docs(iit): Add IIT Manager Agent V2.9 development plan with multi-agent architecture
Features: - Add V2.9 enhancements: Cron Skill, User Profiling, Feedback Loop, Multi-Intent Handling - Create modular development plan documents (database, engines, services, memory, tasks) - Add V2.5/V2.6/V2.8/V2.9 design documents for architecture evolution - Add system design white papers and implementation guides Architecture: - Dual-Brain Architecture (SOP + ReAct engines) - Three-layer memory system (Flow Log, Hot Memory, History Book) - ProfilerService for personalized responses - SchedulerService with Cron Skill support Also includes: - Frontend nginx config updates - Backend test scripts for WeChat signature - Database backup files Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# **IIT Manager Agent V2.6 智能化升级方案：双脑架构**
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**背景：** 响应产品经理关于“系统不够智能、交互僵硬”的反馈。
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**核心目标：** 在保留 V2.5 **SOP 严谨性**（左脑）的基础上，引入 **ReAct 灵活性**（右脑），打造“懂人话”的智能助手。
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**适用对象：** 2人高效开发团队
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## **1\. 核心理念：为什么我们需要“两个大脑”？**
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我们之前的架构（V2.5）构建了一个完美的\*\*“左脑”**（逻辑、规则、流程），现在我们需要补上**“右脑”\*\*（直觉、推理、对话）。
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| 维度 | 左脑 (SOP 状态机) \- V2.5 | 右脑 (ReAct Agent) \- V2.6 新增 |
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| :---- | :---- | :---- |
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| **擅长** | 执行标准流程、合规检查、填报表 | 处理模糊提问、多步查询、综合分析 |
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| **典型指令** | "对 P001 进行入排质控" | "帮我查下最近那个发烧的病人是谁？" |
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| **思维方式** | **线性执行** (Step 1 \-\> Step 2\) | **循环推理** (思考 \-\> 查库 \-\> 发现不够 \-\> 再查) |
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| **安全性** | 极高 (写操作必须走这里) | **只读 (Read-Only)**，严禁直接修改数据 |
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| **用户评价** | "靠谱但死板" | "聪明但不可控" |
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**解决方案：**
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我们不是要推翻 V2.5，而是要在它旁边挂载一个 **ReAct Agent**，并通过一个智能的 **意图路由器 (Router)** 来决定用哪个脑子。
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## **2\. 架构升级：双脑路由模型 (The Dual-Brain Architecture)**
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我们在 ChatService 中引入一个由 LLM 驱动的**意图识别层**。
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graph TD
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User\[用户输入: "那个发烧的病人..."\] \--\> Router\[🧠 意图路由层 (LLM)\]
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Router \--\>|意图: 模糊查询/分析| ReAct\[🎨 右脑: ReAct Agent\]
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Router \--\>|意图: 标准作业/写操作| SOP\[📐 左脑: SOP Engine\]
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Router \--\>|意图: 信息缺失| AskBack\[❓ 追问机制\]
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subgraph "共享工具池 (ToolsService)"
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T1\[read\_clinical\_data\]
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T2\[search\_protocol\]
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T3\[get\_project\_stats\]
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end
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ReAct \--\>|调用 (只读)| T1
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ReAct \--\>|调用 (只读)| T2
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SOP \--\>|调用 (读写)| T1
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SOP \--\>|调用 (读写)| T3
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## **3\. 关键组件实现 (Phase 5\)**
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### **3.1 智能意图路由 (The Router)**
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不要用正则表达式，直接用 LLM 判断用户想干什么。
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// backend/src/modules/iit-manager/services/IntentService.ts
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export class IntentService {
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async detect(message: string, history: any\[\]): Promise\<IntentResult\> {
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const prompt \= \`
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你是一个临床研究助手的"分诊台"。请分析用户输入，返回 JSON。
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用户输入: "${message}"
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分类标准：
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1\. QC\_TASK: 明确的质控、检查、录入指令（如"检查P001"）。
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2\. QA\_QUERY: 模糊的查询、分析、统计问题（如"查下那个发烧的..."）。
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3\. UNCLEAR: 指代不清，缺少关键信息（如"他怎么样了？"）。
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返回格式: { "type": "QC\_TASK" | "QA\_QUERY" | "UNCLEAR", "reason": "...", "missing\_info": "..." }
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\`;
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const result \= await this.llm.chat(prompt);
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return JSON.parse(result);
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}
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}
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### **3.2 右脑：ReAct Agent (The Smart Loop)**
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PM 提到的 ReAct 是对的。我们需要一个循环，让 AI 自己决定调什么工具，调几次。
