DeepSeek已经出来了一段时间，各系统厂商纷纷加入对他的支持行列，有使用他来进行数据智能预测分析的，有使用他来进行系统知识智能问答的，有进行多语言处理和文档智能解析的，也有开发工具支持AI代码生成的。根据厂商产品功能特点，以及大模型支撑的场景进行结合，厂商纷纷发布了自己产品与Deepseek的融合之处，旨在提升产品智能化和高效高质量的业务处理。

我们是系统集成产品提供商，主打产品是SOA、ESB、网关和IPaaS，那么这一块内容如何与AI进行融合，挖掘潜在的集成需求，智能高效的实现集成开发的快速落地，通过更智能的实施方法提升集成效率呢？对标我们的产品，我们已经在以下几个方面逐步与AI开始融合。

• 挖掘集成需求方面： 通过智能问答，让AI来识别目前企业已存在的系统为了消除流程断点和数据孤岛，应该打通哪些集成交互点。也可以让AI根据您的现状智能推荐可将哪些能力共享出来提供复用以节省资源投入。实际上可以理解为AI的这个角色就类似于集成咨询顾问，他会协助你诊断现状并提供最优的解决方案。
• 辅助集成开发：在快速集成实施工作中，我们往往常用集成编排开发工具，而集成编排工具虽然可以通过拖拽编排的方式满足大量的集成场景，但是还是有少部分的集成需求需要通过自定义函数组件来实现，因此AI辅助自定义函数编程就非常有价值了，这块内容后续我们会拿具体的集成场景进行开发说明，并把Deepseek和OpenAI辅助编程工具进行对比分析，识别哪种最优。
• 更智能的集成实施方法：这就对应到集成实施层面，我告诉AI目前需要集成的系统、版本及特定的单个接口类型， 并且给他一份标准的接口规范模板，AI会生成满足规范要求的单个接口文档、技术标准以及参考样例代码、参考编排流程等，这里面包含了传输的数据参考模型、传输的协议类型、传输的技术指标参数(同步/异步、读取/写入等)。这块属于特定领域的模型，需要集成厂商具备模型开发和训练的能力，也是体现核心竞争力的重要因素。

下面我们主要针对挖掘集成需求方面使用Deepseek和OpenAI进行对比分析，看谁的结果更优。首先我们来整理对AI提问的关键问题：现在我有两个系统，一个是供应链系统，一个是合同系统，我想实现这两个系统的业务交互和互联互通，请给我一份这两个系统间进行接口集成的接口目录清单和集成规范。

首先我们使用DeepSeek,我们开启深度思考，看一下Deepseek给我们生成的思维链：

我们来看一下Deepseek针对我提的问题进行的一些扩展思考：

我们发现DeepSeek确实非常有效的找到两个系统的集成业务场景，从集成业务场景思考得到最终的集成接口目录。而且DeepSeek还进行了一些扩展性的思维补充，比如接口的技术标准，未来扩展性的集成需求，数据映射转换问题以及接口文档分模块管理等。从集成角度来看，这个思维链具备专业、全面和完整的特点，确实给人耳目一新的感觉。接下来我们来看一下生成的结果：

我们解读以下结果发现，从合同同步到订单执行模块，接口基本上还是满足要求的，但是到结算对账这一块，实际上合同的付款申请和实际结果回传一般都不是跟供应链进行交互，而是跟报账系统进行对接交互，所以这一块还是欠缺准确，可能因为我的提问中只包含了两个系统的缘故。

集成规范中也谈到了通讯协议、数据格式、错误处理、性能和可靠性等，并给出了接口报文样例。从给出的内容上看，还是很笼统的，简单但是基本的要点还是谈到了，这个可能跟DeepSeek对模型的数据蒸馏有关，如果你还想在一个点上继续展开可以再和他对话。

当我继续往下问的时候，Deepseek给出了出错的提示：

接下来我们测试OpenAI，我们没有付费，所以只能使用Chat4o-mini，同样的问题我们再问一遍：

我们可以看到OpenAI给的答案与我想要的答案还是有些差距，OpenAI给出了合同和供应链系统可能应该具备的接口，但是这些接口并没有标明两个系统间的数据流向，这些接口甚至有可能在合同与供应链对接的场景中根本用不到，而且针对集成规范这块给出的结果也不尽人意。稍作总结， DeepSeek的深度思索和扩展思维确实感觉优势明显，给的结果也非常接近我们的目标答案，因此这一局Deepseek获胜。

后面有时间我们会在使用AI辅助编程解决集成开发任务中与我们产品功能结合如果更好的快速让系统集成需求实现做一次分析讲解。