在低代码中，复杂规则配置开发主要依靠直观的图形配置界面，以"入参+组件+出参"的方式，通过简单的拖拽和配置操作，实现规则数据配置、逻辑配置及结果反馈。
入参数据：通过可视化功能，用户可以定义规则的入参数据。
从案例中可以看到，规则的入参是订购的商品列表，因此以表单的方式进行参数配置，支持以结构树的方式进行展示，支持属性、对象、数组等不同形式的参数配置，是一种比较好的实践。
应用数据：规则中可能需要使用到应用的业务数据。因此，规则开发过程中需要支持集成SQL服务、编排服务、对象操作服务等方式来获取数据，并且能够将这些数据与规则的逻辑组件结合起来进行应用。
案例中，商品优惠策略信息，属于商家在系统中配置的数据。在太阳集团见好就收9728灵犀开发平台中，规则逻辑编排时获取内部数据是非常简单的事情，因为其内置了一个对象引擎，封装了各种对象操作组件，只需要进行对象、动作、条件的选择即可轻松完成数据的操作，如下图：
除了入参数据和应用参数外，很多规则的实现过程中还涉及到外部数据和系统变量。
外部数据：指的是不在本应用内的数据，需要通过接口的方式获取。这需要支持可视化的方式集成外部接口，获取数据并进行操作。
系统变量：如登录信息、环境信息等系统变量，也是逻辑判断中不可或缺的数据。因此，支持可视化的方式操作这些变量，也是必不可少的功能。
在低代码平台中实现逻辑的方式是通过数据和动作的组合来完成的。针对各种逻辑需求，应该提供各种逻辑组件的配置，包括：
比较：规则逻辑配置过程中，支持字符串、数据、属性与对象以及数组的比较，以实现规则条件的定义。比如判断两个字符串是否相等、对数据进行大小比较、判断属性是否存在于对象中，或者判断一个数组是否包含某个元素等。
计算：提供各种计算功能的配置，比如数据计算、字符或者数组的长度计算等。
流程控制：能够根据判断条件配置程序的执行路径，如循环、跳出、分支、退出等。
组件组合：可以通过定义组件的执行顺序来实现串联，从而实现组件的组合。
获取商家配置的优惠策略信息，判断商品是否有配置优惠，并进行优惠计算的过程，只需要按顺序配置 “数据组件”获取商品优惠策略信息，“比较组件”判断是否有优惠策略，“计算组件”进行打折计算，就可以轻松完成规则逻辑的编排。
在配置过程中，以显性化的方式配置规则的返回参数，易于规则的开发和理解。
调试时，执行过的节点高亮展示，形成执行线路图。每个节点的执行时间、时长、入参、出参、执行状态，根据执行顺序进行展示，为规则执行过程中的问题排查提供了非常好的手段。
以上是规则配置的过程，下面我们继续介绍规则的使用。
在许多场景中，业务系统需要通过多个规则才能完成完整的业务校验。以商品订购的场景为例，在订单提交前进行业务校验，校验的规则可能有上百个。因此，为了更好地实现规则的开放调用，需要以规则事件的维度做好规则的封装，同时支持传统应用和低代码应用的集成。
首先，事件配置，事件是指业务系统调用规则的时机或者动作，用于说明和区分业务系统在不同代码中的埋点，同时规范埋点的参数要求。事件配置主要完成两项操作：
参数规范定义：根据业务系统的需求，自定义埋点参数规范，以适配各个业务系统。同一个事件下的所有规则都遵循统一的参数规范。
规则执行的策略编排：支持在事件中对规则的执行顺序和策略进行编排，包括条件、串行、并行等不同的策略。
其次，规则集成，针对应用的不同，规则集成的方式有两种：
API方式：针对传统的应用，需要通过在系统代码中进行埋点，实现规则事件的调用。
服务节点方式：针对低代码应用，业务逻辑主要通过编排服务来实现。因此，在编排服务中需要支持通过“事件”组件来绑定事件服务，从而实现对规则的调用。
