逻辑引擎的由来
要了解逻辑引擎的产生背景，我们需要了解程序执行的基本原理，那么编译是少不了的，编译是将高级语言翻译成为机器可以执行的机器语言 。我们在做日常开发过程中，把通用的业务逻辑通过高级语言写出来后，需要把代码编译为可执行的程序，并发布出来，然后普通用户才能使用。当业务需求不常变化的情况下 还好，但是一旦业务需求经常变化，那么整个过程就变得相当麻烦的执行：
1、开发人员根据变化的需要调整的内容进行重新编写业务代码
2、编写业务代码后代码编译
3、需要运维人员发布部署
4、测试人员对发布的功能进行验证，发现问题
5、然后重新进入第一步，如此循环
如果执行过程涉及的人员多、涉及的环境多，那么整个过程调整起来是相当消耗工作量的。
所以大家就在想，能否有一种所见即所得，所配即所需的方式就可以缩短刚才的这个过程。 那么逻辑引擎就是干这个事情。
JVS-logic（逻辑引擎）的作用
逻辑引擎是通过对原子服务能力的可视化编排，同时接入外部应用，以满足数据处理、业务实现、自动化业务的实现。轻松实现业务功能，无需复杂冗长的开发过程，如下示意图：
逻辑引擎作为可动态变化的功能拼装集合，可以设计整个逻辑模块的输入、组装执行过程、生成标准的输出结果。
JVS-logic 的特点
- 使用简单，支持界面化拖拽配置
- 即时生效，配置即使用，界面化调试
- 多方式运行，外部调用，定时执行、周期执行
- 扩展简单，快速扩展自定义原子能力组件
- 容易集成，可对外提供API，也可快速接入API
逻辑引擎应用场景
逻辑引擎主要用于处理和执行逻辑规则以及推理。它可以在各种应用场景中发挥重要作用，包括但不限于以下几个方面：
- 业务规则引擎：在许多企业中，业务规则是非常重要的一部分。逻辑引擎可用于管理和执行复杂的业务规则。例如，在银行业务中，逻辑引擎可以处理贷款申请的规则引擎，根据预设的规则和条件自动决策是否批准贷款。
- 决策支持系统：可以与决策模型和数据分析结合使用，帮助做出复杂的决策。例如，在零售业中，逻辑引擎可以根据实时销售数据和市场趋势，自动调整销售策略和定价。
- 实时风险评估：在金融、保险和电子商务等领域，逻辑引擎可以用于实时风险评估和监测。通过分析大量的实时数据和应用预设的规则，逻辑引擎能够快速检测潜在的风险并触发相应的警报或防范措施。
- 会员资格和授权验证：可以用于验证会员资格和授权访问。通过定义逻辑规则，引擎可以判断用户是否有权限访问特定的功能、数据或资源，并根据结果采取相应的措施。
- 自动化流程：可以与物联网（IoT）设备结合，实现设备之间的自动化交互和决策。例如，在智能家居领域，逻辑引擎可以基于设定的规则，自动控制照明、温度和安全系统。
总的来说，逻辑引擎的使用场景非常广泛，它可以提高系统的智能性和自动化程度，加快决策速度，提高效率和准确性。
在线demo：https://frame.bctools.cn/