feat(aia): Implement Protocol Agent MVP with reusable Agent framework
Sprint 1-3 Completed (Backend + Frontend): Backend (Sprint 1-2): - Implement 5-layer Agent framework (Query->Planner->Executor->Tools->Reflection) - Create agent_schema with 6 tables (agent_definitions, stages, prompts, sessions, traces, reflexion_rules) - Create protocol_schema with 2 tables (protocol_contexts, protocol_generations) - Implement Protocol Agent core services (Orchestrator, ContextService, PromptBuilder) - Integrate LLM service adapter (DeepSeek/Qwen/GPT-5/Claude) - 6 API endpoints with full authentication - 10/10 API tests passed Frontend (Sprint 3): - Add Protocol Agent entry in AgentHub (indigo theme card) - Implement ProtocolAgentPage with 3-column layout - Collapsible sidebar (Gemini style, 48px <-> 280px) - StatePanel with 5 stage cards (scientific_question, pico, study_design, sample_size, endpoints) - ChatArea with sync button and action cards integration - 100% prototype design restoration (608 lines CSS) - Detailed endpoints structure: baseline, exposure, outcomes, confounders Features: - 5-stage dialogue flow for research protocol design - Conversation-driven interaction with sync-to-protocol button - Real-time context state management - One-click protocol generation button (UI ready, backend pending) Database: - agent_schema: 6 tables for reusable Agent framework - protocol_schema: 2 tables for Protocol Agent - Seed data: 1 agent + 5 stages + 9 prompts + 4 reflexion rules Code Stats: - Backend: 13 files, 4338 lines - Frontend: 14 files, 2071 lines - Total: 27 files, 6409 lines Status: MVP core functionality completed, pending frontend-backend integration testing Next: Sprint 4 - One-click protocol generation + Word export
This commit is contained in:
@@ -1,15 +1,16 @@
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# AIA AI智能问答模块 - 当前状态与开发指南
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> **文档版本：** v2.1
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> **文档版本：** v3.0
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> **创建日期：** 2026-01-14
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> **维护者：** AIA模块开发团队
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> **最后更新：** 2026-01-18 🎉 **V2.1版本发布 - Prompt管理系统集成完成**
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> **最后更新：** 2026-01-24 🎉 **V3.0版本发布 - Protocol Agent MVP完成**
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> **重大里程碑：**
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> - 🏆 通用流式响应服务（OpenAI Compatible）
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> - 🎨 现代感UI（100%还原原型图V11）
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> - 🚀 Ant Design X 深度集成
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> - ✨ 12个智能体配置完成
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> - 🆕 Prompt管理系统集成（灰度预览、版本管理）
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> - 🎉 **Protocol Agent MVP完成（可复用Agent框架+5阶段对话流程）**
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@@ -41,9 +42,9 @@ AIA（AI Intelligent Assistant）模块提供覆盖临床研究全生命周期
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### 当前状态
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- **开发阶段：** ✅ **V2.1 Prompt 管理集成完成**
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- **架构版本：** V2.1（集成 PromptService）
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- **完成度：** 90%（Prompt 管理已对接，支持灰度预览）
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- **开发阶段：** ✅ **V3.0 Protocol Agent MVP完成**
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- **架构版本：** V3.0（通用Agent框架 + Protocol Agent）
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- **完成度：** 75%（MVP核心流程完成，待前后端联调）
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### ✅ V2.1 新增功能（2026-01-18）
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@@ -71,9 +72,26 @@ AIA（AI Intelligent Assistant）模块提供覆盖临床研究全生命周期
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### ✅ V3.0 Protocol Agent MVP（2026-01-24）
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**通用Agent框架:**
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- [x] 5层架构完整实现：Query→Planner→Executor→Tools→Reflection
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- [x] ConfigLoader, BaseAgentOrchestrator, QueryAnalyzer, StageManager, TraceLogger
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- [x] agent_schema: 6张表，protocol_schema: 2张表
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- [x] 完整类型定义（382行）
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**Protocol Agent:**
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- [x] 后端：6个核心服务，6个API端点，10/10测试通过
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- [x] 前端：三栏布局，5阶段状态面板，100%还原原型图
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- [x] 5阶段流程：科学问题→PICO→研究设计→样本量→观察指标
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**待完成:** 前后端联调、一键生成、Word导出
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## 🏗️ 架构设计
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### V2 架构特点
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### V3 架构特点
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@@ -0,0 +1,90 @@
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# **Protocol Agent 降本增效开发指南：从 MVP 到最终形态**
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核心原则： "Think Big, Start Small" (大处着眼，小处着手)。
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当前状态： 感到 PRD 工作量过大，需要削减范围，聚焦核心价值。
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目标： 将 V3 架构拆解为可落地的 MVP，优先保证核心流程跑通，暂缓非关键特性的开发。
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## **1\. 心理减负：我们到底在做什么？**
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其实 Protocol Agent V3 的核心代码并没有 PRD 看起来那么吓人。剥去那些高大上的名词，它的本质其实很简单：
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1. **Orchestrator** ≈ 一个 switch/case 语句，根据当前步骤加载不同的 Prompt。
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2. **Context** ≈ 往数据库存一个 JSON 对象。
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3. **Action Card** ≈ 给前端发一个特定格式的 JSON，让它渲染个按钮。
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4. **Backend CoT** ≈ 把一大段 Prompt 拆成 3 段小 Prompt 拼起来。
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**结论：** 技术本身不难（都是 CRUD 和字符串拼接），难的是逻辑梳理。只要逻辑理顺了，代码量其实可控。
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## **2\. 战术削减：MVP 阶段可以“砍”掉什么？(Phase 1 Scope)**
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为了在第一阶段快速上线并验证价值，建议**暂时砍掉**以下 50% 的非核心功能：
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| 功能模块 | PRD 定义 (V3) | MVP 策略 (Phase 1\) | 理由 (为什么砍掉？) |
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| :---- | :---- | :---- | :---- |
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| **🧠 大脑 (Brain)** | 复杂的意图识别 Router | **线性流转** | 用户只要完成 PICO，就自动跳到样本量。不需要 AI 猜意图，强制按顺序来。 |
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| **💾 记忆 (Memory)** | 复杂的增量提取算法 | **全量覆盖** | 不要做复杂的 diff 提取。每次对话结束后，直接让 AI 提取一次 PICO 覆盖存入 DB 即可。 |
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| **📚 知识 (Knowledge)** | EKB V2 混合检索 | **Mock 数据 / 暂缓** | 第一版先用通用大模型的能力，暂不接自建知识库。或者仅接入最简单的关键词检索。 |
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| **🛠️ 手脚 (Hands)** | 通用的 Action Card 协议 | **硬编码** | 不要写通用的 Deep Link 协议。直接硬编码：if (stage \== 'SAMPLE') return { type: 'sample\_card' }。 |
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| **⚙️ 配置 (Ops)** | 可视化 SOP 编排后台 | **JSON 文件** | 不要开发 Admin UI。直接在代码里写一个 const SOP\_CONFIG \= \[...\] JSON 对象。 |
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| **🛡️ 风控 (Reflexion)** | 复杂的规则引擎 | **Prompt 校验** | 不写代码规则。直接在 System Prompt 里加一句：“请检查样本量是否过小”。 |
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**MVP 核心交付物：**
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1. 一个能聊天的界面。
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2. 右侧能显示 PICO 表格（数据存 DB）。
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3. 能弹出一个样本量计算器，算完能把数填回右侧表格。
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(这就足够震撼了！)
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## **3\. 分阶段实施路线图 (Step-by-Step)**
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我们把原本宏大的 V3 计划，重新拆解为三个“舒适区”内的小目标。
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### **✅ Phase 1: 核心链路打通 (2周)**
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**目标：** "跑通 Happy Path"。用户能进来，能聊，能算，能存。
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1. **数据库**：建 ProtocolContext 表 (JSONB)。
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2. **后端**：写一个简单的 Orchestrator，只支持 SCIENTIFIC\_QUESTION \-\> PICO \-\> SAMPLE\_SIZE 三个阶段的线性切换。
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3. **前端**：
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* 左侧聊天。
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* 右侧面板（只读，显示 Context JSON）。
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* 一个写死的“样本量计算”卡片。
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4. **验证**：用户说完 PICO，右侧面板能变；点击卡片能算数；算完数右侧面板能更新。**（这就够了！）**
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### **⏩ Phase 2: 配置化与逻辑增强 (2周)**
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**目标：** "把硬编码变成配置"。
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1. **配置化**：把 Phase 1 里写死在代码里的 Prompt 和 SOP，提取到 prompt\_templates 表中。
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2. **管理后台**：做一个极其简陋的 Admin 页面（哪怕是纯文本框编辑 JSON），用来改 Prompt。
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3. **知识库接入**：此时再把 EKB V2 接入进来，增强“选题评价”环节的专业度。
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### **🚀 Phase 3: 平台化与反思 (2周)**
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**目标：** "更聪明，更通用"。
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1. **Reflexion**：加上 reflexionGuard，开始对用户算出的结果指指点点（“你这个样本量太小了”）。
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2. **通用化**：重构代码，提取 BaseOrchestrator，准备开发统计 Agent。
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## **4\. 给开发团队的具体建议 (Actionable Advice)**
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1. **不要过度设计 (YAGNI)**：
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* 不要一开始就写 interface IAgent，不要写复杂的 AbstractFactory。
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* 就写一个 ProtocolService.ts，里面的逻辑哪怕有点面条代码也没关系，先跑通。
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2. **利用现有资源**：
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* **前端**：你们已经有了 Ant Design X，聊天界面和卡片组件几乎是现成的。
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* **后端**：你们已经有了 pg-boss，异步提取任务直接套用以前的代码。
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* **工具**：样本量计算器已经是现成的 Web 页面，只要加一行代码 window.parent.postMessage 就能和 Chat 通信（如果是 iframe 嵌入）或通过 URL 回调。
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3. **关于“力不从心”**：
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* 这种感觉通常来自于\*\*“不确定性”\*\*。
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* **解决办法**：把 PRD 里的所有“待定”、“可能”、“未来支持”全部划掉。只做确定的、具体的、最简单的功能。
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## **5\. 总结**
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**您不需要现在就造出完美的 AIA-OS。**
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现在的任务只是：
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用 Postgres 存一个 JSON，让 LLM 根据这个 JSON 说话，再让一个网页计算器改一下这个 JSON。
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仅此而已。把这个做出来，就是巨大的成功。其他的（可视化编排、混合检索、多Agent协同）都是在这个核心循环跑通之后，自然生长出来的枝叶。
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**建议：** 拿着这份“减负版”计划，跟团队说：“我们先不看那份几十页的 PRD 了，我们先花两周时间，把这三个核心功能（聊天、状态同步、工具调用）做出来。”
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docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md
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docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md
Normal file
@@ -0,0 +1,158 @@
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# **产品需求文档 (PRD): 研究方案制定智能体 (Protocol Agent) & AIA 基础平台**
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文档版本： v1.0
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状态： Final Draft
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日期： 2026-01-20
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项目代号： AIA-Protocol-V3
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核心理念： Plan-Execute-Reflexion (规划-执行-反思) | Backend-Driven SOP (后端驱动) | Deep Link Action (深度链接)
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## **1\. 项目背景与目标 (Background & Goals)**
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### **1.1 背景**
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当前 AIA 模块包含 7 个独立运行的 AI 问答工具（科学问题、PICO、选题评价等）。这种“散点式”的交互导致用户体验割裂，上下文（Context）无法流转，且缺乏对复杂逻辑（如样本量计算）的深度支持。
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### **1.2 核心目标**
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1. **统一入口 (Unified Entry)**：将 7 个模块整合为一个 **Protocol Agent**，通过自然语言对话引导用户完成全流程。
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2. **长程记忆 (Long-term Memory)**：利用结构化数据 (JSONB) 维护一份“活的”研究方案，突破 LLM Context 限制。
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3. **专业深度 (Professional Depth)**：引入 **自建知识库 (EKB)** 和 **后端配置化思维链 (CoT)**，确保输出符合医学逻辑。
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4. **平台化基石 (Platform Foundation)**：沉淀一套通用的 Agent 开发框架 (AIA-OS)，为未来的统计、清洗 Agent 打下地基。
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## **2\. 产品核心理念：仿生架构 (The Bionic Architecture)**
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产品设计严格遵循 **"Brain-Memory-Knowledge-Hands"** 四位一体架构：
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| 组件 | 对应系统模块 | 核心职责 |
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| :---- | :---- | :---- |
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| **🧠 大脑 (Brain)** | **Orchestrator Engine** | 负责意图识别 (Router)、流程规划 (Plan)、思维链执行 (SOP) 和结果反思 (Reflexion)。 |
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| **💾 记忆 (Memory)** | **ProtocolContext (DB)** | 存储结构化的方案数据（PICO、N值、指标），实现跨会话、跨工具的状态同步。 |
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| **📚 知识 (Knowledge)** | **EKB (Self-built RAG)** | 基于 Postgres 的混合检索系统，提供 RCT 案例、指南、评分标准等外部知识。 |
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| **🛠️ 手脚 (Hands)** | **Deep Link Action** | 通过 **Action Card** 协议唤起现有的 Web 工具（样本量计算器、清洗工具），并回写结果。 |
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## **3\. 用户流程 (User Journey)**
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### **3.1 典型交互路径**
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1. **意图识别**：用户输入“我想做一个阿司匹林的研究”。
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* *Brain*: 识别为 SCIENTIFIC\_QUESTION 阶段，加载对应 SOP。
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2. **多轮对话 (Plan)**：AI 引导用户完善 PICO 信息。
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* *Memory*: 实时提取 P, I, C, O 并存入数据库。
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* *UI*: 右侧 **状态面板 (State Panel)** 实时点亮已确认的字段。
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3. **工具执行 (Execute)**：用户确认 PICO 后，AI 判断需要计算样本量。
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* *Brain*: 生成 Action Card。
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* *UI*: 聊天窗显示“🚀 前往计算样本量”卡片。
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* *Hands*: 用户点击跳转 \-\> 在工具页完成计算 \-\> 点击“同步”。
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4. **反思校验 (Reflexion)**：数据回写后。
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* *Brain*: 触发后端校验规则（如 N \< 20）。
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* *UI*: AI 发送消息：“⚠️ 样本量过小，建议重新调整 Alpha 值。”
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5. **阶段流转**：校验通过后，自动进入下一阶段（观察指标设计）。
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## **4\. 功能需求详情 (Functional Requirements)**
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### **4.1 核心交互界面 (Unified Interface)**
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#### **F1. 流式对话窗口 (Chat Interface)**
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* **支持格式**：Markdown, Latex, **XML Thinking Block** (深度思考折叠区)。
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* **Action Card 渲染**：识别后端返回的 type: action\_card JSON，渲染为操作卡片。
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* **Reflexion 反馈**：识别系统级通知（System Message），以特殊样式（如紫色边框）展示 AI 的反思结果。
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#### **F2. 实时状态面板 (Protocol State Panel)**
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* **位置**：屏幕右侧（桌面端）/ 抽屉式（移动端）。
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* **数据源**：实时订阅 ProtocolContext.data。
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* **展示内容**：
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* 科学问题 (Text)