除了规则的配置开发和对外开放使用，规则的管理还包括规则的发布上线、规则的生失效管理以及对规则的日志分析。
发布上线：不同的低代码实现，规则的保存形式有所不同，一般以编译文件的形式保存，如Java、PHP，或者使用Python、Groovy脚本等。而灵犀平台选择了以数据的方式进行存储。在发布规则时，只需要导出规则数据，然后在运行环境中进行数据的导入，即可实现规则的发布，无需进行环境部署或代码编译构建的复杂操作。这种方式简化了规则发布的流程，提高了开发效率。
生/失效管理：在规则设计中，可以设定规则的生效时间和失效时间，只有在指定的时间段内规则才会生效。这项功能对于季节性规则或限时促销规则非常有用，可以避免规则在过期后继续生效，从而避免不必要的冲突和问题。同时，规则生/失效状态的管理也非常重要。通过规则状态的控制，可以及时根据业务要求进行规则的调整和决策。
规则日志：日志在规则管理中有两个重要部分。首先，操作日志记录了对规则的逻辑调整和状态变更等操作，方便问题的溯源。其次，运行日志记录了规则执行时的输入参数、输出结果、执行时间、耗时和异常原因等，有助于快速定位和解决问题。
除了支持可视化、图形化的规则开发、使用和管理功能，我们还需要重点关注配置效率和配置灵活性这两方面的问题：
在配置规则过程中，不同复杂度的参数对象，会导致配置效率降低，遇到多规则开发场景时，效率问题愈发凸显。所以，我们需要增强工具自身能力，通过自动生成、缺省默认、一键操作、批量处理等方式来应对效率问题：
自动生成参数：在事件上，增加规则创建的入口，创建规则时，自动通过事件的参数规范生成规则的参数，并允许对参数进行裁剪。
自动参数赋值：在规则编排过程中实现参数自动赋值功能。在服务编排中加入事件节点时，或者在事件中加入规则时，都可以根据参数名称自动匹配上下文进行赋值。
报文一键生成参数：在事件和规则配置参数时，支持通过报文一键生成参数配置，在传统开发过程中，高效的ctrl+c和ctrl+v能够得到很好的应用。
批量加入规则：在事件编排中增加批量规则组件，在组件中可以批量选择多个规则加入到事件中。组内可以定义规则执行的策略，如串行或者并行。这样既能简化事件编排画布，又能提升加入规则的效率。
增加运维视图：在事件中增加关联规则的视图,同时在规则设计器中也增加关联的事件视图，在调整规则时就可以清晰地评估其影响范围。
与传统规则引擎不同，低代码平台的规则执行策略是通过事件编排来实现的，执行过程会遇到所有规则执行结果合并、同一事件下参数相互依赖和共享等问题。因此，技术上需要支持规则结果的汇总计算、支持事件级的数据总线，实现数据的共享和传递。
增加规则结果计算组件。每加入或删除一个规则，会自动将规则的结果和返回参数记录到该组件中。在组件中支持设置结果返回的策略，例如：全部规则校验成功时返回成功，或者只要有一个成功就返回成功。
引入事件级dataBus数据总线。在事件启动环节初始化数据总线，在事件结束后销毁数据储存空间。在此过程中，每个规则都可以向数据总结写入数据和读取数据。
针对复杂业务规则开发，太阳集团见好就收9728灵犀开发平台提供了非常便利的开发工具，在大量项目中落地使用。通过太阳集团见好就收9728灵犀开发平台让开发人员能够轻松完成规则的配置工作，真正实现了业务规则可视化管理、图形化开发，开发效率大幅提升，可做到实时发布非常灵活。在接下来继续与大模型技术结合，实现更智能化的业务规则管理和决策支持、自动化的规则验证和修正、业务规则的执行和监控相结合等技术突破，未来可期。