在企业数字化转型的深水区，CRM 与 ERP 系统的边界正在被 AI 能力重新定义。传统套装软件要么过度定制导致维护灾难，要么僵化刻板无法适配快速变化的业务流程。开源框架 Open Mercato 试图回答一个根本性问题：如何构建一个既能提供 80% 开箱即用功能，又能保留 20% 深度定制空间的企业级 AI 驱动平台。本文将从模块化架构、领域模型设计、Agent 集成接口三个维度，剖析这一框架在企业级 AI 应用场景下的工程实践。
一、模块化架构：自发现与覆盖机制
企业级系统的复杂度来源于领域知识的多样性。一个典型的制造型企业可能需要同时运行 CRM 销售流程、ERP 订单管理、库存控制、项目跟踪等多套业务模块。传统的单体架构往往陷入 “改一处动全身” 的困境，而 Open Mercato 采用的模块化设计提供了一种优雅的解法。
每个功能单元被封装为独立模块，存放于src/modules/<module-name>目录下。模块内部自包含前端页面、后端 API、数据库实体、国际化资源甚至 CLI 命令。这种设计带来的核心价值是自发现机制：框架在启动时扫描所有模块目录，自动注册路由、实体和依赖关系，无需手动在全局配置中声明。这意味着团队可以像搭积木一样启用或禁用特定模块，也可以在不修改核心代码的前提下通过 overlay 机制覆盖任意模块的默认实现。
从工程实践角度看，这种架构对团队协作有直接影响。新成员只需要理解单个模块的目录结构约定，即可独立开发而不会破坏其他模块的稳定性。对于需要快速验证的业务假设，可以先以独立模块形式实现，待成熟后再考虑是否合并到核心框架。
二、领域模型：动态表单与多租户设计
企业级系统的另一个核心挑战是如何平衡标准化与灵活性。销售流程和项目管理的实体模型差异巨大，但它们又都需要客户主数据作为基础。Open Mercato 的设计哲学是 “实体模型下沉，自定义字段上浮”：核心模块提供经过验证的标准实体，而业务特定字段通过动态表单系统实现。
在技术实现上，框架使用 MikroORM 作为 ORM 层，每个模块拥有独立的 entities 定义和迁移文件，而非传统的全局 schema 管理。这种设计确保了模块之间的数据库层面隔离 —— 删除或重构一个模块不会意外影响其他模块的表结构。动态表单系统允许管理员在运行时定义新的字段、验证规则和 UI 组件，数据以 JSONB 形式存储在基础表之上，查询时通过混合索引实现高性能检索。
多租户是企业软件的必备能力。Open Mercato 将tenant_id和organization_id作为大多数实体的必选字段，通过数据库级别的行级隔离确保租户数据安全。在 RBAC 层面，框架支持基于角色的功能开关和组织级别的可见性控制 —— 同一角色的用户可能因为所属组织不同而看到不同的数据范围或功能菜单。
三、Agent 集成：Model Context Protocol 的工程实现
AI 能力的接入是现代 CRM/ERP 框架区别于传统产品的关键。Open Mercato 内置的 AI Assistant 采用 Model Context Protocol（MCP）实现与业务系统的对话交互。MCP 是一种新兴的 AI Agent 交互协议，它定义了 Agent 如何发现系统能力、执行操作并管理上下文，与传统的 REST API 集成相比，MCP 更适合需要多步骤推理和状态保持的复杂业务场景。
具体到 Open Mercato 的实现，AI Assistant 通过四类核心工具与业务系统交互。discover_schema工具支持用自然语言查询数据库实体结构，返回字段类型和关系网络，这对于需要理解数据模型的 Agent 至关重要。find_api工具提供 API 端点的语义搜索能力，Agent 无需预先知道具体的路由路径即可定位到合适的业务操作。call_api工具则在获取当前请求的租户上下文后，自动注入认证信息并执行实际的 API 调用。context_whoami返回当前用户的身份和权限范围，确保 Agent 的所有操作都在授权范围内进行。
这种设计的企业价值在于：业务用户可以通过对话方式完成原本需要多个系统界面切换的操作，例如询问 “过去三个月华东区销售额 TOP5 的客户有哪些” 并直接生成报表。技术团队则可以专注于业务流程的 API 化，而不必为每种可能的用户查询场景预设固定页面。
四、工作流编排：事件驱动与持久化订阅
业务系统中的工作流往往不是同步执行的。订单提交后需要触发库存检查，库存确认后需要通知财务系统，发货完成后需要更新客户满意度追踪。这些跨模块的协调逻辑如果耦合在业务代码中，将很快变得不可维护。
Open Mercato 采用发布 - 订阅模式处理这类场景。领域事件在实体变更时被发布到消息队列，支持本地订阅或 Redis 持久化订阅者。订阅者可以监听特定事件类型并执行后续逻辑，例如自动创建后续任务、发送通知或触发外部集成。这种事件驱动架构的优势在于模块之间的松耦合：订单模块不需要知道谁会对订单完成事件感兴趣，任务管理模块也只需要订阅自己关心的事件类型即可。
从运维角度，持久化订阅确保了即使消费者暂时离线，事件也不会丢失。这对于需要保证业务流程最终一致性的企业场景尤为重要。框架同时提供了事件重试机制和死信队列处理，帮助运维团队定位和处理异常情况。
五、工程实践参数与监控建议
将上述架构理念落地到生产环境，需要关注若干可操作的工程参数。首先是模块隔离粒度的选择：建议以业务领域边界作为模块划分依据，而非技术分层 —— 这既能保持领域逻辑的内聚性，又能为未来的微服务拆分预留可能性。其次是多租户性能优化，框架默认的 JSONB 字段查询在数据量超过十万条时可能出现性能退化，此时应当根据实际查询模式设计适当的物化视图或外部索引。
对于 AI Agent 集成，建议为 MCP 工具调用设置超时阈值（单次调用不超过 5 秒）和调用频率限制（每分钟不超过 30 次），并在日志中记录完整的请求响应以供审计。事件驱动工作流需要关注消息队列的积压监控，当待处理事件数量超过阈值时应触发告警，避免因消费者故障导致业务流程停滞。
数据加密是企业级系统的必备能力。Open Mercato 支持字段级别的加密存储，密钥由 Vault 或 KMS 服务管理，加密操作在 ORM 的生命周期钩子中自动完成 —— 写入时加密，读取时解密，对业务代码透明。对于包含 PII 的字段，建议在系统配置中启用加密，而非依赖应用层的加密逻辑。
总结
Open Mercato 代表了一种务实的企业级 AI 驱动平台构建思路：不过度追求架构纯粹性，而是在模块化与内聚性之间寻找工程平衡点。对于需要快速交付 CRM/ERP 能力的团队，它的 80% 开箱即用理念降低了起步门槛；对于需要深度定制的场景，模块覆盖机制和 MCP Agent 集成接口提供了足够的扩展空间。在 AI Agent 日益成为企业软件标配的今天，这类框架的架构设计思路值得参考。
资料来源：本文技术细节主要参考 Open Mercato 官方 GitHub 仓库及其架构文档。