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* PICO (Table)
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* 样本量 (Highlight Number)
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* 核心指标 (Tags)
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* **交互**：支持用户**手动编辑**面板内容，编辑结果优先级高于 AI 提取。
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### **4.2 编排引擎 (Orchestrator Backend)**
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#### **F3. 动态 SOP 编排 (Backend CoT)**
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* **机制**：从数据库 prompt\_templates.chain\_config 加载 SOP 步骤。
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* **执行**：将 SOP 编译为 System Prompt，强制 AI 输出 XML 思考标签。
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* **配置项**：支持在 Admin 后台配置 Step 顺序、指令内容、输出 Key。
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#### **F4. 反思卫士 (Reflexion Guard)**
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* **触发时机**：工具回写数据后、阶段切换前。
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* **校验逻辑**：
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* **硬规则**：N \< 10 (Fail), Power \< 0.8 (Warning)。
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* **软规则**：Prompt-based check ("检查对照组设置是否符合伦理？")。
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### **4.3 知识库集成 (EKB Integration)**
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#### **F5. 混合检索 (Hybrid Search)**
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* **场景**：选题评价、指标设计。
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* **逻辑**：
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* SQL 过滤：WHERE study\_design-\>\>'sample\_size' \> 500。
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* Vector 检索：ORDER BY embedding \<=\> query。
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* Rerank：调用重排序模型取 Top 3。
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### **4.4 工具集成 (Deep Link)**
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#### **F6. 通用回写协议 (Universal Sync API)**
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* **API**: POST /api/v1/aia/context/:id/sync
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* **Payload**: { "agent\_type": "PROTOCOL", "key": "sample\_size", "value": {...} }
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* **工具端改造**：现有样本量计算器需支持解析 URL 参数 (?ctx\_id=...) 并在计算完成后调用回写 API。
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## **5\. 后端配置与运营 (LLM Ops)**
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为了支持“后端配置化”，需要构建一个简易的运营后台。
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### **5.1 配置管理**
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* **全局配置**：Base Persona, Memory Schema。
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* **阶段配置**：7 个阶段的 Prompt, SOP (JSON Array), Reflexion Rules。
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### **5.2 可观测性 (Trace)**
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* **会话回放**：查看每一次 Router 决策、CoT 思考过程、Tool 调用结果。
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* **Bad Case 修正**：基于 Trace ID 快速定位问题，调整 Prompt 后一键重测。
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## **6\. 平台化扩展策略 (Platform Strategy)**
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本项目的交付物不仅仅是一个 Agent，而是一套 **AIA-OS 规范**。
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### **6.1 通用能力抽象**
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* **Context Interface**：定义 IContext 接口，未来支持 StatsContext (统计)、CleaningContext (清洗)。
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* **Action Card Protocol**：action\_card JSON 结构在所有 Agent 中通用。
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* **Orchestrator Core**：状态机引擎与业务逻辑解耦，未来只需编写不同的 Config 即可生成新 Agent。
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## **7\. 技术架构 (Technical Architecture)**
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* **前端**：React 19 \+ Ant Design X \+ Tailwind CSS
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* **后端**：Node.js (Fastify)
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* **语言**：TypeScript (全栈)
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* **数据库**：PostgreSQL 15+ (pgvector 插件)
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* **ORM**：Prisma (Schema-first)
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* **异步队列**：pg-boss (处理耗时任务如 PDF 解析、结构化提取)
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* **模型层**：OpenAI Compatible API (DeepSeek/Qwen)
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## **8\. 实施路线图 (Roadmap)**
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### **Phase 1: 核心骨架 (Week 1\)**
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* \[后端\] 建立 protocol\_contexts 和 prompt\_templates (含 CoT 字段) 表。
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* \[后端\] 实现 ProtocolOrchestrator 基础状态机。
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* \[前端\] 搭建 Chat \+ State Panel 布局。
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### **Phase 2: 智能增强 (Week 2\)**
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* \[后端\] 实现动态 CoT 组装与 XML 解析。
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* \[后端\] 集成 EKB V2 混合检索服务。
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* \[后端\] 实现异步 PICO 提取 Worker。
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### **Phase 3: 闭环打通 (Week 3\)**
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* \[前端\] 开发 Action Card 组件。
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* \[工具\] 改造样本量计算器，支持 Deep Link 回写。
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* \[后端\] 实现 Reflexion Guard 校验逻辑。
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* \[Ops\] 上线简易配置后台 (Admin UI)。
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381
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/后端配置原型图V3.html
Normal file
381
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/后端配置原型图V3.html
Normal file
@@ -0,0 +1,381 @@
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||||
<!DOCTYPE html>
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||||
<html lang="zh-CN">
|
||||
<head>
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||||
<meta charset="UTF-8">
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||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>AIA Protocol Agent Ops - V3.0</title>
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<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
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<script src="https://unpkg.com/lucide@latest"></script>
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||||
<!-- 引入 Alpine.js 用于简单的状态管理 -->
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<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/alpinejs@3.x.x/dist/cdn.min.js"></script>
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<style>
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@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;500;600;700&family=Noto+Sans+SC:wght@300;400;500;700&family=JetBrains+Mono:wght@400;500&display=swap');
|
||||
|
||||
body { font-family: 'Inter', 'Noto Sans SC', sans-serif; }
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||||
.font-mono { font-family: 'JetBrains Mono', monospace; }
|
||||
|
||||
/* 滚动条 */
|
||||
::-webkit-scrollbar { width: 6px; height: 6px; }
|
||||
::-webkit-scrollbar-track { background: transparent; }
|
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::-webkit-scrollbar-thumb { background: #cbd5e1; border-radius: 3px; }
|
||||
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #94a3b8; }
|
||||
|
||||
[x-cloak] { display: none !important; }
|
||||
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|
||||
</head>
|
||||
<body class="bg-slate-50 h-screen flex flex-col text-slate-800" x-data="{
|
||||
currentTab: 'global-persona', // global-persona, global-memory, stage-prompt, stage-cot, stage-reflexion
|
||||
currentStage: 'SAMPLE_SIZE_CALC'
|
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|
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|
||||
<div class="w-9 h-9 bg-indigo-600 rounded-lg flex items-center justify-center text-white shadow-md">
|
||||
<i data-lucide="cpu" class="w-5 h-5"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<h1 class="font-bold text-lg text-slate-800">Protocol Agent Ops</h1>
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 text-[10px] text-slate-500 uppercase tracking-wider font-medium">
|
||||
<span>Env: Production</span>
|
||||
<span class="w-1 h-1 bg-slate-300 rounded-full"></span>
|
||||
<span>Orchestrator V3.0</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="flex items-center gap-4">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 bg-slate-100 rounded text-xs text-slate-600">
|
||||
<span class="w-2 h-2 bg-green-500 rounded-full"></span>
|
||||
API Status: Healthy
|
||||
</div>
|
||||
<button class="bg-indigo-600 hover:bg-indigo-700 text-white px-4 py-2 rounded-lg text-sm font-medium transition flex items-center gap-2 shadow-sm">
|
||||
<i data-lucide="save" class="w-4 h-4"></i>
|
||||
发布变更
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||||
</button>
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||||
</div>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-1 overflow-hidden">
|
||||
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||||
<!-- 2. 左侧导航 (Global -> Stages) -->
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||||
<aside class="w-64 bg-white border-r border-slate-200 flex flex-col overflow-y-auto shrink-0">
|
||||
|
||||
<!-- Global Config Section -->
|
||||
<div class="p-4">
|
||||
<div class="text-xs font-bold text-slate-400 uppercase tracking-wider mb-3 px-2">Level 1: 全局设定</div>
|
||||
<nav class="space-y-1">
|
||||
<button @click="currentTab = 'global-persona'" :class="currentTab === 'global-persona' ? 'bg-indigo-50 text-indigo-700' : 'text-slate-700 hover:bg-slate-50'" class="w-full text-left block px-3 py-2 text-sm rounded-lg flex items-center gap-3 transition">
|
||||
<i data-lucide="settings" class="w-4 h-4" :class="currentTab === 'global-persona' ? 'text-indigo-600' : 'text-slate-400'"></i>
|
||||
全局人设 (Persona)
|
||||
</button>
|
||||
<button @click="currentTab = 'global-memory'" :class="currentTab === 'global-memory' ? 'bg-indigo-50 text-indigo-700' : 'text-slate-700 hover:bg-slate-50'" class="w-full text-left block px-3 py-2 text-sm rounded-lg flex items-center gap-3 transition">
|
||||
<i data-lucide="database" class="w-4 h-4" :class="currentTab === 'global-memory' ? 'text-indigo-600' : 'text-slate-400'"></i>
|
||||
记忆与知识库
|
||||
</button>
|
||||
</nav>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Stages Config Section -->
|
||||
<div class="p-4 pt-0">
|
||||
<div class="text-xs font-bold text-slate-400 uppercase tracking-wider mb-3 px-2 flex justify-between items-center">
|
||||
Level 2: 阶段配置
|
||||
<span class="bg-indigo-100 text-indigo-700 px-1.5 rounded text-[10px]">7</span>
|
||||
</div>
|
||||
<nav class="space-y-1">
|
||||
<template x-for="(stage, idx) in ['科学问题梳理', 'PICO 分析', '选题评价', '观察指标设计', '样本量计算', 'CRF 设计', '方案撰写']">
|
||||
<button
|
||||
@click="currentStage = stage; currentTab = 'stage-cot'"
|
||||
:class="currentStage === stage ? 'bg-indigo-50 text-indigo-700 border border-indigo-100 shadow-sm' : 'text-slate-600 hover:bg-slate-50'"
|
||||
class="w-full text-left px-3 py-2 text-sm rounded-lg flex items-center gap-3 transition relative group"
|
||||
>
|
||||
<span
|
||||
class="w-5 text-center text-xs font-mono"
|
||||
:class="currentStage === stage ? 'text-indigo-500' : 'text-slate-400'"
|
||||
x-text="'0' + (idx + 1)"
|
||||
></span>
|
||||
<span x-text="stage" :class="currentStage === stage ? 'font-medium' : ''"></span>
|
||||
<span x-show="currentStage === stage" class="absolute right-3 w-1.5 h-1.5 bg-indigo-500 rounded-full"></span>
|
||||
</button>
|
||||
</template>
|
||||
</nav>
|
||||
</div>
|
||||
</aside>
|
||||
|
||||
<!-- 3. 主内容区 -->
|
||||
<main class="flex-1 flex flex-col bg-slate-50/50 overflow-hidden relative">
|
||||
|
||||
<!-- Global & Memory Tabs (Only show when Global is selected) -->
|
||||
<div x-show="currentTab.startsWith('global')" class="px-8 py-6 border-b border-slate-200 bg-white">
|
||||
<h2 class="text-xl font-bold text-slate-800 mb-1 flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="globe" class="w-5 h-5 text-indigo-600"></i>
|
||||
全局配置中心
|
||||
</h2>
|
||||
<p class="text-sm text-slate-500">定义 Protocol Agent 的底层逻辑、记忆结构和通用知识库挂载。</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Stage Header (Only show when Stage is selected) -->
|
||||
<div x-show="currentTab.startsWith('stage')" class="px-8 py-6 border-b border-slate-200 bg-white flex justify-between items-start">
|
||||
<div>
|
||||
<h2 class="text-xl font-bold text-slate-800 mb-1 flex items-center gap-2">
|
||||
<span x-text="currentStage"></span>
|
||||
<span class="text-xs bg-slate-100 text-slate-500 px-2 py-0.5 rounded font-mono font-normal">ID: SAMPLE_SIZE_CALC</span>
|
||||
</h2>
|
||||
<p class="text-sm text-slate-500">配置该阶段的任务指令、思维链逻辑和反思规则。</p>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- Logic Layer Tabs -->
|
||||
<div class="flex bg-slate-100 p-1 rounded-lg">
|
||||
<button @click="currentTab = 'stage-prompt'" :class="currentTab === 'stage-prompt' ? 'bg-white text-indigo-600 shadow-sm' : 'text-slate-600 hover:text-slate-900'" class="px-4 py-1.5 text-sm font-medium rounded-md transition">Prompt (指令)</button>
|
||||
<button @click="currentTab = 'stage-cot'" :class="currentTab === 'stage-cot' ? 'bg-white text-indigo-600 shadow-sm' : 'text-slate-600 hover:text-slate-900'" class="px-4 py-1.5 text-sm font-medium rounded-md transition flex items-center gap-2"><i data-lucide="git-merge" class="w-3 h-3"></i>思维链 (CoT)</button>
|
||||
<button @click="currentTab = 'stage-reflexion'" :class="currentTab === 'stage-reflexion' ? 'bg-white text-indigo-600 shadow-sm' : 'text-slate-600 hover:text-slate-900'" class="px-4 py-1.5 text-sm font-medium rounded-md transition flex items-center gap-2"><i data-lucide="shield-check" class="w-3 h-3"></i>反思卫士</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Scrollable Content Area -->
|
||||
<div class="flex-1 overflow-y-auto p-8">
|
||||
<div class="max-w-4xl mx-auto space-y-6">
|
||||
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<!-- 1. 全局人设 (Global Persona) -->
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<div x-show="currentTab === 'global-persona'" x-transition:enter="transition ease-out duration-200" x-transition:enter-start="opacity-0 translate-y-2">
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-6 shadow-sm mb-6">
|
||||
<h3 class="font-bold text-slate-700 mb-4">Base System Prompt (基座人设)</h3>
|
||||
<textarea class="w-full h-48 text-sm border border-slate-200 rounded-lg p-4 bg-slate-50 focus:bg-white focus:border-indigo-500 focus:ring-1 focus:ring-indigo-500 outline-none resize-none font-mono leading-relaxed">
|
||||
你是一个严谨的临床研究方法学专家助手 (Protocol Agent)。
|
||||
你的核心目标是辅助用户制定一份科学、合规、可执行的临床研究方案。
|
||||
|
||||
核心原则：
|
||||
1. 循证医学：所有建议必须基于可靠的医学证据。
|
||||
2. 逻辑严密：在回答前，必须先进行逻辑推演 (Chain of Thought)。
|
||||
3. 状态感知：始终基于 Context 中已确认的信息（PICO等）进行回答，不要重复索要已知信息。
|
||||
4. 语气风格：专业、客观、理性，避免过度热情的营销式语气。
|
||||
</textarea>
|
||||
<div class="flex justify-end mt-4">
|
||||
<button class="text-sm text-indigo-600 hover:underline">查看历史版本 (v1.2)</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<!-- 2. 记忆与知识库 (Global Memory & Knowledge)-->
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<div x-show="currentTab === 'global-memory'" x-transition:enter="transition ease-out duration-200" x-transition:enter-start="opacity-0 translate-y-2">
|
||||
|
||||
<!-- Memory Schema -->
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-6 shadow-sm mb-6">
|
||||
<h3 class="font-bold text-slate-700 mb-4 flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="hard-drive" class="w-4 h-4 text-indigo-500"></i>
|
||||
记忆结构定义 (Memory Schema)
|
||||
</h3>
|
||||
<div class="bg-slate-900 rounded-lg p-4 font-mono text-xs text-slate-300 overflow-x-auto">
|
||||
<pre>{
|
||||
"scientific_question": "string",
|
||||
"pico": {
|
||||
"p": "string (Patient)",
|
||||
"i": "string (Intervention)",
|
||||
"c": "string (Comparison)",
|
||||
"o": "string (Outcome)"
|
||||
},
|
||||
"sample_size": {
|
||||
"n_total": "number",
|
||||
"power": "number",
|
||||
"alpha": "number"
|
||||
},
|
||||
...
