动态模型简介

动态模型是一个抽象的编程方法，依赖于其它编程语言来实现。

从认知角度出发，认为系统中的事物可以先于程序存在，并通过面向对象的方式被认知和使用。

• 事物（Thing）：表示结构化的数据，通常以树形结构形式存在，如XML或JSON。
• 动作（Action）：任何模型都可以转化为可执行的动作，相当于函数或方法。

动态模型基本概念

• 模型（Thing）：结构化的数据，通常以树形结构表示，如XML或JSON，可用于描述系统中的事物。
• 动作（Action）：任何模型都可以转化为可执行的动作，相当于编程中的函数或方法，具有可执行性。
• 动作上下文（ActionContext）：用于存储变量和维护执行状态，作为动作执行时的环境支持。
• 世界（World）：模型的容器，用于获取模型，是包含各种事物的集合体，对应现实世界中的环境。

面向对象编程实现

动态模型通过树形结构数据（如XML）实现面向对象编程范式。

对象属性与行为示例

<Person name="zhangsan" age="40">
    <actions>
        <GroovyAction name="helloWorld" code="println 'hello world'"/>
    </actions>
</Person>
            

• 对象属性：通过XML节点自带的属性定义（如name、age）
• 对象行为：通过子节点(actions/GroovyAction)定义可执行方法
• 模型扩展：任何模型都可通过描述者机制继承行为和结构

描述者模型示例

<thing name="Person" descriptors="xworker.lang.MetaDescriptor3">
    <actions>
        <GroovyAction name="sayHello" code="println self.name + ' say hello';"/>
    </actions>
    <attribute name="name"/>
    <attribute name="age"/>
</thing>
            

继承机制与规则

动态模型支持灵活的继承机制，一个模型可以继承除自身之外的任意其它模型，从而继承其行为、属性和子节点描述。

继承的基本原则

• 顺序原则：当存在多个继承路径时，优先按照继承链的声明顺序来解析行为或结构。
• "只用一次"原则：在继承链中，若某个模型已被使用过，则不会再次参与后续解析，避免递归死循环和歧义。

继承示例（extends属性）

<thing name="Person" descriptors="xworker.lang.MetaDescriptor3">
    <actions>
        <GroovyAction name="sayHello" code="println self.name + ' say hello';"/>
    </actions>
    <attribute name="name"/>
    <attribute name="age"/>
    <attribute name="sex" inputtype="select">
        <value name="男" value="0"/>
        <value name="女" value="1"/>
    </attribute>
    <thing name="Child" extends="xworker.doc.dyanmicmodel.examples.Person"/>
</thing>
            

继承效果说明

• Child 模型通过 extends="xworker.doc.dyanmicmodel.examples.Person" 继承 Person 的行为（如 sayHello）。
• Child 同时继承了 Person 所定义的属性描述（如 name、age、sex）及其子节点结构。
• Child 是 Person 的一种扩展，可用于构建更复杂的对象层次。

模型的执行机制

动态模型通过run行为实现模型的执行，并利用递归和JavaAction引擎完成最终的功能落地。

run行为与执行流程

• run行为：在动态模型中，每个可执行模型都默认拥有一个名为run的行为，用于触发该模型的核心功能。
• 递归执行：当执行一个模型时，系统会递归查找其描述者链上的run行为，直到找到可以直接由引擎执行的节点为止。
• 终止条件：递归执行会在遇到由JavaAction定义的run行为时终止，表示进入元语言层并由引擎直接执行。

JavaAction引擎直接执行机制

JavaAction是XWorker动态模型引擎中的核心执行单元，它负责将模型行为映射到实际的Java方法调用或脚本执行。

<thing name="GroovyAction">
    <actions>
        <JavaAction name="run" code="println 'Executing Groovy script'"/>
    </actions>
</thing>
            

• 当GroovyAction被触发执行时，其run行为将被解析为JavaAction。
• JavaAction将Groovy代码交给Java虚拟机进行编译和执行。
• 这种机制实现了从高级模型到底层语言的无缝过渡。

执行过程示意图

[用户模型]
   │ run()
   ▼
[描述者模型]
   │ run()
   ▼
...
   │ run()
   ▼
[JavaAction]
   └──▶ JVM 执行 Java 方法或脚本（如Groovy）
            

动态模型的应用场景

动态模型不仅提供了灵活的编程方式，还支持多种高级应用场景，包括数字化编程、高层模型构建和AI交互等。

数字化编程

数字化编程是指将功能封装为模型，并通过模型进行程序开发。在XWorker中，基础模型通常是对Java类库的封装。

• 模型是数据结构化的可执行单元，可以通过修改实时生效。
• 例如：GroovyAction 模型可以封装一段脚本代码并随时执行。
• 这种机制支持运行时动态编程，无需重启系统即可更新逻辑。

<GroovyAction name="helloWorld">
    <code>
        println 'Hello, dynamic world!';
    </code>
</GroovyAction>
            

高层模型的构建

高层模型通过组合已有模型来定义更复杂的行为和结构，形成抽象层级。

• 一个模型的行为可以用另一个模型来解释执行。
• 例如：Person 的 sayHello 行为由 GroovyAction 实现，而 GroovyAction 本身由 JavaAction 执行。
• 模型之间通过递归调用最终进入元语言层（如 Java）执行。

