想象一下，你给一间小小的新闻编辑部留了一张值班表。
它每两小时看看世界：实验室有没有发布重要成果？模型的能力、价格或安全边界有没有真的改变？一篇论文、一条公开原帖，是否值得让普通观众停下来听一分钟？
遇到大消息，编辑查证、写稿，主播开口，剪辑师排镜头，封面设计师点亮风暴中的那束电光。最后，发行员把视频送到 B站——还会回头确认：观众真的能看了吗？它进合集了吗？
这就是《AI风暴眼》想做的事。不过，这间编辑部最重要的本领，恰恰是知道什么时候不出刊。
本章以企业运营诊断 AI Copilot 为例，展示 Java 服务、DDD、消息、检索、LLM 工具调用、实时推送、工作流与 DevOps 如何形成一个完整系统。它不是特定业务的唯一实现，而是一份可用于架构设计和面试阐述的参考蓝图。
这个项目将 Java、Spring、DDD、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch、工作流、LLM Function Calling、MCP、SSE、性能与 DevOps 串成一条完整链路。
企业 AI 应用的本质是将概率模型嵌入确定性系统：程序负责身份、权限、数据、工具与审计，模型负责语言理解、归纳和受约束的决策。RAG 解决知识与事实来源，Function Calling/Skill 解决受控动作，MCP 解决工具互操作，评测与观测解决持续可信。
LLM 擅长语言理解、信息抽取、归纳与受约束的决策；它不天然可靠、不了解实时数据，也不具备权限。生产系统应把模型放在受控流程中：模型负责推理，程序负责权限、数据、动作和校验。