|
||||
}</pre>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="text-xs text-slate-500 mt-2">此 Schema 定义了 Agent 可以“记住”的结构化数据字段。修改此配置需同步更新后端 Prisma Schema。</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Knowledge Base -->
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-6 shadow-sm">
|
||||
<h3 class="font-bold text-slate-700 mb-4 flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="library" class="w-4 h-4 text-green-500"></i>
|
||||
知识库挂载 (EKB Mounting)
|
||||
</h3>
|
||||
<div class="space-y-3">
|
||||
<div class="flex items-center justify-between p-3 border border-slate-200 rounded-lg bg-slate-50">
|
||||
<div class="flex items-center gap-3">
|
||||
<div class="w-8 h-8 bg-white border border-slate-200 rounded flex items-center justify-center">
|
||||
<i data-lucide="book" class="w-4 h-4 text-indigo-500"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<div class="text-sm font-medium text-slate-800">Clinical Guidelines (临床指南库)</div>
|
||||
<div class="text-xs text-slate-500">包含 2020-2025 全球核心指南 | 12,400 篇</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex items-center gap-2">
|
||||
<span class="text-xs bg-green-100 text-green-700 px-2 py-0.5 rounded">Active</span>
|
||||
<button class="text-slate-400 hover:text-slate-600"><i data-lucide="more-horizontal" class="w-4 h-4"></i></button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex items-center justify-between p-3 border border-slate-200 rounded-lg bg-slate-50">
|
||||
<div class="flex items-center gap-3">
|
||||
<div class="w-8 h-8 bg-white border border-slate-200 rounded flex items-center justify-center">
|
||||
<i data-lucide="file-text" class="w-4 h-4 text-indigo-500"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<div class="text-sm font-medium text-slate-800">RCT Protocols (RCT 方案库)</div>
|
||||
<div class="text-xs text-slate-500">高质量 RCT 注册方案 | 5,300 篇</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex items-center gap-2">
|
||||
<span class="text-xs bg-green-100 text-green-700 px-2 py-0.5 rounded">Active</span>
|
||||
<button class="text-slate-400 hover:text-slate-600"><i data-lucide="more-horizontal" class="w-4 h-4"></i></button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<!-- 3. 阶段 Prompt (Stage Prompt) -->
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<div x-show="currentTab === 'stage-prompt'" x-transition:enter="transition ease-out duration-200" x-transition:enter-start="opacity-0 translate-y-2">
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-6 shadow-sm">
|
||||
<div class="flex justify-between items-center mb-4">
|
||||
<h3 class="font-bold text-slate-700">Task Instruction (阶段任务指令)</h3>
|
||||
<div class="text-xs text-slate-500">这将覆盖到 System Prompt 的 [Stage Instruction] 部分</div>
|
||||
</div>
|
||||
<textarea class="w-full h-64 text-sm border border-slate-200 rounded-lg p-4 bg-slate-50 focus:bg-white focus:border-indigo-500 focus:ring-1 focus:ring-indigo-500 outline-none resize-none font-mono leading-relaxed">
|
||||
当前任务阶段：【样本量计算】
|
||||
|
||||
你的目标是帮助用户确定合适的研究样本量。
|
||||
请遵循以下逻辑：
|
||||
1. 识别研究设计类型（RCT、队列、病例对照）。
|
||||
2. 询问或确认计算所需的统计学参数（Alpha, Power, Effect Size, 组间比例）。
|
||||
- 如果用户不知道，给出该领域的常用默认值（如 Alpha=0.05, Power=0.8）。
|
||||
3. 一旦参数齐全，请生成 Action Card 引导用户调用计算器。
|
||||
4. 计算完成后，对结果进行解读（是否过大/过小，是否符合伦理）。
|
||||
|
||||
注意：严禁自己口算样本量，必须调用工具。
|
||||
</textarea>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<!-- 4. 思维链编排 (Stage CoT) -->
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<div x-show="currentTab === 'stage-cot'" x-transition:enter="transition ease-out duration-200" x-transition:enter-start="opacity-0 translate-y-2">
|
||||
|
||||
<div class="flex items-center justify-between mb-4">
|
||||
<h3 class="font-bold text-slate-700">思维链 SOP 可视化编排</h3>
|
||||
<button class="text-xs bg-slate-100 hover:bg-slate-200 text-slate-600 px-3 py-1.5 rounded transition">查看 JSON 源码</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Step List -->
|
||||
<div class="space-y-4">
|
||||
|
||||
<!-- Step 1 -->
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-5 shadow-sm hover:border-indigo-300 transition-colors group relative">
|
||||
<div class="absolute left-0 top-0 bottom-0 w-1.5 bg-slate-300 rounded-l-xl group-hover:bg-indigo-500 transition-colors"></div>
|
||||
<div class="flex gap-4">
|
||||
<div class="shrink-0 flex flex-col items-center gap-2 pt-1">
|
||||
<span class="w-6 h-6 rounded-full bg-slate-100 text-slate-500 text-xs font-bold flex items-center justify-center border border-slate-200">1</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex-1 space-y-3">
|
||||
<div class="flex justify-between items-center">
|
||||
<input type="text" value="Check Parameters (参数完整性检查)" class="font-bold text-slate-800 bg-transparent border-none p-0 focus:ring-0 w-full text-sm">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2">
|
||||
<div class="text-[10px] bg-slate-100 text-slate-500 px-2 py-0.5 rounded font-mono">Output: <completeness_check></div>
|
||||
<i data-lucide="trash-2" class="w-4 h-4 text-slate-300 hover:text-red-500 cursor-pointer"></i>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<textarea class="w-full text-xs border border-slate-200 rounded-lg p-2 bg-slate-50 focus:bg-white outline-none resize-none h-16">检查用户输入的 Context 中是否包含样本量计算所需的全部参数（Alpha, Power, 预期效应量）。</textarea>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Step 2 -->
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-xl p-5 shadow-sm hover:border-indigo-300 transition-colors group relative">
|
||||
<div class="absolute left-0 top-0 bottom-0 w-1.5 bg-slate-300 rounded-l-xl group-hover:bg-indigo-500 transition-colors"></div>
|
||||
<div class="flex gap-4">
|
||||
<div class="shrink-0 flex flex-col items-center gap-2 pt-1">
|
||||
<span class="w-6 h-6 rounded-full bg-slate-100 text-slate-500 text-xs font-bold flex items-center justify-center border border-slate-200">2</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex-1 space-y-3">
|
||||
<div class="flex justify-between items-center">
|
||||
<input type="text" value="Match Methodology (方法学匹配)" class="font-bold text-slate-800 bg-transparent border-none p-0 focus:ring-0 w-full text-sm">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2">
|
||||
<div class="text-[10px] bg-slate-100 text-slate-500 px-2 py-0.5 rounded font-mono">Output: <method_match></div>
|
||||
<i data-lucide="trash-2" class="w-4 h-4 text-slate-300 hover:text-red-500 cursor-pointer"></i>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<textarea class="w-full text-xs border border-slate-200 rounded-lg p-2 bg-slate-50 focus:bg-white outline-none resize-none h-16">基于 PICO 中的 Study Design (RCT/Cohort)，推荐最合适的样本量计算公式。若无法确定，推荐通用公式。</textarea>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Add Step -->
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||||
<button class="w-full py-3 border-2 border-dashed border-slate-300 rounded-xl text-slate-500 text-sm font-medium hover:border-indigo-500 hover:text-indigo-600 hover:bg-indigo-50 transition flex items-center justify-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="plus" class="w-4 h-4"></i>
|
||||
添加思考步骤
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<!-- 5. 反思卫士 (Stage Reflexion) -->
|
||||
<!-- ========================================== -->
|
||||
<div x-show="currentTab === 'stage-reflexion'" x-transition:enter="transition ease-out duration-200" x-transition:enter-start="opacity-0 translate-y-2">
|
||||
|
||||
<div class="bg-blue-50 border border-blue-200 rounded-lg p-4 mb-6 flex gap-3">
|
||||
<i data-lucide="shield-check" class="w-5 h-5 text-blue-600 shrink-0 mt-0.5"></i>
|
||||
<div class="text-sm text-blue-800">
|
||||
<p class="font-bold mb-1">Reflexion Guard (反思卫士)</p>
|
||||
<p>当工具执行完毕并回写数据时，后端会自动运行这些规则。如果校验失败，Agent 将拒绝推进流程并报警。</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="bg-white border border-slate-200 rounded-lg overflow-hidden shadow-sm">
|
||||
<div class="px-4 py-3 bg-slate-50 border-b border-slate-200 flex justify-between items-center">
|
||||
<h3 class="text-sm font-bold text-slate-700">规则列表 (Rule-based)</h3>
|
||||
<button class="text-xs text-indigo-600 hover:underline">+ 添加规则</button>
|
||||
</div>
|
||||
<table class="w-full text-sm text-left">
|
||||
<thead class="bg-slate-50 text-slate-500 border-b border-slate-200">
|
||||
<tr>
|
||||
<th class="px-4 py-3 font-medium">校验字段</th>
|
||||
<th class="px-4 py-3 font-medium">逻辑</th>
|
||||
<th class="px-4 py-3 font-medium">阈值</th>
|
||||
<th class="px-4 py-3 font-medium">报警消息</th>
|
||||
<th class="px-4 py-3 text-right">操作</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody class="divide-y divide-slate-100">
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="px-4 py-3 font-mono text-indigo-600">sample_size.n</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-slate-600"><</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 font-mono">10</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-slate-600">样本量过小，无法通过伦理审查</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-right text-slate-400 hover:text-indigo-600 cursor-pointer"><i data-lucide="edit-2" class="w-4 h-4 inline"></i></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="px-4 py-3 font-mono text-indigo-600">sample_size.n</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-slate-600">></td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 font-mono">100000</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-slate-600">样本量过大，请确认可行性</td>
|
||||
<td class="px-4 py-3 text-right text-slate-400 hover:text-indigo-600 cursor-pointer"><i data-lucide="edit-2" class="w-4 h-4 inline"></i></td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="mt-6 bg-white border border-slate-200 rounded-lg p-6 shadow-sm">
|
||||
<h3 class="text-sm font-bold text-slate-700 mb-3">AI 软校验 (Prompt-based)</h3>
|
||||
<textarea class="w-full text-xs border border-slate-200 rounded-lg p-3 bg-slate-50 focus:bg-white outline-none resize-none h-20" placeholder="在此输入给 AI 的反思指令...">请结合用户的研究病种（如罕见病），判断该样本量是否合理。如果是罕见病，样本量小是可以接受的。</textarea>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</main>
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||||
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||||
</div>
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||||
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<script>
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||||
lucide.createIcons();
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||||
</script>
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</body>
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||||
</html>
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442
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/研究方案原型图0119.html
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docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/00-系统设计/研究方案原型图0119.html
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@@ -0,0 +1,442 @@
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||||
<!DOCTYPE html>
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||||
<html lang="zh-CN">
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||||
<head>
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||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Protocol Agent V2.0 - 产品原型</title>
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||||
<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
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||||
<!-- 引入 Lucide 图标 -->
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<script src="https://unpkg.com/lucide@latest"></script>
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||||
<style>
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||||
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;500;600;700&family=Noto+Sans+SC:wght@300;400;500;700&display=swap');
|
||||
|
||||
body { font-family: 'Inter', 'Noto Sans SC', sans-serif; }
|
||||
|
||||
/* 模拟 Ant Design X 的 ultramodern 风格 */
|
||||
.chat-bubble-ai {
|
||||
background-color: #F3F4F6;
|
||||
border-top-left-radius: 2px;
|
||||
border-top-right-radius: 12px;
|
||||
border-bottom-right-radius: 12px;
|
||||
border-bottom-left-radius: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.chat-bubble-user {
|
||||
background-color: #4F46E5; /* Indigo-600 */
|
||||
color: white;
|
||||
border-top-left-radius: 12px;
|
||||
border-top-right-radius: 2px;
|
||||
border-bottom-right-radius: 12px;
|
||||
border-bottom-left-radius: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.reflexion-border {
|
||||
border-left: 4px solid #9333EA; /* Purple-600 */
|
||||
background: #F3E8FF; /* Purple-100 */
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 状态面板动画 */
|
||||
.flash-update {
|
||||
animation: flash 1.5s ease-out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@keyframes flash {
|
||||
0% { background-color: #dbeafe; } /* blue-100 */
|
||||
100% { background-color: transparent; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 滚动条美化 */
|
||||
::-webkit-scrollbar { width: 6px; }
|
||||
::-webkit-scrollbar-track { background: transparent; }
|
||||
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #cbd5e1; border-radius: 3px; }
|
||||
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #94a3b8; }
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body class="bg-gray-100 h-screen flex flex-col overflow-hidden">
|
||||
|
||||
<!-- Top Navigation -->
|
||||
<header class="bg-white border-b border-gray-200 h-14 flex items-center justify-between px-4 shadow-sm z-10">
|
||||
<div class="flex items-center gap-3">
|
||||
<div class="w-8 h-8 bg-indigo-600 rounded-lg flex items-center justify-center text-white font-bold shadow-lg shadow-indigo-200">
|
||||
<i data-lucide="bot" class="w-5 h-5"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<h1 class="font-bold text-gray-800 text-sm">研究方案制定 Agent</h1>
|
||||
<div class="flex items-center gap-1.5">
|
||||
<span class="w-2 h-2 bg-green-500 rounded-full animate-pulse"></span>
|
||||
<span class="text-xs text-gray-500">Orchestrator Online</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex items-center gap-4">
|
||||
<div class="hidden md:flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 bg-gray-50 rounded-full border border-gray-200">
