**【标签】**学习工作
**【标题】**学习工作 ＋ EvoNexus — 给 API 造一个突触工作区
0. 先和大家打个招呼吧
大家好！我是Compan-lin，一个医学院的大一工科生，我没有相关的开发经历，但我喜欢通过一个现象去提出一种理想架构，于是TRAE给我的创作提供了不可或缺的帮助，当初我和它一起开发时，我对于其中一些专业的词语实在无法准确说出，我只能给他一点形容，比如当我想要去说一个小组件时，我说“在这个颜色上面左边的那个圆角边框的组件或许需要调大一点”，TRAE很好的接住了我的意思，这点让我有着很高的激情去开发我的这个项目‘
1. Demo 简介
是什么： 目前是一个交互式网页 Demo，HTML 文件，双击即用。用「统一标签层」作为公共语言，让两个 AI 代理通过自然语言互问互答，自动协商不同 API 之间的字段映射和数据转换，未来希望落地为一个系统。
面向谁： 企业 IT 开发者、系统集成工程师、需要对接多个 SaaS 平台 API 的技术团队。
主要功能：
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多 API 接入 + 知识注入：点击按钮接入钉钉、飞书、企微等 API，为每个 API 导入文档、代码、示例数据，AI 代理拿着对方的"说明书"来协商。
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拖拽式共享映射空间：将已导入知识的 API 拖入共享工作区，AI 自动分析字段、建立统一标签、生成映射规则。第三个 API 接入时自动学习已有标签，零冷启动。
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AI 协商 + 收发件 + 产物导出：模拟协商展示完整对话流程；支持填入 DeepSeek/OpenAI Key 启用真实 LLM 协商；协商完成后自动生成收发件数据，可导出协商日志、统一标签、字段映射、转换结果。
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截图展示（图1：共享映射空间全景。图2：协商完成界面）
2. Demo 创作思路
灵感来源： 企业中钉钉审批数据无法自动同步到飞书表格，企业微信考勤无法与 Notion 联动。每对接两个 API 就要写一次定制代码，3 个 API 需要 6 个适配器，5 个 API 需要 20 个——O(n²) 的对接成本不可持续。
想解决的问题： 用"统一标签层"替代 N×N 的点对点桥接，扩展成本从 O(n²) 降到 O(n)。AI 代理不是凭空猜测，而是注入了 API 文档+代码+示例数据后，基于语义理解来协商映射，并且目前的ai支持。
为什么做这个方向： 传统 iPaaS 工具需要专业开发人员配置，手工维护成本高。EvoNexus 的思路是让 AI 代理自己协商，人类只需要导入资料和确认结果。数据库作为"组织记忆"，历史规则持久化，新 API 接入秒级完成。
3. Demo 体验地址
交互式 HTML 文件，Zip 格式打包上传（见附件 EvoNexus_Demo.zip）。
使用方式：
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解压 Zip，双击
EvoNexus_Demo.html，浏览器打开 -
点击「接入钉钉审批」→「
导入资料」→ 拖入映射空间 -
点击「开始协商映射」查看模拟协商流程
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如需体验真实 AI 协商，填入 DeepSeek API Key（仅存浏览器内存，刷新消失），点击「
真实 AI 协商」 -
协商完成后可导出协商日志、统一标签、字段映射、转换结果
4. TRAE 实践过程
| 阶段 | 我的输入 | TRAE 完成的工作 |
|---|---|---|
| 概念设计 | 五层架构 + 统一标签 + AI 互问互答协商 | 将概念落地为可执行的技术方案，输出 Flask 后端 + SQLite 数据库设计 |
| 概念页 | 整体架构思路 | 生成 EvoNexus.html 产品介绍页，含架构图、方案对比表 |
| 交互 Demo | 拖拽工作区、多 API 共享空间、独立收发件区 | 生成完整 Demo HTML，实现拖拽、映射、协商、收发件全流程 |
| LLM 集成 | 1 个 Key + 2 个代理 + Prompt 切换 | 实现浏览器直接调 DeepSeek/OpenAI API，3 轮协商自动完成 |
| 测试集 | 需要测试数据和验证脚本 | 生成 3 组 API 测试数据 + test_transform.py，23 条全部通过 |
| 导出功能 | 需要协商日志、标签、映射、转换结果 | 添加导出面板 + Toast 通知 + 步骤引导 |
| 打包提交 | 组件不能渲染，架构有问题换用原生 | 原生驱动完全重写，纯 ES5 零外部依赖，单 HTML 交付 |
开发截图：
初始阶段：
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继续开发阶段：
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Session ID：
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优化阶段：
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最终文件压缩包：
EvoNexus-demo.zip (42.5 KB)