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**核心逻辑：**
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1. **思考**：用户问“最近入组的女性患者平均年龄”，我需要先查最近入组名单，再查她们的年龄，最后计算。
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2. **行动**：调用 read\_clinical\_data(filter="recent")。
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3. **观察**：拿到 5 个患者数据。
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4. **思考**：数据有了，我自己算一下平均值。
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5. **回答**：35.5岁。
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// backend/src/modules/iit-manager/engines/ReActEngine.ts
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export class ReActEngine {
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constructor(private tools: ToolsService) {}
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async run(query: string, context: any) {
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let messages \= \[
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{ role: 'system', content: \`你是一个智能助手。你可以使用工具回答问题。请使用 ReAct 模式思考。\` },
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{ role: 'user', content: query }
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\];
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// 最多思考 5 轮，防止死循环费钱
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for (let i \= 0; i \< 5; i++) {
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const response \= await this.llm.chat(messages, { tools: this.tools.getDefinitions() });
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// 1\. AI 决定结束
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if (\!response.hasToolCall) return response.content;
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// 2\. AI 决定调工具
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const toolResult \= await this.tools.execute(response.toolName, response.args);
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// 3\. 把结果喂回去
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messages.push({ role: 'tool', content: JSON.stringify(toolResult) });
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}
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}
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}
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### **3.3 追问机制 (Clarification)**
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这是解决“像个傻子”的关键。如果意图识别是 UNCLEAR，不要报错，要追问。
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* **User**: "他怎么样了？"
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* **Old Agent**: "未找到指令。" (傻子)
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* **New Agent**: "请问您指的是哪位患者？是刚刚讨论的 P001 吗？" (智能)
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**实现**：
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在 ChatService 中，如果 IntentService 返回 UNCLEAR，直接把 missing\_info 包装成反问句返回给用户。
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## **4\. 融合后的开发计划更新 (Merge into V2.5)**
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我们将 PM 的建议整合进开发计划，作为 **Week 4+ 的核心任务**。
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### **Phase 5：智能化增强 (Smart Layer) \- 新增**
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| 时间 | 任务 | 说明 |
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| :---- | :---- | :---- |
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| **Day 22** | **意图识别路由** | 实现 IntentService，替代 Keyword 匹配。 |
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| **Day 23** | **ReAct 引擎实现** | 实现多轮思考循环，对接 ToolsService（复用现有工具）。 |
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| **Day 24** | **上下文记忆增强** | 升级 SessionMemory，支持由近及远的对话历史回溯。 |
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| **Day 25** | **主动追问 UI** | 前端支持“建议气泡”（Suggestion Chips），方便用户点击回复追问。 |
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## **5\. 风险控制：给 ReAct 戴上镣铐**
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为了防止 PM 担心的“太灵活导致不可控”，我们需要加两条铁律：
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1. **右脑（ReAct）只读不写**：
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* ReAct Agent 只能调用 read\_\* 和 search\_\* 类工具。
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* 如果它想修改数据（如 update\_record），必须引导用户：“看来你需要修改数据，这属于质控流程，请确认是否启动【修改 SOP】？”
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* **原因**：避免 AI 在聊天中随口把临床数据改了，这是合规红线。
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2. **幻觉熔断**：
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* ReAct 循环中，如果连续 2 次调用工具报错，强制终止并转人工。
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* 避免 AI 在那里自言自语浪费 Token。
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## **6\. 结论**
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**你是对的，PM 也是对的。**
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* **V2.5 (SOP)** 是我们的**骨架**，保证我们站得稳（合规、准确）。
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* **PM 建议 (ReAct)** 是我们的**血肉**，让我们看起来像个人（灵活、智能）。
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**最终策略：**
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继续执行 V2.5 的前 3 周计划（那是基础）。
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在 **Week 4**，原本计划做“视觉识别”，现在建议**替换为“智能化增强（ReAct \+ 意图路由）”**。
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* 理由：视觉识别是锦上添花，而“不被当成傻子”是用户留存的关键。
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**行动：** 请批准将“视觉识别”延后，优先开发“双脑路由”模块。
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