|
||||
<span class="text-xs font-medium text-gray-500">当前阶段:</span>
|
||||
<span class="text-xs font-bold text-indigo-600 bg-indigo-50 px-2 py-0.5 rounded border border-indigo-100">Step 5: 样本量计算</span>
|
||||
</div>
|
||||
<button class="p-2 hover:bg-gray-100 rounded-full text-gray-600">
|
||||
<i data-lucide="settings" class="w-5 h-5"></i>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<!-- Main Workspace -->
|
||||
<main class="flex-1 flex overflow-hidden">
|
||||
|
||||
<!-- Left: Chat Interface (70%) -->
|
||||
<section class="flex-1 flex flex-col bg-white relative">
|
||||
|
||||
<!-- Chat History -->
|
||||
<div id="chat-container" class="flex-1 overflow-y-auto p-4 md:p-6 space-y-6 pb-20">
|
||||
|
||||
<!-- Welcome Message -->
|
||||
<div class="flex gap-4">
|
||||
<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-100 flex items-center justify-center shrink-0">
|
||||
<i data-lucide="sparkles" class="w-4 h-4 text-indigo-600"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="space-y-1 max-w-[80%]">
|
||||
<div class="text-xs text-gray-400 ml-1">Protocol Agent • 10:00 AM</div>
|
||||
<div class="chat-bubble-ai p-4 text-sm text-gray-800 shadow-sm">
|
||||
<p>您好！我是您的研究方案制定助手。</p>
|
||||
<p class="mt-2">我已经记录了您关于<strong>“阿司匹林预防老年高血压患者中风”</strong>的科学问题和 PICO 信息。</p>
|
||||
<p class="mt-2">根据当前的 RCT 设计，我们需要进行<strong>样本量计算</strong>以支撑伦理审查。您准备好开始了吗？</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- User Message -->
|
||||
<div class="flex gap-4 flex-row-reverse">
|
||||
<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-gray-200 flex items-center justify-center shrink-0">
|
||||
<i data-lucide="user" class="w-4 h-4 text-gray-500"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="space-y-1 max-w-[80%]">
|
||||
<div class="text-xs text-gray-400 text-right mr-1">User • 10:02 AM</div>
|
||||
<div class="chat-bubble-user p-4 text-sm shadow-sm">
|
||||
好的，帮我计算一下样本量。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- AI Plan & Action Card (Deep Link) -->
|
||||
<div class="flex gap-4">
|
||||
<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-indigo-100 flex items-center justify-center shrink-0">
|
||||
<i data-lucide="brain-circuit" class="w-4 h-4 text-indigo-600"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="space-y-1 max-w-[80%]">
|
||||
<div class="text-xs text-gray-400 ml-1">Protocol Agent • 10:02 AM</div>
|
||||
|
||||
<!-- The Action Card Component -->
|
||||
<div class="border border-indigo-200 bg-indigo-50/50 rounded-xl p-4 shadow-sm w-[380px]">
|
||||
<div class="flex items-start gap-3 mb-3">
|
||||
<div class="bg-indigo-100 p-2 rounded-lg">
|
||||
<i data-lucide="calculator" class="w-5 h-5 text-indigo-600"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<h3 class="font-bold text-gray-900 text-sm">建议执行：样本量计算</h3>
|
||||
<p class="text-xs text-gray-500 mt-0.5">基于双侧两样本均数比较 (RCT)</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Prefilled Parameters Preview -->
|
||||
<div class="bg-white rounded border border-indigo-100 p-2 mb-3 space-y-1">
|
||||
<div class="flex justify-between text-xs">
|
||||
<span class="text-gray-500">Alpha (α):</span>
|
||||
<span class="font-mono font-medium">0.05</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex justify-between text-xs">
|
||||
<span class="text-gray-500">Power (1-β):</span>
|
||||
<span class="font-mono font-medium">0.80</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex justify-between text-xs">
|
||||
<span class="text-gray-500">Effect Size:</span>
|
||||
<span class="font-mono font-medium">预估 0.15 vs 0.10</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<button onclick="openToolModal()" class="w-full bg-indigo-600 hover:bg-indigo-700 text-white text-sm font-medium py-2 rounded-lg transition flex items-center justify-center gap-2 shadow-sm shadow-indigo-200">
|
||||
<span>🚀 前往计算工具</span>
|
||||
<i data-lucide="external-link" class="w-3 h-3"></i>
|
||||
</button>
|
||||
<p class="text-[10px] text-center text-gray-400 mt-2">点击将打开工具面板，参数已自动预填</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Dynamic Content Will Be Appended Here -->
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Input Area -->
|
||||
<div class="p-4 border-t border-gray-100 bg-white absolute bottom-0 w-full">
|
||||
<div class="relative">
|
||||
<input type="text" placeholder="输入您的指令..." class="w-full pl-4 pr-12 py-3 bg-gray-50 border border-gray-200 rounded-xl focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-indigo-500 focus:bg-white transition text-sm">
|
||||
<button class="absolute right-2 top-1/2 -translate-y-1/2 p-1.5 bg-indigo-600 text-white rounded-lg hover:bg-indigo-700">
|
||||
<i data-lucide="send" class="w-4 h-4"></i>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<!-- Right: Protocol State Panel (30%) -->
|
||||
<aside class="w-[350px] bg-gray-50 border-l border-gray-200 flex flex-col hidden md:flex">
|
||||
<div class="p-4 border-b border-gray-200 bg-white flex justify-between items-center">
|
||||
<h2 class="font-bold text-gray-800 text-sm flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="file-text" class="w-4 h-4 text-gray-500"></i>
|
||||
方案状态 (Context)
|
||||
</h2>
|
||||
<span class="text-[10px] bg-green-100 text-green-700 px-2 py-0.5 rounded-full font-medium">Synced</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="flex-1 overflow-y-auto p-4 space-y-4">
|
||||
|
||||
<!-- Section 1: Scientific Question -->
|
||||
<div class="bg-white p-3 rounded-lg border border-gray-200 shadow-sm">
|
||||
<h3 class="text-xs font-bold text-gray-400 uppercase mb-2 tracking-wider">01 科学问题</h3>
|
||||
<p class="text-xs text-gray-700 leading-relaxed font-medium">
|
||||
阿司匹林预防老年高血压患者中风的疗效与安全性研究
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Section 2: PICO -->
|
||||
<div class="bg-white p-3 rounded-lg border border-gray-200 shadow-sm">
|
||||
<div class="flex justify-between items-center mb-2">
|
||||
<h3 class="text-xs font-bold text-gray-400 uppercase tracking-wider">02 PICO</h3>
|
||||
<button class="text-[10px] text-indigo-600 hover:underline">编辑</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="space-y-2">
|
||||
<div class="flex gap-2">
|
||||
<span class="bg-blue-100 text-blue-700 px-1.5 py-0.5 rounded text-[10px] font-bold w-6 text-center">P</span>
|
||||
<span class="text-xs text-gray-600">≥65岁原发性高血压患者</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex gap-2">
|
||||
<span class="bg-indigo-100 text-indigo-700 px-1.5 py-0.5 rounded text-[10px] font-bold w-6 text-center">I</span>
|
||||
<span class="text-xs text-gray-600">阿司匹林肠溶片 100mg/d</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex gap-2">
|
||||
<span class="bg-orange-100 text-orange-700 px-1.5 py-0.5 rounded text-[10px] font-bold w-6 text-center">C</span>
|
||||
<span class="text-xs text-gray-600">安慰剂</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex gap-2">
|
||||
<span class="bg-green-100 text-green-700 px-1.5 py-0.5 rounded text-[10px] font-bold w-6 text-center">O</span>
|
||||
<span class="text-xs text-gray-600">5年内缺血性脑卒中发生率</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Section 3: Study Design -->
|
||||
<div class="bg-white p-3 rounded-lg border border-gray-200 shadow-sm">
|
||||
<h3 class="text-xs font-bold text-gray-400 uppercase mb-2 tracking-wider">03 研究设计</h3>
|
||||
<div class="flex flex-wrap gap-2">
|
||||
<span class="text-[10px] border border-gray-200 px-2 py-1 rounded bg-gray-50 text-gray-600">RCT</span>
|
||||
<span class="text-[10px] border border-gray-200 px-2 py-1 rounded bg-gray-50 text-gray-600">双盲</span>
|
||||
<span class="text-[10px] border border-gray-200 px-2 py-1 rounded bg-gray-50 text-gray-600">多中心</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Section 4: Sample Size (The Active One) -->
|
||||
<div id="state-sample-size" class="bg-white p-3 rounded-lg border-2 border-indigo-100 shadow-sm transition-colors duration-500">
|
||||
<h3 class="text-xs font-bold text-indigo-600 uppercase mb-2 tracking-wider flex justify-between">
|
||||
04 样本量
|
||||
<i data-lucide="loader-2" class="w-3 h-3 animate-spin"></i>
|
||||
</h3>
|
||||
<div class="flex items-center justify-between">
|
||||
<span class="text-xs text-gray-500">总样本量 (N)</span>
|
||||
<span id="n-value-display" class="text-lg font-bold text-gray-300 font-mono">待计算...</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
</aside>
|
||||
|
||||
</main>
|
||||
|
||||
<!-- Modal: Simulated External Tool (Deep Link Destination) -->
|
||||
<div id="tool-modal" class="fixed inset-0 bg-black/50 hidden z-50 flex items-center justify-center backdrop-blur-sm opacity-0 transition-opacity duration-300">
|
||||
<div class="bg-white rounded-xl shadow-2xl w-[600px] overflow-hidden transform scale-95 transition-transform duration-300" id="tool-modal-content">
|
||||
<!-- Tool Header -->
|
||||
<div class="bg-gray-800 text-white p-4 flex justify-between items-center">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="calculator" class="w-5 h-5 text-indigo-400"></i>
|
||||
<span class="font-bold">统计工具箱 v3.0 | 样本量计算器</span>
|
||||
</div>
|
||||
<button onclick="closeToolModal()" class="text-gray-400 hover:text-white">
|
||||
<i data-lucide="x" class="w-5 h-5"></i>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Tool Body (Simulated Form) -->
|
||||
<div class="p-6 bg-gray-50">
|
||||
<div class="bg-blue-50 border border-blue-200 text-blue-800 text-xs p-3 rounded mb-4 flex gap-2">
|
||||
<i data-lucide="info" class="w-4 h-4 shrink-0"></i>
|
||||
已从 Protocol Agent 自动填充参数。修改参数后请点击“重新计算”。
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="grid grid-cols-2 gap-4 mb-4">
|
||||
<div>
|
||||
<label class="block text-xs font-bold text-gray-500 mb-1">检验类型</label>
|
||||
<select class="w-full text-sm border-gray-300 rounded p-2 border">
|
||||
<option>双侧两样本均数比较</option>
|
||||
<option>卡方检验</option>
|
||||
</select>
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<label class="block text-xs font-bold text-gray-500 mb-1">检验水准 (α)</label>
|
||||
<input type="number" value="0.05" class="w-full text-sm border-gray-300 rounded p-2 border">
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<label class="block text-xs font-bold text-gray-500 mb-1">把握度 (1-β)</label>
|
||||
<input type="number" value="0.80" class="w-full text-sm border-gray-300 rounded p-2 border">
|
||||
</div>
|
||||
<div>
|
||||
<label class="block text-xs font-bold text-gray-500 mb-1">脱落率 (%)</label>
|
||||
<input type="number" value="10" class="w-full text-sm border-gray-300 rounded p-2 border">
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Effect Size Params -->
|
||||
<div class="bg-white p-3 rounded border border-gray-200 mb-4">
|
||||
<h4 class="text-xs font-bold text-gray-800 mb-2">效应量参数 (Effect Size)</h4>
|
||||
<div class="flex gap-4">
|
||||
<div class="flex-1">
|
||||
<label class="block text-[10px] text-gray-400">实验组预估发生率</label>
|
||||
<input type="number" value="0.10" class="w-full font-mono text-sm border-gray-300 rounded p-1 border">
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex-1">
|
||||
<label class="block text-[10px] text-gray-400">对照组预估发生率</label>
|
||||
<input type="number" value="0.15" class="w-full font-mono text-sm border-gray-300 rounded p-1 border">
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Result Area -->
|
||||
<div class="flex items-center justify-between bg-gray-100 p-4 rounded-lg mb-6">
|
||||
<span class="text-sm font-bold text-gray-600">计算结果 (N):</span>
|
||||
<span id="tool-result" class="text-2xl font-bold text-indigo-600 font-mono">---</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Actions -->
|
||||
<div class="flex justify-end gap-3">
|
||||
<button onclick="calculate()" class="px-4 py-2 bg-white border border-gray-300 text-gray-700 text-sm font-medium rounded hover:bg-gray-50">
|
||||
试算
|
||||
</button>
|
||||
<button id="btn-sync" onclick="syncAndClose()" disabled class="px-4 py-2 bg-indigo-600 text-white text-sm font-medium rounded hover:bg-indigo-700 disabled:opacity-50 disabled:cursor-not-allowed flex items-center gap-2">
|
||||
<i data-lucide="refresh-cw" class="w-4 h-4"></i>
|
||||
确认并同步到方案
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
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||||
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<script>
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||||
// 初始化 Lucide 图标
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||||
lucide.createIcons();
|
||||
|
||||
// Modal 控制逻辑
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||||
const modal = document.getElementById('tool-modal');
|
||||
const modalContent = document.getElementById('tool-modal-content');
|
||||
const btnSync = document.getElementById('btn-sync');
|
||||
const toolResult = document.getElementById('tool-result');
|
||||
|
||||
function openToolModal() {
|
||||
modal.classList.remove('hidden');
|
||||
// 简单的淡入动画
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||||
setTimeout(() => {
|
||||
modal.classList.remove('opacity-0');
|
||||
modalContent.classList.remove('scale-95');
|
||||
}, 10);
|
||||
}
|
||||
|
||||
function closeToolModal() {
|
||||
modal.classList.add('opacity-0');
|
||||
modalContent.classList.add('scale-95');
|
||||
setTimeout(() => {
|
||||
modal.classList.add('hidden');
|
||||
}, 300);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 模拟计算过程
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||||
function calculate() {
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||||
toolResult.innerText = "Calculing...";
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||||
setTimeout(() => {
|
||||
toolResult.innerText = "386";
|
||||
btnSync.disabled = false;
|
||||
btnSync.classList.add('animate-pulse');
|
||||
}, 600);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 核心：同步回写逻辑 (Reflexion Loop)
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||||
function syncAndClose() {
|
||||
closeToolModal();
|
||||
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||||
// 1. 更新右侧状态面板 (State Panel Update)
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||||
const stateCard = document.getElementById('state-sample-size');
|
||||
const nValueDisplay = document.getElementById('n-value-display');
