物资领用 Agent（Java）
案例介绍
我独立设计并实现 ReAct 运行时（Java 17、零第三方依赖）：大模型只决定下一步调用哪个工具，
库存扣减、额度校验、审批与通知全部由原业务服务执行。工具统一 JSON Schema 并做执行前校验、
按工具超时与错误分型；单笔超 2000 元自动暂停人工确认，跳过审批会被业务层拒绝，单号幂等
避免重复扣库存和重复通知。制度问答用 BM25 与向量双路召回、RRF 融合，回答带条款编号，
未命中直接拒答。项目配套 12 条固定场景评测与逐步 trace，覆盖超额、缺货、越权、拒答与注入，
并支持会话落盘，进程重启后仍可继续人工确认。
物资领用 Agent（Java）
案例介绍
面向 2000+ 员工的企业物资平台，在已上线的库存、额度、审批与飞书通知之上落地领用 Agent。
我独立设计并实现 ReAct 运行时（Java 17、零第三方依赖）：大模型只决定下一步调用哪个工具，
库存扣减、额度校验、审批与通知全部由原业务服务执行。工具统一 JSON Schema 并做执行前校验、
按工具超时与错误分型；单笔超 2000 元自动暂停人工确认，跳过审批会被业务层拒绝，单号幂等
避免重复扣库存和重复通知。制度问答用 BM25 与向量双路召回、RRF 融合，回答带条款编号，
未命中直接拒答。项目配套 12 条固定场景评测与逐步 trace，覆盖超额、缺货、越权、拒答与注入，
并支持会话落盘，进程重启后仍可继续人工确认。
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