每一个历史包袱沉重的老系统，量身定制了一份“机器可读的系统说明书”，让大模型能够深度理解各个老系统的业务边界与底层逻辑。

6.2 操作能力资产化，共建标准化的 MCP 与 Skills 市场

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在接入的过程中，对于老系统中的高频业务操作，不断抽象并封装成标准化的公共Skills和MCP。这种“公共格式”的统一，意味着不同系统之间不仅打破了数据孤岛，更打破了“能力孤岛”。A 系统沉淀的“账号解封”能力，B 系统的Agent 也能通过权限一键调用，最终形成公司级的 “AI 业务能力大市场”。

6.3 面向未来演进，无缝对接前沿的 AI 自动化生态

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AI 领域的发展日新月异。正是因为我们在当前阶段提前做好了“系统认知标准化（AI说明书）”与“操作能力标准化（MCP/Skills）”，我们的老系统在未来将具备极强的扩展性。当行业内涌现出更强大的自主智能体框架（如OpenClaw、OpenDevin 等全自动AI工具）时，我们的系统无需进行底层的二次重构，即可实现“即插即用”。

总结而言：“Tenon”一词意为榫卯，寓意着让每一个历史包袱沉重的业务系统，都能像精妙的传统榫卯结构一样，无缝且牢固地嵌合进公司的 AI 大生态中。Tenon Agent 提供的是一张通往未来的“船票”。通过简单的接入与资产沉淀，我们让那些沉睡的老系统不仅能在今天拥有专属的 AI 助手，更能以极低的成本拥抱明天更加广阔的 AGI 生态。

目前 Tenon Agent 已在团队内部广泛应用并持续演进。未来我们将探索其与更多前沿 AGI 生态的结合。欢迎在评论区交流你们在老系统 AI 化改造中的经验与痛点！

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