|
||||
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||||
// 视觉反馈：闪烁一下
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||||
stateCard.classList.add('flash-update');
|
||||
stateCard.classList.remove('border-indigo-100');
|
||||
stateCard.classList.add('border-green-500'); // 变成绿色边框
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||||
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||||
// 移除 Loading 图标
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||||
stateCard.querySelector('i').remove();
|
||||
|
||||
// 更新数值
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||||
setTimeout(() => {
|
||||
nValueDisplay.innerText = "N = 386";
|
||||
nValueDisplay.classList.remove('text-gray-300');
|
||||
nValueDisplay.classList.add('text-indigo-600');
|
||||
}, 500);
|
||||
|
||||
// 2. 更新聊天界面 (Chat Update with Reflexion)
|
||||
const chatContainer = document.getElementById('chat-container');
|
||||
|
||||
// 插入系统消息
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||||
const systemMsgHTML = `
|
||||
<div class="flex justify-center my-4">
|
||||
<span class="text-[10px] bg-gray-100 text-gray-500 px-2 py-1 rounded-full border border-gray-200">
|
||||
<i data-lucide="check-circle" class="w-3 h-3 inline mr-1 text-green-500"></i>
|
||||
系统消息: 用户已同步样本量结果 N=386
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
`;
|
||||
chatContainer.insertAdjacentHTML('beforeend', systemMsgHTML);
|
||||
|
||||
// 模拟 AI 思考 (Reflexion)
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||||
setTimeout(() => {
|
||||
const aiReflexionHTML = `
|
||||
<div class="flex gap-4 animate-fade-in-up">
|
||||
<div class="w-8 h-8 rounded-full bg-purple-100 flex items-center justify-center shrink-0 border border-purple-200">
|
||||
<i data-lucide="check-check" class="w-4 h-4 text-purple-600"></i>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="space-y-1 max-w-[80%]">
|
||||
<div class="text-xs text-purple-500 ml-1 font-bold">Reflexion Guard • 刚刚</div>
|
||||
<div class="chat-bubble-ai p-4 text-sm text-gray-800 shadow-sm reflexion-border">
|
||||
<p class="font-bold text-purple-700 text-xs mb-1 mb-2 flex items-center gap-1">
|
||||
<i data-lucide="shield-check" class="w-3 h-3"></i>
|
||||
质量校验通过
|
||||
</p>
|
||||
<p>我已校验您的计算结果：</p>
|
||||
<ul class="list-disc list-inside mt-1 text-gray-600 text-xs space-y-1">
|
||||
<li>N=386 满足 RCT 设计对统计效能 (Power=0.8) 的要求。</li>
|
||||
<li>参数设置符合心血管预防研究的常规标准。</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p class="mt-3">数值已同步到方案中。接下来，建议我们进行<strong>第五步：CRF (病例报告表) 设计</strong>。</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
`;
|
||||
chatContainer.insertAdjacentHTML('beforeend', aiReflexionHTML);
|
||||
lucide.createIcons(); // 重新渲染新插入的图标
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||||
|
||||
// 自动滚动到底部
|
||||
chatContainer.scrollTop = chatContainer.scrollHeight;
|
||||
}, 1000);
|
||||
}
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||||
|
||||
// 点击遮罩关闭
|
||||
modal.addEventListener('click', (e) => {
|
||||
if (e.target === modal) closeToolModal();
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
@@ -0,0 +1,163 @@
|
||||
# **研究方案制定 Agent (Protocol Agent) 统一架构方案 V3.0**
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||||
版本： v3.0 (SOP编排与后端配置版)
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||||
日期： 2026-01-20
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适用范围： 壹证循科技 (AIclinicalresearch)
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||||
核心进化： 引入 "Code-as-Skeleton, Data-as-Brain" 理念。将思维链 (CoT) 下沉为后端可配置的 SOP 数据，实现逻辑与代码解耦。
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||||
## **1\. 核心设计理念**
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||||
我们摒弃传统的“无状态问答”模式，构建一个维护长程记忆、具备反思能力的 **Protocol Agent**。
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||||
### **1.1 四大核心组件 (The 4 Pillars)**
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||||
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||||
* 🧠 **大脑 (Brain): Orchestrator 服务**
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||||
* 负责 **规划 (Plan)**：决定当前处于哪个阶段，下一步该做什么。
|
||||
* 负责 **反思 (Reflexion)**：对用户的操作结果进行质量校验（如样本量是否合理）。
|
||||
* **升级点**：V3 版本中，大脑的思考逻辑（思维链）不再写死在代码里，而是从数据库加载配置。
|
||||
* 💾 **记忆 (Memory): ProtocolContext 表**
|
||||
* 利用 Postgres 的 JSONB 存储“活的”方案数据。
|
||||
* **长程记忆**：不仅记住聊天记录，更记住结构化的 PICO、样本量 N 值、观察指标等关键状态，突破 LLM Token 限制。
|
||||
* 📚 **知识 (Knowledge): 自建 EKB (Postgres-Only)**
|
||||
* 提供 **混合检索 (Hybrid Search)** 能力。
|
||||
* **结构化检索**：利用 SQL 精准筛选（如“找样本量\>500的RCT研究”）。
|
||||
* **语义检索**：利用 pgvector 进行向量相似度匹配。
|
||||
* 🛠️ **手脚 (Hands): Deep Link Action**
|
||||
* 通过 **Action Card** 调用的现有 Web 工具（如样本量计算器、数据清洗工具）。
|
||||
* 实现“对话无法完成的复杂操作，跳转到专业工具完成，再把结果同步回来”的闭环。
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||||
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||||
### **1.2 总体架构拓扑 (V3)**
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||||
引入了全新的 **LLM Ops 控制层**，支持运营人员在后台动态调整 Agent 的思考逻辑。
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||||
graph TD
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||||
User\[用户 (React UI)\] \<--\> Entry\[单一入口: Protocol Agent\]
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||||
subgraph "前端交互 (Interaction)"
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||||
Chat\[流式对话\]
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||||
StatePanel\[实时状态看板\]
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||||
DeepLink\[Action Card\]
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||||
end
|
||||
Entry \--\> Chat & StatePanel
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||||
|
||||
subgraph "后端引擎 (Orchestrator Engine)"
|
||||
Loader\[配置加载器\]
|
||||
Executor\[SOP 执行引擎\]
|
||||
Reflector\[Reflexion 卫士\]
|
||||
Tracer\[全链路追踪\]
|
||||
end
|
||||
|
||||
Chat \<--\> Executor
|
||||
|
||||
subgraph "大脑配置中心 (LLM Ops)"
|
||||
DB\_Prompt\[(Prompt & CoT 表)\]
|
||||
DB\_Trace\[(Trace 日志表)\]
|
||||
AdminUI\[运营管理后台\]
|
||||
end
|
||||
|
||||
AdminUI \--配置 SOP--\> DB\_Prompt
|
||||
DB\_Prompt \--加载--\> Loader
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||||
Loader \--注入--\> Executor
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||||
Executor \--写入日志--\> Tracer
|
||||
Tracer \--可视化--\> AdminUI
|
||||
|
||||
subgraph "记忆与知识 (Memory & Knowledge)"
|
||||
DB\_Ctx\[(Protocol Context)\]
|
||||
DB\_EKB\[(Self-built RAG)\]
|
||||
end
|
||||
|
||||
Executor \<--\> DB\_Ctx & DB\_EKB
|
||||
|
||||
## **2\. 核心机制：后端配置化思维链 (Backend CoT)**
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||||
### **2.1 什么是“配置化 CoT”？**
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||||
我们将 AI 的思考过程拆解为标准作业程序 (SOP)，存储为 JSON 数组。这意味着您可以在后台增加一个检查步骤，而无需修改代码。
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||||
|
||||
**数据库配置示例 (JSON):**
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||||
|
||||
\[
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||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"key": "completeness\_check",
|
||||
"desc": "检查 PICO 完整性",
|
||||
"instruction": "检查用户输入是否包含 P, I, C, O 四个要素。如果缺失，标记为 MISSING。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"key": "methodology\_match",
|
||||
"desc": "方法学匹配",
|
||||
"instruction": "根据研究目的推荐设计类型（RCT/队列）。"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"key": "response\_generation",
|
||||
"desc": "生成回复",
|
||||
"instruction": "综合以上分析，给出建议。如果 PICO 缺失，请追问。"
|
||||
}
|
||||
\]
|
||||
|
||||
### **2.2 运行时表现 (Runtime Behavior)**
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||||
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||||
Orchestrator 会将上述 JSON 动态编译为 System Prompt。AI 的输出将包含显式的 **XML 思考标签**：
|
||||
|
||||
\<completeness\_check\>
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||||
用户提供了 P 和 I，但缺失 C (对照组) 和 O (结局)。
|
||||
\</completeness\_check\>
|
||||
|
||||
\<methodology\_match\>
|
||||
因缺失关键信息，暂无法确定设计类型，倾向于 RCT。
|
||||
\</methodology\_match\>
|
||||
|
||||
\<response\_generation\>
|
||||
您好，为了帮您设计方案，我还需要了解：您的对照组是什么？主要结局指标是什么？
|
||||
\</response\_generation\>
|
||||
|
||||
**前端展示：** 前端解析 \<completeness\_check\> 标签，将其放入可折叠的 **"深度思考"** 组件中，让用户看到 AI 的逻辑。
|
||||
|
||||
## **3\. 业务流程编排**
|
||||
|
||||
### **3.1 完整交互闭环**
|
||||
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||||
1. **User**: 输入 "我要做阿司匹林的研究"。
|
||||
2. **Orchestrator**:
|
||||
* 加载当前阶段 (SCIENTIFIC\_QUESTION) 的 Prompt 和 CoT 配置。
|
||||
* 执行 LLM 生成。
|
||||
3. **Reflexion (隐式)**:
|
||||
* Orchestrator 后台运行微型 LLM 任务，尝试从对话中提取 PICO。
|
||||
* 如果提取成功，更新 ProtocolContext。
|
||||
4. **State Panel**: 前端通过 SSE 收到更新，右侧面板自动点亮 "P" 和 "I" 字段。
|
||||
5. **Plan**:
|
||||
* Orchestrator 判断当前阶段已完成 (PICO 齐全)。
|
||||
* **主动推送**：生成 Action Card "建议进入下一步：选题评价"。
|
||||
|
||||
### **3.2 深度链接与反思 (Deep Link & Reflexion Loop)**
|
||||
|
||||
当涉及到工具调用（如样本量计算）时：
|
||||
|
||||
1. **Action**: AI 生成 Action Card (Deep Link)。
|
||||
2. **Execute**: 用户点击跳转 \-\> 工具页计算 \-\> 点击“同步”。
|
||||
3. **Reflexion Guard (后端强制校验)**:
|
||||
* 数据回写到 DB 时，触发后端校验函数 reflexionGuard()。
|
||||
* **规则配置化**：(N \< 10 OR N \> 10000\) \-\> 报警。
|
||||
* **反馈**：如果校验失败，AI 主动发送消息：“⚠️ 样本量异常，请检查参数。”
|
||||
|
||||
## **4\. 可观测性与调试 (Observability)**
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||||
|
||||
为了解决 "Prompt 难调" 的问题，V3 引入了 **Trace 机制**。
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||||
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||||
* **Trace ID**: 每次对话生成一个唯一 ID。
|
||||
* **Step Recording**: 记录 Router 决策、Prompt 组装结果、CoT 输出、工具返回。
|
||||
* **Replay**: 在 Admin 后台，可以一键重放某个 Trace，修改 Prompt 后重新运行，对比效果。
|
||||
|
||||
## **5\. 实施路线图 (Roadmap)**
|
||||
|
||||
1. **Week 1: 数据层升级**
|
||||
* 修改 prompt\_templates 表结构，增加 chain\_config。
|
||||
* 建立 agent\_traces 表。
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||||
2. **Week 2: 引擎升级**
|
||||
* 重构 Orchestrator，实现动态 CoT 组装逻辑。
|
||||
* 实现 XML 标签解析器。
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||||
3. **Week 3: 前端适配**
|
||||
* 升级 Chat 组件，支持渲染 XML 思考过程。
|
||||
* 完善右侧 State Panel 的实时同步。
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||||
@@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
# **Protocol Agent 后端配置架构设计 (V3.0 核心思路)**
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||||
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||||
设计目标： 将硬编码的业务逻辑转化为可运营的配置数据。
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||||
核心范式： 全局继承 \+ 阶段重写 \+ 组件化逻辑
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||||
|
||||
## **1\. 配置层级概览 (The Configuration Hierarchy)**
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||||
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||||
我们不再把 Prompt 看作一个长字符串，而是一个 **“动态组装对象”**。
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||||
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||||
graph TD
|
||||
Global\[全局配置 (Global Config)\] \--\> Stage\[阶段配置 (Stage Config)\]
|
||||
|
||||
subgraph "Level 1: 全局设定"
|
||||
Global \--\> BasePrompt\[人设: 资深医学专家\]
|
||||
Global \--\> ContextDef\[记忆结构: PICO/N值\]
|
||||
Global \--\> GlobalTools\[通用工具: EKB检索\]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph "Level 2: 阶段设定 (覆盖 7 个模块)"
|
||||
Stage \--\> TaskPrompt\[任务指令: 算样本量\]
|
||||
Stage \--\> CoT\[思维链 SOP\]
|
||||
Stage \--\> Reflexion\[反思卫士规则\]
|
||||
Stage \--\> StageTools\[专用工具: 计算器\]
|
||||
end
|
||||
|
||||
## **2\. 详细配置清单 (后端都有哪些需要配置的？)**
|
||||
|
||||
### **2.1 Level 1: 全局配置 (Global Configuration)**
|
||||
|
||||
这是 Agent 的“底色”，在所有阶段都会生效。
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||||
|
||||
| 配置项 | 说明 | 示例值 |
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||||
| :---- | :---- | :---- |
|
||||
| **Agent Name** | 智能体名称 | 研究方案制定助手 (Protocol Agent) |
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||||
| **Base System Prompt** | **总体 Prompt** | "你是一个严谨的临床研究方法学专家。你的核心目标是辅助用户产出高质量的 Protocol。你必须依据循证医学证据说话..." |
|
||||
| **Tone of Voice** | 语气风格 | 专业、客观、循循善诱（不要过于热情，保持学术严谨性） |
|
||||
| **Global Knowledge** | 全局知识库挂载 | 关联 ekb\_schema (自建知识库)，允许检索所有 Guideline 类型文档。 |
|
||||
| **Memory Structure** | 记忆结构定义 | 定义 ProtocolContext 的 JSON Schema（告诉 AI 它能记住哪些字段，如 PICO）。 |
|
||||
|
||||
### **2.2 Level 2: 阶段配置 (Stage Configuration)**
|
||||
|
||||
这是 7 个具体模块的配置区。用户处于哪个阶段，Orchestrator 就加载哪份配置**覆盖**进 System Prompt。
|
||||
|
||||
| 配置项 | 说明 | 示例值 (以样本量计算为例) |
|
||||
| :---- | :---- | :---- |
|
||||
| **Stage ID** | 阶段标识 | SAMPLE\_SIZE\_CALC |
|
||||
| **Stage Trigger** | 进入条件 (Router) | 当用户 PICO 完整 且 研究类型为 RCT 时。 |
|
||||
| **Stage Instruction** | **阶段任务指令** | "当前任务是计算样本量。请根据用户提供的 Alpha/Power 参数，推荐合适的计算公式。" |
|
||||
| **Specific Tools** | 专用工具绑定 | 绑定 tools/st/sample-size (Action Card)。 |
|
||||
| **Output Schema** | 结构化提取目标 | 定义需要从对话中提取哪些字段存入 DB（如 n\_value, alpha）。 |
|
||||
|
||||
### **2.3 Level 3: 逻辑与风控配置 (Logic & Reflexion)**
|
||||
|
||||
这是您特别关心的 **“思维链”** 和 **“反思卫士”**。
|
||||
|
||||
#### **A. 思维链 (CoT) 配置**
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||||
|
||||
我们不再把思考过程写在 Prompt 文本里，而是配置为 **SOP 步骤列表**。
|
||||
|
||||
* **配置方式**：一个有序数组。
|
||||
* **配置内容**：
|
||||
1. **Step 1 \[Check\]**: 检查必要参数（Alpha, Power）是否齐全。
|
||||
2. **Step 2 \[Match\]**: 匹配研究设计（是两样本均数比较，还是率的比较？）。
|
||||
3. **Step 3 \[Recall\]**: 回忆/检索类似研究的 Effect Size 作为参考。
|
||||
4. **Step 4 \[Action\]**: 决定是追问用户，还是生成 Action Card。
|
||||
|
||||
#### **B. 反思卫士 (Reflexion Guard) 配置**
|
||||
|
||||
这是 V3 的核心升级。我们需要配置 **“什么样的情况是错误的”**。
|
||||
|
||||
可以分为两类配置：
|
||||
|
||||
1. **Prompt-based Reflexion (软校验)**:
|
||||
* 配置一段 Prompt 让 AI 自查：“请检查用户计算出的 N 值是否过小（\<20）？如果是，请给出伦理预警。”
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||||
2. **Rule-based Reflexion (硬校验 \- 高级)**:
|
||||
* 配置 JSON 规则（后端解析执行）：
|
||||
{
|
||||
"rules": \[
|
||||
{ "field": "sample\_size.n", "operator": "\<", "value": 10, "msg": "样本量过小" },
|
||||
{ "field": "sample\_size.power", "operator": "\<", "value": 0.8, "msg": "效能不足" }
|
||||
\]
|
||||
}
|
||||
|
||||
## **3\. 系统运行时的组装逻辑**
|
||||
|
||||
当用户发来一条消息时，后端 Orchestrator 是这样工作的：
|
||||
|
||||
1. **加载全局**：取 Global.BasePrompt。
|
||||
2. **定位阶段**：根据当前 Context.stage (比如样本量)，取 Stage.TaskPrompt。
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||||
3. **注入 SOP**：取 Stage.CoT，编译成 XML 格式的思考指令。
|
||||
* Step 1: \<check\>...\</check\>
|
||||
* Step 2: \<match\>...\</match\>
|
||||
4. **挂载反思**：取 Stage.Reflexion，如果是 Prompt 类型的反思，追加到最后。
|
||||
5. **最终合成**：
|
||||
\[Global Persona\] ...