<thing name="Person">
    <actions>
        <GroovyAction name="sayHello" code="println self.name + ' says hello'"/>
    </actions>
</thing>
            

AI交互与智能生成

动态模型天然适合AI交互，因为模型是结构化数据，易于创建、修改和解析。

• AI 可以根据上下文自动生成或修改模型内容。
• 通过元模型新增的 AI 属性（如 ai_needGenerate、ai_promptRequirement），模型可具备智能生成能力。
• 例如：AI 根据用户需求描述自动补全一个按钮点击事件的 GroovyAction 脚本。

<GroovyAction name="onButtonClick" ai_needGenerate="true">
    <ai_promptRequirement>
        当用户点击按钮时，显示当前时间。
    </ai_promptRequirement>
</GroovyAction>
            

元模型与AI集成

动态模型中的元模型不仅是系统的基础构建单元，还具有自解释能力和无限递归结构。它与AI的结合进一步提升了系统的智能生成和动态演化能力。

元模型结构概述

元模型是一种特殊的模型，用于定义其他模型的结构和行为。它是系统中最基础的“类模型”。

• 通过 和 定义模型及其属性。
• 使用 extends 属性实现模型继承，支持复杂结构的复用。
• 具备自解释能力：元模型可以描述自身并生成任意模型。

<thing name="thing">
    <attribute name="name"/>
    <attribute name="extends"/>
    <thing name="attribute">
        <attribute name="name"/>
    </thing>
    <thing name="thing" extends="_root"/>
</thing>
            

元模型的编辑原理

元模型使得模型编辑器能够基于自身生成编辑界面，形成“以自己为模板”的递归机制。

• 模型编辑器通过描述者链查找字段定义，并生成对应的UI表单。
• 用户通过表单输入的数据最终被转化为符合元模型结构的XML或JSON。
• 由于元模型具备自解释能力，因此它可以作为所有模型的起点。

元模型的哲学意义

元模型不仅是技术概念，也蕴含着深刻的哲学思想。

• 与“道”相通： “无名天地之始，有名万物之母”，元模型可视为“一”，通过命名和组合生出万物。
• 与“上帝”相似： 元模型能创造一切对象，同时也能创造自己，具备自我指涉的能力。

AI与元模型的深度集成

XWorker 通过在元模型中引入 AI 扩展属性，实现了对模型的智能生成和自动优化。

• ai_needGenerate: 标记该模型是否需要由AI生成内容。
• ai_promptSystem: 指定AI的角色设定，如“你是一个Java开发者”。
• ai_promptRequirement: 描述用户需求，如“生成一个按钮点击事件处理脚本”。
• ai_getPromptFormat: 要求AI输出特定格式，如“返回Groovy代码片段”。
• ai_onResult: 处理AI返回的内容并更新当前模型。

<GroovyAction name="onButtonClick" ai_needGenerate="true">
    <ai_promptRequirement>
        当用户点击按钮时，显示当前时间。
    </ai_promptRequirement>
</GroovyAction>
            

XWorker 简介

XWorker 是动态模型的一个具体实现，它基于 Java 构建，使用 X-Meta 引擎来解释和执行模型。作为一个面向对象的系统，XWorker 将各种功能封装为模型，并通过这些模型进行灵活的系统构建与扩展。

XWorker 的核心架构

XWorker 使用动态模型作为其编程范式的基础，结合 X-Meta 引擎实现了对多种 Java 类库的封装与集成。

• X-Meta 引擎： 动态模型的 Java 实现，负责解析和执行模型的行为。
• 模型驱动开发： 所有逻辑以模型形式存在，支持运行时动态修改和执行。
• 类库封装能力： 对主流 Java 类库（如 Groovy、Netty、Jetty 等）进行了模型化封装，使其易于调用和组合。

<Person name="Zhangsan" descriptors="xworker.doc.dyanmicmodel.examples.Person" age="40">
    <Child name="Xiaoming" age="10"/>
</Person>
    

对 Java 类库的封装

XWorker 通过模型封装了大量 Java 类库，使开发者无需直接编写 Java 代码即可完成复杂任务。

• 常见类库如 Groovy、SWT、JavaFX、Netty、OkHttp 等均被封装成模型。
• 模型行为可由 JavaAction 或 GroovyAction 实现，具备良好的执行性能和灵活性。
• 非 Java 资源（如终端命令、外部进程）也通过封装进入模型体系。

运行时动态编程能力

XWorker 支持在不重启应用的情况下动态修改和执行模型逻辑，极大提升了系统的灵活性和响应速度。

• 通过 GroovyAction 模型可以即时编写并执行脚本逻辑。
• 模型的结构和行为可在运行时任意修改，且立即生效。
• 结合 AI 属性（如 ai_needGenerate），支持智能生成与自动优化。

<GroovyAction name="onButtonClick" ai_needGenerate="true">
    <ai_promptRequirement>
        当用户点击按钮时，显示当前时间。
    </ai_promptRequirement>
</GroovyAction>
    

XWorker 的应用场景

XWorker 可广泛应用于需要高度灵活性和可扩展性的系统中。

• 企业级低代码平台：通过图形化界面拖拽模型即可构建业务流程。
• 实时系统维护：无需停机即可更新业务逻辑。
• AI辅助开发：利用 AI 自动生成模型内容，提升开发效率。