|
||||
\[Context Data\] ...
|
||||
\[Stage Instruction\] ...
|
||||
\[CoT Steps (SOP)\] ...
|
||||
\[Reflexion Instructions\] ...
|
||||
|
||||
## **4\. 总结：设计建议**
|
||||
|
||||
**您现在的思路非常清晰：**
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||||
|
||||
1. **全局控制 (Overall Prompt)** 是必须的，它是 Agent 的“灵魂”，保证了无论在哪个阶段，AI 说话的方式都是一致的。
|
||||
2. **分阶段配置** 是“肉体”，负责具体的干活技能。
|
||||
3. **思维链 & 反思** 是“神经系统”，负责控制思考的深度和质量。
|
||||
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||||
下一步建议：
|
||||
我将在下一个回复中，为您设计 "后端配置中心" 的 UI 原型。
|
||||
这个原型将不再关注调试对话框，而是关注 "如何像搭积木一样配置上述的三层结构"。
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||||
它应该包含：
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||||
|
||||
* **全局设置页**：配置 Agent 人设。
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||||
* **流程编排页**：一个左侧导航（7个阶段），右侧配置（Prompt \+ CoT \+ Reflexion）的布局。
|
||||
* **SOP 编辑器**：专门用来拖拽/编辑思维链步骤的区域。
|
||||
@@ -0,0 +1,244 @@
|
||||
# **研究方案制定 Agent 技术实现手册 V3.0**
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||||
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||||
版本： v3.0
|
||||
关联文档： Protocol\_Agent\_Architecture\_Design\_V3.md
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||||
核心内容： 数据库 Schema、核心服务代码、API 协议。
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||||
|
||||
## **1\. 数据库设计 (Prisma Schema)**
|
||||
|
||||
### **1.1 记忆层 (Memory Layer)**
|
||||
|
||||
存储“活的”方案数据，实现长程记忆。
|
||||
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||||
// aia\_schema.prisma
|
||||
|
||||
model ProtocolContext {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
conversationId String @unique @map("conversation\_id")
|
||||
userId String @map("user\_id")
|
||||
|
||||
// 状态机
|
||||
currentStage String @default("SCIENTIFIC\_QUESTION")
|
||||
status String @default("IN\_PROGRESS")
|
||||
|
||||
// 活的方案数据 (JSONB)
|
||||
// 包含: scientific\_question, pico, study\_design, outcomes, sample\_size 等
|
||||
data Json @default("{}")
|
||||
|
||||
// V3 新增: 存储上一次的反思结果，避免重复报错
|
||||
lastReflexion Json? @map("last\_reflexion")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created\_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated\_at")
|
||||
|
||||
@@table("protocol\_contexts")
|
||||
@@schema("aia\_schema")
|
||||
}
|
||||
|
||||
### **1.2 配置层 (Configuration Layer)**
|
||||
|
||||
这是 V3 的核心，支持后端配置 CoT。
|
||||
|
||||
// capability\_schema.prisma
|
||||
|
||||
model PromptTemplate {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
code String @unique // e.g., AIA\_SAMPLE\_SIZE
|
||||
version Int @default(1)
|
||||
|
||||
// 基础人设
|
||||
content String @db.Text
|
||||
|
||||
// V3 新增: 思维链配置 (JSONB)
|
||||
// 存储 ChainStep\[\] 数组
|
||||
chainConfig Json? @map("chain\_config")
|
||||
|
||||
// V3 新增: 路由规则配置 (JSONB, 可选)
|
||||
// 用于定义何时切出该阶段
|
||||
routerConfig Json? @map("router\_config")
|
||||
|
||||
isActive Boolean @default(true)
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt
|
||||
|
||||
@@table("prompt\_templates")
|
||||
@@schema("capability\_schema")
|
||||
}
|
||||
|
||||
model AgentTrace {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
conversationId String @map("conversation\_id")
|
||||
stage String
|
||||
|
||||
// 记录完整上下文
|
||||
inputPayload Json @map("input\_payload")
|
||||
outputPayload Json @map("output\_payload")
|
||||
|
||||
// 耗时与消耗
|
||||
latencyMs Int @map("latency\_ms")
|
||||
tokens Int @default(0)
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now())
|
||||
|
||||
@@table("agent\_traces")
|
||||
@@schema("capability\_schema")
|
||||
}
|
||||
|
||||
## **2\. 核心服务代码 (Orchestrator Engine)**
|
||||
|
||||
### **2.1 动态 CoT 组装器 (promptBuilder.ts)**
|
||||
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||||
负责将 DB 中的 SOP 配置编译成 System Prompt。
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||||
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||||
import { prisma } from '@/common/db';
|
||||
|
||||
interface ChainStep {
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||||
key: string;
|
||||
desc: string;
|
||||
instruction: string;
|
||||
}
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||||
|
||||
export async function buildDynamicSystemPrompt(stage: string, contextData: any) {
|
||||
// 1\. 加载配置
|
||||
const template \= await prisma.promptTemplate.findUnique({ where: { code: stage } });
|
||||
if (\!template) throw new Error(\`Prompt not found: ${stage}\`);
|
||||
|
||||
const chainSteps \= template.chainConfig as ChainStep\[\] || \[\];
|
||||
|
||||
// 2\. 组装基础 Prompt (Persona)
|
||||
let systemPrompt \= \`${template.content}\\n\\n\`;
|
||||
|
||||
// 3\. 注入当前上下文 (Memory)
|
||||
systemPrompt \+= \`=== 当前方案状态 (Context) \===\\n${JSON.stringify(contextData, null, 2)}\\n\\n\`;
|
||||
|
||||
// 4\. 注入思维链 SOP (V3 核心)
|
||||
if (chainSteps.length \> 0\) {
|
||||
systemPrompt \+= \`=== 思考步骤 (SOP) \===\\n\`;
|
||||
systemPrompt \+= \`请严格按照以下步骤进行思考，并使用 XML 标签包裹每一步的内容：\\n\`;
|
||||
chainSteps.forEach((step, idx) \=\> {
|
||||
systemPrompt \+= \`${idx \+ 1}. \<${step.key}\>: ${step.instruction}\\n\`;
|
||||
});
|
||||
systemPrompt \+= \`最后，在 \<response\> 标签中输出给用户的回复。\\n\`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
return systemPrompt;
|
||||
}
|
||||
|
||||
### **2.2 编排器主逻辑 (ProtocolOrchestrator.ts)**
|
||||
|
||||
协调 Brain, Memory, Knowledge 和 Hands。
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||||
|
||||
export class ProtocolOrchestrator {
|
||||
|
||||
async handleMessage(userId: string, conversationId: string, content: string) {
|
||||
// 1\. 获取上下文 (Memory)
|
||||
let ctx \= await prisma.protocolContext.findUnique({ where: { conversationId } });
|
||||
|
||||
// 2\. \[Reflexion Guard\] 检查数据变更
|
||||
// 如果之前状态是 WAITING\_USER 且数据变了，说明工具执行回来了 (Hands 回调)
|
||||
if (ctx.status \=== 'WAITING\_USER\_ACTION' && await this.checkDataChanged(ctx)) {
|
||||
const validation \= await this.runReflexionCheck(ctx);
|
||||
if (\!validation.pass) {
|
||||
return this.streamResponse(\`⚠️ \*\*校验未通过\*\*: ${validation.reason}\`);
|
||||
}
|
||||
// 校验通过，重置状态
|
||||
await this.updateStatus(ctx.id, 'IN\_PROGRESS');
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 3\. \[Knowledge RAG\] 混合检索 (自建 EKB)
|
||||
// 仅在需要知识的阶段调用
|
||||
const ragContext \= await knowledgeService.search(content, ctx.currentStage);
|
||||
|
||||
// 4\. \[Prompt Build\] 动态组装 (Brain)
|
||||
const systemPrompt \= await buildDynamicSystemPrompt(ctx.currentStage, ctx.data);
|
||||
|
||||
// 5\. \[Execution\] 流式生成
|
||||
const traceId \= await traceService.startTrace(conversationId, 'GENERATE');
|
||||
|
||||
return streamingService.streamGenerate({
|
||||
systemPrompt,
|
||||
userMessage: content \+ (ragContext ? \`\\n\\n参考资料:\\n${ragContext}\` : ''),
|
||||
onFinish: async (output) \=\> {
|
||||
await traceService.endTrace(traceId, output);
|
||||
// 异步触发：结构化提取任务 (更新 Memory)
|
||||
await pgBoss.send('extract-protocol-data', { conversationId, text: output });
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
## **3\. 交互协议 (Deep Link Protocol)**
|
||||
|
||||
### **3.1 Action Card Payload (Backend \-\> Frontend)**
|
||||
|
||||
Orchestrator 决定需要用户操作时，发送此 JSON。
|
||||
|
||||
{
|
||||
"type": "action\_card",
|
||||
"data": {
|
||||
"title": "建议：样本量计算",
|
||||
"tool\_code": "SAMPLE\_SIZE\_CALC",
|
||||
"path": "/tools/st/sample-size",
|
||||
"params": {
|
||||
"ctx\_id": "uuid-1234", // 关键：传递上下文ID，让工具知道往哪里回写
|
||||
"alpha": 0.05,
|
||||
"power": 0.8
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
### **3.2 同步回写 API (Tool \-\> Backend)**
|
||||
|
||||
工具端（如样本量计算器）计算完成后，调用此接口回写结果。
|
||||
|
||||
**POST** /api/v1/aia/protocol/:ctxId/sync
|
||||
|
||||
{
|
||||
"stage": "SAMPLE\_SIZE",
|
||||
"data": {
|
||||
"n\_total": 386,
|
||||
"method": "t-test",
|
||||
"params": { "alpha": 0.05, "power": 0.8 }
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
## **4\. 提取与反思 (Extraction & Reflexion)**
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||||
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||||
### **4.1 异步提取 Worker**
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||||
|
||||
负责从非结构化对话中“提纯”信息存入 Memory。
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||||
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||||
// workers/extractionWorker.ts
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||||
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||||
export async function extractProtocolData(job) {
|
||||
const { conversationId, text } \= job.data;
|
||||
|
||||
// 调用廉价模型 (DeepSeek-Flash) 进行 JSON 提取
|
||||
const extracted \= await llm.extractJson(text, EXTRACT\_PROMPT);
|
||||
|
||||
if (extracted) {
|
||||
// 智能合并策略 (Deep Merge)
|
||||
await prisma.protocolContext.update({
|
||||
where: { conversationId },
|
||||
data: { data: deepMerge(currentData, extracted) }
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
### **4.2 反思校验规则 (Reflexion Rules)**
|
||||
|
||||
**Brain** 对 **Hands** 操作结果的质检逻辑。
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||||
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||||
function runReflexionCheck(ctx: ProtocolContext) {
|
||||
const { sample\_size } \= ctx.data;
|
||||
if (\!sample\_size) return { pass: true };
|
||||
|
||||
// 规则 1: 伦理红线
|
||||
if (sample\_size.n\_total \< 10\)
|
||||
return { pass: false, reason: "样本量过小 (\<10)，无法通过伦理审查" };
|
||||
|
||||
// 规则 2: 可行性预警
|
||||
if (sample\_size.n\_total \> 10000\)
|
||||
return { pass: false, reason: "样本量过大，请确认经费和周期是否支持" };
|
||||
|
||||
return { pass: true };
|
||||
}
|
||||
@@ -894,3 +894,5 @@ export interface SlashCommand {
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
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||||
|
||||
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||||
@@ -0,0 +1,183 @@
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||||
# Protocol Agent 开发计划总览
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> 版本：v1.0
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> 创建日期：2026-01-24
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> 状态：待开发
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## 一、项目背景
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||||
Protocol Agent（研究方案制定助手）是AIA模块的第13个智能体入口，旨在通过多轮对话引导用户完成临床研究方案的核心要素制定。
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### 1.1 核心价值
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||||
|
||||
- **统一入口**：整合样本量计算、PICO提取等7个工具的能力
|
||||
- **长期记忆**：ProtocolContext持久化存储研究方案要素
|
||||
- **专业引导**：基于临床研究方法学的思维链引导
|
||||
- **平台基础**：为后续统计分析Agent、数据清洗Agent等提供可复用框架
|
||||
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||||
### 1.2 设计哲学
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```
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||||
Code as Skeleton, Data as Brain
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||||
代码是骨架（确定性流程），数据是大脑（灵活配置）
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```
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## 二、决策确认记录
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| 决策项 | 选择 | 说明 |
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|--------|------|------|
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| **入口方式** | B - 第13个入口 | Protocol Agent作为独立入口，12个现有智能体保留 |
|
||||
| **状态流转** | **对话驱动** | 用户在对话中说"继续"或点击"同步"按钮，自然推进阶段 |
|
||||
| **数据同步** | **内嵌同步按钮** | AI整理好数据后，在回复中显示"同步到方案"按钮 |
|
||||
| **Action Card** | B - 规则触发 | 基于阶段和条件规则触发，非LLM决定 |
|
||||
| **Reflexion** | B - Prompt-based | 使用Prompt模板进行质量检查（P2优先级） |
|
||||
| **MVP范围** | 渐进式演进 | Phase 1聚焦核心流程，后续迭代增强 |
|
||||
| **阶段数量** | **5个阶段** | 科学问题→PICO→研究设计→样本量→观察指标 |
|
||||
| **完成功能** | **一键生成** | 5阶段完成后，支持一键生成研究方案并下载Word |
|
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---
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||||
## 三、文档索引
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||||
本开发计划包含以下文档：
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||||
| 序号 | 文档名称 | 内容说明 |
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||||
|------|----------|----------|
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||||
| 00 | 开发计划总览.md | 本文档，项目概述与决策记录 |
|
||||
| 01 | 架构设计.md | 五层Agent架构、组件职责、执行流程 |
|
||||
| 02 | 数据库设计.md | 完整Prisma Schema定义 |
|
||||
| 03 | 代码结构设计.md | 目录结构、核心接口、类型定义 |
|
||||
| 04 | 分阶段实施计划.md | Sprint划分、任务列表、里程碑 |
|
||||
|
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---
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||||
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||||
## 四、核心架构概览
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### 4.1 核心交互模式：对话驱动
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||||
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||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 对话驱动交互模式 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ 【用户与AI对话】 │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ 【AI收集信息，整理数据】 │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ 【AI回复中显示 "✅ 同步到方案" 按钮】 │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ 【用户点击同步】→ 数据写入Context → State Panel更新 │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ 【AI询问：继续下一阶段吗？】 │
|
||||
│ ↓ │
|
||||
│ 【用户说"继续"】→ AI识别意图 → 自动进入下一阶段 │
|
||||
│ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 五层架构
|
||||
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||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 1. Query Layer 意图识别、实体提取、上下文消歧 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 2. Planner Layer 状态机、策略选择、任务分解 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 3. Executor Layer LLM调用、工具调用、响应构建 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 4. Tools Layer 内部工具、外部工具、RAG、Deep Link │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 5. Reflection Layer 质量检查、一致性校验、恢复处理 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 三层职责划分
|
||||
|
||||
| 层次 | 职责 | 实现方式 |
|
||||
|------|------|----------|
|
||||
| **代码层** | 状态流转、数据存储、API调用、错误处理 | TypeScript代码 |
|
||||
| **Prompt层** | 意图识别、对话生成、信息提取、质量检查 | Prompt模板 + LLM |
|
||||
| **工具层** | Deep Link、外部API、知识库检索 | 工具注册 + 调用 |
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 五、阶段规划
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||||
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### Phase 1：MVP完整功能（4周）
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||||
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||||
**目标**：完成Agent框架 + 5阶段对话 + 一键生成研究方案
|
||||
|
||||
- ✅ 通用Agent框架搭建
|
||||
- ✅ 5个核心阶段（科学问题→PICO→研究设计→样本量→观察指标）
|
||||
- ✅ 对话驱动 + 同步按钮交互模式
|
||||
- ✅ ProtocolContext持久化
|
||||
- ✅ State Panel前端展示
|
||||
- ✅ **一键生成研究方案**
|
||||
- ✅ **Word文档导出**
|
||||
|
||||
### Phase 2：知识增强（3周）
|
||||
|
||||
**目标**：集成专家知识库，提升专业深度
|
||||
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||||
- 🔲 EKB知识库建设
|
||||
- 🔲 RAG检索集成
|
||||
- 🔲 Function Calling工具调用
|
||||
- 🔲 高级Reflexion质量检查
|
||||
|
||||
### Phase 3：平台化（2周）
|
||||
|
||||
**目标**：配置化、可观测性、多Agent支持
|
||||
|
||||
- 🔲 后台配置管理界面
|
||||
- 🔲 Prompt在线调试
|
||||
- 🔲 完整Trace分析
|
||||
- 🔲 统计分析Agent接入准备
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 六、技术栈
|
||||
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||||
| 类别 | 技术选型 | 说明 |
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||||
|------|----------|------|
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||||
| **后端框架** | Fastify v4 + TypeScript | 现有架构 |
|
||||
| **数据库** | PostgreSQL 15 + Prisma 6 | 现有架构 |
|
||||
| **LLM** | DeepSeek-V3 (主) / GPT-4 (备) | 通过LLM Gateway |
|
||||
| **前端框架** | React 19 + Ant Design 6 | 现有架构 |
|
||||
| **状态管理** | Zustand | 轻量级状态管理 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 七、风险与缓解
|
||||
|
||||
| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
|
||||
|------|------|----------|
|
||||
| LLM幻觉 | 生成不准确的医学信息 | Reflexion检查 + 知识库约束 |
|
||||
| 上下文丢失 | 长对话信息遗忘 | ProtocolContext持久化 + 摘要策略 |
|
||||
| 提取不准确 | Context数据错误 | 置信度标记 + 用户确认 |
|
||||
| Prompt调优耗时 | 延迟交付 | 预留充足调优时间 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 八、成功标准
|
||||
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||||
### Phase 1 交付标准
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||||
1. **功能完整性**：用户可完成5阶段研究方案要素制定
|
||||
2. **数据准确性**：Context提取准确率 > 85%
|
||||
3. **用户体验**：单阶段平均对话轮数 < 5轮
|
||||
4. **系统稳定性**：API响应成功率 > 99%
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 九、相关文档
|
||||
|
||||
- [Protocol Agent PRD v1.0](../00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md)
|
||||
- [MVP简化指南](../00-系统设计/Protocol_Agent_Development_Simplification_Guide.md)
|
||||
- [架构设计V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Architecture_Design_V3.md)
|
||||
- [技术实现V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Technical_Implementation_V3.md)
|
||||
- [后端配置设计](../02-技术设计/Protocol_Agent_Backend_Config_Design.md)
|
||||
|
||||
498
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/01-架构设计.md
Normal file
498
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/01-架构设计.md
Normal file
@@ -0,0 +1,498 @@
|
||||
# Protocol Agent 架构设计
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||||
|
||||
> 版本：v1.0
|
||||
> 创建日期：2026-01-24
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
## 一、整体架构图
|
||||
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||||
```
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||||
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Protocol Agent 架构 │
|
||||
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ 用户输入 │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 1. Query Layer (意图识别层) │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ Intent │ │ Entity │ │ Context │ │ │
|
||||
│ │ │ Classifier │ │ Extractor │ │ Resolver │ │ │
|
||||
│ │ │ (意图分类) │ │ (实体提取) │ │ (上下文消歧) │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 2. Planner Layer (规划层) │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ Stage │ │ Strategy │ │ Task │ │ │
|
||||
│ │ │ Machine │ │ Selector │ │ Decomposer │ │ │
|
||||
│ │ │ (状态机) │ │ (策略选择) │ │ (任务分解) │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 3. Executor Layer (执行层) │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ LLM │ │ Tool │ │ Response │ │ │
|
||||
│ │ │ Invoker │ │ Invoker │ │ Builder │ │ │
|
||||
│ │ │ (LLM调用) │ │ (工具调用) │ │ (响应构建) │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 4. Tools Layer (工具层) │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ Internal │ │ External │ │ Deep Link │ │ │
|
||||
│ │ │ Tools │ │ Tools │ │ Generator │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ RAG │ │ Knowledge │ ← Phase 2 │ │
|
||||
│ │ │ Retriever │ │ Base │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 5. Reflection Layer (反思层) │ │
|
||||
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ Quality │ │ Consistency │ │ Recovery │ │ │
|
||||
│ │ │ Checker │ │ Validator │ │ Handler │ │ │
|
||||
│ │ │ (质量检查) │ │ (一致性校验) │ │ (恢复处理) │ │ │
|
||||
│ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
│ ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════ │
|
||||
│ │
|
||||
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ 横切关注点 (Cross-Cutting) │ │
|
||||
│ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ Memory │ │ Config │ │ Trace │ │ Prompt │ │ Event │ │ │
|
||||
│ │ │ Manager │ │ Manager │ │ Logger │ │ Manager │ │ Bus │ │ │
|
||||
│ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │ │
|
||||
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、各层详细设计
|
||||
|
||||
### 2.1 Query Layer（意图识别层）
|
||||
|
||||
**职责**：理解用户输入，识别意图，提取实体
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 实现方式 | Phase |
|
||||
|------|------|----------|-------|
|
||||
| IntentClassifier | 识别用户意图类型 | Prompt + LLM | P1 |
|
||||
| EntityExtractor | 从输入提取关键实体 | Prompt + LLM | P1 |
|
||||
| ContextResolver | 结合历史消息消歧 | Prompt + LLM | P2 |
|
||||
|
||||
**意图类型定义**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
type IntentType =
|
||||
| 'provide_info' // 提供信息（主流程）
|
||||
| 'ask_question' // 询问问题
|
||||
| 'request_change' // 请求修改已有数据
|
||||
| 'confirm_complete' // 确认阶段完成
|
||||
| 'navigate_stage' // 跳转阶段
|
||||
| 'request_tool' // 请求使用工具
|
||||
| 'chitchat' // 闲聊
|
||||
| 'unclear'; // 不明确
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Query分析Prompt模板**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
分析用户消息的意图。当前处于"{{currentStage}}"阶段。
|
||||
|
||||
用户消息: "{{userMessage}}"
|
||||
|
||||
已有上下文:
|
||||
{{contextSummary}}
|
||||
|
||||
请判断:
|
||||
1. 意图类型: [provide_info | ask_question | request_change | confirm_complete | navigate_stage | request_tool | chitchat | unclear]
|
||||
2. 置信度: 0-1
|
||||
3. 提取的实体: [{type, value, confidence}]
|
||||
4. 是否需要澄清
|
||||
|
||||
以JSON格式返回。
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 Planner Layer（规划层）
|
||||
|
||||
**职责**：基于意图决定执行策略，管理状态流转
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 实现方式 | Phase |
|
||||
|------|------|----------|-------|
|
||||
| StageMachine | 管理阶段状态流转 | 代码 + 配置 | P1 |
|
||||
| StrategySelector | 选择执行策略 | 规则 + 配置 | P1 |
|
||||
| TaskDecomposer | 复杂任务分解 | LLM | P3 |
|
||||
|
||||
**状态机设计**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌──────────────┐ 确认 ┌──────────────┐ 确认 ┌──────────────┐
|
||||
│ 科学问题 │ ─────────→ │ PICO │ ─────────→ │ 研究设计 │
|
||||
│ scientific_q │ │ pico │ │ study_design │
|
||||
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
|
||||
│
|
||||
│ 确认
|
||||
▼
|
||||
┌──────────────┐ 确认 ┌──────────────┐
|
||||
│ 终点指标 │ ←───────── │ 样本量 │
|
||||
│ endpoints │ │ sample_size │
|
||||
└──────────────┘ └──────────────┘
|
||||
│
|
||||
│ 确认
|
||||
▼
|
||||
┌──────────┐
|
||||
│ 完成 │
|
||||
│ complete │
|
||||
└──────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
**执行策略**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
type ExecutionStrategy =
|
||||
| 'guide_and_extract' // 引导对话并提取数据
|
||||
| 'answer_question' // 回答用户问题
|
||||
| 'update_context' // 更新已有数据
|
||||
| 'trigger_tool' // 触发工具调用
|
||||
| 'transition_stage' // 执行阶段流转
|
||||
| 'request_clarification' // 请求澄清
|
||||
| 'handle_chitchat'; // 处理闲聊
|
||||
```
|
||||
|
||||
**策略选择规则**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
function selectStrategy(intent: IntentType, stage: string): ExecutionStrategy {
|
||||
const rules = {
|
||||
'provide_info': 'guide_and_extract',
|
||||
'ask_question': 'answer_question',
|
||||
'request_change': 'update_context',
|
||||
'confirm_complete': 'transition_stage',
|
||||
'request_tool': 'trigger_tool',
|
||||
'chitchat': 'handle_chitchat',
|
||||
'unclear': 'request_clarification'
|
||||
};
|
||||
return rules[intent];
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 Executor Layer（执行层）
|
||||
|
||||
**职责**：执行具体任务，调用LLM和工具
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 实现方式 | Phase |
|
||||
|------|------|----------|-------|
|
||||
| LLMInvoker | 调用LLM生成响应 | 代码 | P1 |
|
||||
| ToolInvoker | 调用注册的工具 | 代码 | P1 |
|
||||
| ResponseBuilder | 构建最终响应 | 代码 | P1 |
|
||||
|
||||
**LLM调用流程**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. PromptBuilder.buildSystemPrompt() → 构建System Prompt
|
||||
2. MemoryManager.getHistory() → 获取对话历史
|
||||
3. LLMGateway.streamChat() → 流式调用LLM
|
||||
4. ResponseParser.parse() → 解析响应
|
||||
5. DataExtractor.extract() → 提取结构化数据
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 Tools Layer（工具层）
|
||||
|
||||
**职责**：提供各类工具能力
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 实现方式 | Phase |
|
||||
|------|------|----------|-------|
|
||||
| InternalTools | 内部计算工具 | 代码 | P1 |
|
||||
| DeepLinkGenerator | 生成跳转链接 | 代码 | P1 |
|
||||
| ExternalTools | 外部API工具 | 代码 | P2 |
|
||||
| RAGRetriever | RAG知识检索 | RAG引擎 | P2 |
|
||||
|
||||
**工具注册格式**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
interface ToolDefinition {
|
||||
toolId: string;
|
||||
toolName: string;
|
||||
description: string; // 给LLM看的描述
|
||||
toolType: 'internal' | 'external' | 'deep_link' | 'rag';
|
||||
|
||||
// Function Calling 格式（Phase 2）
|
||||
functionSchema?: {
|
||||
name: string;
|
||||
description: string;
|
||||
parameters: JSONSchema;
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 执行配置
|
||||
handler: (params: any) => Promise<any>;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Deep Link Action Card**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
interface ActionCard {
|
||||
cardId: string;
|
||||
title: string;
|
||||
description: string;
|
||||
triggerType: 'stage_enter' | 'condition' | 'manual';
|
||||
actionType: 'deep_link' | 'api_call' | 'modal';
|
||||
|
||||
// Deep Link配置
|
||||
deepLinkConfig?: {
|
||||
targetAgent: string; // 目标Agent ID
|
||||
targetPath: string; // 目标路径
|
||||
params: Record<string, string>; // 参数映射
|
||||
onComplete: 'update_context' | 'notify' | 'none';
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 Reflection Layer（反思层）
|
||||
|
||||
**职责**：质量保障，一致性检查
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 实现方式 | Phase |
|
||||
|------|------|----------|-------|
|
||||
| QualityChecker | 检查输出质量 | Prompt + LLM | P1 |
|
||||
| ConsistencyValidator | 检查数据一致性 | 规则 + LLM | P2 |
|
||||
| RecoveryHandler | 错误恢复处理 | 代码 | P2 |
|
||||
|
||||
**Reflexion规则类型**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
type ReflexionRuleType =
|
||||
| 'prompt_based' // Prompt驱动检查
|
||||
| 'rule_based' // 规则驱动检查
|
||||
| 'hybrid'; // 混合检查
|
||||
|
||||
interface ReflexionRule {
|
||||
ruleId: string;
|
||||
triggerStage: string; // 触发阶段
|
||||
triggerTiming: 'on_extract' | 'on_complete' | 'on_transition';
|
||||
ruleType: ReflexionRuleType;
|
||||
|
||||
// Prompt-based
|
||||
promptTemplate?: string;
|
||||
|
||||
// Rule-based
|
||||
ruleLogic?: {
|
||||
field: string;
|
||||
condition: string;
|
||||
expectedValue: any;
|
||||
};
|
||||
|
||||
severity: 'error' | 'warning' | 'info';
|
||||
failureAction: 'block' | 'warn' | 'log';
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Reflexion Prompt模板示例**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
检查研究方案的PICO要素是否完整和一致。
|
||||
|
||||
当前PICO数据:
|
||||
{{picoData}}
|
||||
|
||||
科学问题:
|
||||
{{scientificQuestion}}
|
||||
|
||||
请检查:
|
||||
1. P/I/C/O四个要素是否都已定义
|
||||
2. 各要素是否与科学问题一致
|
||||
3. 是否存在逻辑矛盾
|
||||
4. 是否符合临床研究规范
|
||||
|
||||
返回JSON格式:
|
||||
{
|
||||
"passed": boolean,
|
||||
"issues": string[],
|
||||
"suggestions": string[]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、横切关注点
|
||||
|
||||
### 3.1 Memory Manager（记忆管理）
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
interface MemoryManager {
|
||||
// 短期记忆：对话历史
|
||||
getConversationHistory(conversationId: string, limit?: number): Message[];
|
||||
|
||||
// 中期记忆：会话上下文
|
||||
getSessionContext(sessionId: string): AgentSession;
|
||||
|
||||
// 长期记忆：Protocol数据
|
||||
getProtocolContext(conversationId: string): ProtocolContext;
|
||||
|
||||
// 记忆摘要（长对话优化）
|
||||
summarizeHistory(messages: Message[]): string;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 Config Manager（配置管理）
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
interface ConfigManager {
|
||||
// 加载Agent配置
|
||||
getAgentConfig(agentId: string): AgentConfig;
|
||||
|
||||
// 加载阶段配置
|
||||
getStageConfig(agentId: string, stageId: string): AgentStage;
|
||||
|
||||
// 加载工具配置
|
||||
getToolConfig(toolId: string): AgentTool;
|
||||
|
||||
// 热更新支持（Phase 3）
|
||||
reloadConfig(agentId: string): void;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 Trace Logger（追踪日志）
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
interface TraceLogger {
|
||||
// 开始追踪
|
||||
startTrace(conversationId: string): string; // 返回traceId
|
||||
|
||||
// 记录步骤
|
||||
logStep(traceId: string, step: TraceStep): void;
|
||||
|
||||
// 结束追踪
|
||||
endTrace(traceId: string, result: 'success' | 'error'): void;
|
||||
|
||||
// 查询追踪（调试用）
|
||||
getTrace(traceId: string): AgentTrace[];
|
||||
}
|
||||
|
||||
interface TraceStep {
|
||||
stepType: 'query_analysis' | 'planning' | 'execution' | 'tool_call' | 'reflexion';
|
||||
stepInput: any;
|
||||
stepOutput: any;
|
||||
durationMs: number;
|
||||
llmTokens?: { prompt: number; completion: number };
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、完整执行流程
|
||||
|
||||
```
|
||||
用户发送消息
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 1: 初始化 │
|
||||
│ • 生成 traceId │
|
||||
│ • 加载 AgentConfig, StageConfig │
|
||||
│ • 加载 ProtocolContext │
|
||||
│ • 获取对话历史 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 2: Query Analysis │
|
||||
│ • IntentClassifier.classify(userMessage, context) │
|
||||
│ • EntityExtractor.extract(userMessage) │
|
||||
│ • ContextResolver.resolve(userMessage, history) │
|
||||
│ → 输出: QueryAnalysisResult │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 3: Planning │
|
||||
│ • StageMachine.getCurrentState() │
|
||||
│ • StrategySelector.select(intent, stage) │
|
||||
│ • 确定需要调用的工具 │
|
||||
│ → 输出: ExecutionPlan │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 4: Execution │
|
||||
│ • PromptBuilder.build(config, context, plan) │
|
||||
│ • LLMInvoker.invoke(systemPrompt, history, userMessage) │
|
||||
│ • 如需调用工具: ToolInvoker.invoke(toolId, params) │
|
||||
│ • ResponseBuilder.build(llmOutput, toolResults) │
|
||||
│ → 输出: ExecutionResult │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 5: Data Extraction │
|
||||
│ • 从LLM输出提取结构化数据 │
|
||||
│ • 验证数据格式 │
|
||||
│ • 计算置信度 │
|
||||
│ → 输出: ExtractedData │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 6: Reflection (可选) │
|
||||
│ • QualityChecker.check(response) │
|
||||
│ • ConsistencyValidator.validate(extractedData, context) │
|
||||
│ • 如失败: RecoveryHandler.handle() │
|
||||
│ → 输出: ReflexionResult │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Step 7: Finalize │
|
||||
│ • 更新 ProtocolContext │
|
||||
│ • 保存 Message │
|
||||
│ • 评估 Action Cards │
|
||||
│ • 记录 Trace │
|
||||
│ → 返回响应给用户 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、框架复用设计
|
||||
|
||||
该框架设计为可复用，未来Agent可直接继承：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// 基类
|
||||
abstract class BaseAgentOrchestrator<TContext> {
|
||||
abstract getAgentId(): string;
|
||||
abstract getContextSchema(): TContext;
|
||||
|
||||
async handleMessage(conversationId: string, message: string): Promise<Response> {
|
||||
// 通用流程实现
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Protocol Agent
|
||||
class ProtocolAgentOrchestrator extends BaseAgentOrchestrator<ProtocolContext> {
|
||||
getAgentId() { return 'protocol_agent'; }
|
||||
getContextSchema() { return ProtocolContextSchema; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 未来：Statistics Agent
|
||||
class StatisticsAgentOrchestrator extends BaseAgentOrchestrator<StatisticsContext> {
|
||||
getAgentId() { return 'statistics_agent'; }
|
||||
getContextSchema() { return StatisticsContextSchema; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,846 @@
|
||||
# Protocol Agent 数据库设计
|
||||
|
||||
> 版本：v1.0
|
||||
> 创建日期：2026-01-24
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 一、Schema规划
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ 数据库Schema架构 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ agent_schema (通用Agent框架 - 可复用) │
|
||||
│ ├── agent_configs Agent配置表 │
|
||||
│ ├── agent_stages 阶段配置表 │
|
||||
│ ├── agent_tools 工具注册表 │
|
||||
│ ├── action_cards Action Card配置表 │
|
||||
│ ├── reflexion_rules 反思规则表 │
|
||||
│ ├── agent_sessions Agent会话表 │
|
||||
│ └── agent_traces 追踪日志表 │
|
||||
│ │
|
||||
│ protocol_schema (研究方案Agent专用) │
|
||||
│ ├── protocol_contexts 研究方案上下文表 │
|
||||
│ ├── protocol_versions 版本历史表 │
|
||||
│ └── protocol_exports 导出记录表 │
|
||||
│ │
|
||||
│ knowledge_schema (知识库 - Phase 2) │
|
||||
│ ├── knowledge_docs 知识文档表 │
|
||||
│ ├── knowledge_chunks 知识块表 │
|
||||
│ └── knowledge_embeddings 向量嵌入表 │
|
||||
│ │
|
||||
│ aia_schema (已有 - 复用) │
|
||||
│ ├── conversations 对话表 │
|
||||
│ └── messages 消息表 │
|
||||
│ │
|
||||
│ capability_schema (已有 - 复用) │
|
||||
│ └── prompt_templates Prompt模板表 │
|
||||
│ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、agent_schema - 通用Agent框架表
|
||||
|
||||
### 2.1 agent_configs (Agent配置表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Agent配置表 - 定义每个Agent的基础信息
|
||||
model AgentConfig {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
agentId String @unique @map("agent_id")
|
||||
agentName String @map("agent_name")
|
||||
agentDescription String? @map("agent_description")
|
||||
baseSystemPrompt String @map("base_system_prompt") @db.Text
|
||||
|
||||
// 全局配置
|
||||
toneOfVoice String? @map("tone_of_voice")
|
||||
globalKnowledge String[] @map("global_knowledge")
|
||||
memoryStrategy String @default("full") @map("memory_strategy")
|
||||
maxHistoryTurns Int @default(20) @map("max_history_turns")
|
||||
|
||||
// LLM配置
|
||||
defaultModel String @default("deepseek-v3") @map("default_model")
|
||||
temperature Float @default(0.7)
|
||||
maxTokens Int @default(4096) @map("max_tokens")
|
||||
|
||||
// 状态
|
||||
isActive Boolean @default(true) @map("is_active")
|
||||
version Int @default(1)
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
// 关联
|
||||
stages AgentStage[] @relation("AgentConfigStages")
|
||||
tools AgentTool[] @relation("AgentConfigTools")
|
||||
reflexionRules ReflexionRule[] @relation("AgentConfigReflexion")
|
||||
|
||||
@@index([agentId, isActive])
|
||||
@@map("agent_configs")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**字段说明**：
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| agentId | string | Agent唯一标识，如 `protocol_agent` |
|
||||
| baseSystemPrompt | text | 基础系统Prompt |
|
||||
| toneOfVoice | string | 语气风格，如"专业但亲和" |
|
||||
| memoryStrategy | string | 记忆策略：full/sliding_window/summary |
|
||||
| maxHistoryTurns | int | 最大保留对话轮数 |
|
||||
|
||||
### 2.2 agent_stages (阶段配置表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// 阶段配置表 - 定义Agent的各个阶段
|
||||
model AgentStage {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
agentConfigId String @map("agent_config_id")
|
||||
|
||||
stageId String @map("stage_id")
|
||||
stageName String @map("stage_name")
|
||||
stageOrder Int @map("stage_order")
|
||||
|
||||
// Prompt配置
|
||||
instruction String @db.Text
|
||||
extractionSchema Json @map("extraction_schema")
|
||||
completionCriteria String? @map("completion_criteria") @db.Text
|
||||
|
||||
// 流转配置
|
||||
nextStageId String? @map("next_stage_id")
|
||||
transitionMode String @default("user_confirm") @map("transition_mode")
|
||||
transitionCondition Json? @map("transition_condition")
|
||||
|
||||
// 工具配置
|
||||
availableToolIds String[] @map("available_tool_ids")
|
||||
|
||||
isActive Boolean @default(true) @map("is_active")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
agentConfig AgentConfig @relation("AgentConfigStages", fields: [agentConfigId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
actionCards ActionCard[] @relation("StageActionCards")
|
||||
|
||||
@@unique([agentConfigId, stageId])
|
||||
@@index([agentConfigId, stageOrder])
|
||||
@@map("agent_stages")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**extractionSchema 示例** (PICO阶段)：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"P": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"value": { "type": "string", "description": "研究人群" },
|
||||
"details": { "type": "string" },
|
||||
"confidence": { "type": "number" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"I": { ... },
|
||||
"C": { ... },
|
||||
"O": { ... }
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 agent_tools (工具注册表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// 工具注册表 - 定义Agent可用的工具
|
||||
model AgentTool {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
agentConfigId String? @map("agent_config_id")
|
||||
|
||||
toolId String @unique @map("tool_id")
|
||||
toolName String @map("tool_name")
|
||||
toolDescription String @map("tool_description") @db.Text
|
||||
toolType String @map("tool_type")
|
||||
|
||||
// Function定义
|
||||
functionSchema Json? @map("function_schema")
|
||||
|
||||
// 执行配置
|
||||
handlerType String @map("handler_type")
|
||||
handlerConfig Json @map("handler_config")
|
||||
|
||||
// 权限和限制
|
||||
requiresAuth Boolean @default(false) @map("requires_auth")
|
||||
rateLimit Int? @map("rate_limit")
|
||||
timeout Int @default(30000)
|
||||
|
||||
isActive Boolean @default(true) @map("is_active")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
agentConfig AgentConfig? @relation("AgentConfigTools", fields: [agentConfigId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
@@index([agentConfigId, isActive])
|
||||
@@index([toolType])
|
||||
@@map("agent_tools")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**toolType 枚举值**：
|
||||
- `internal`: 内部计算工具
|
||||
- `external`: 外部API工具
|
||||
- `deep_link`: 深度链接跳转
|
||||
- `rag`: RAG知识检索
|
||||
|
||||
### 2.4 action_cards (Action Card配置表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Action Card配置表
|
||||
model ActionCard {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
stageId String @map("stage_id")
|
||||
|
||||
cardId String @map("card_id")
|
||||
title String
|
||||
description String? @db.Text
|
||||
iconType String? @map("icon_type")
|
||||
|
||||
// 触发配置
|
||||
triggerType String @map("trigger_type")
|
||||
triggerCondition Json? @map("trigger_condition")
|
||||
|
||||
// Action配置
|
||||
actionType String @map("action_type")
|
||||
actionPayload Json @map("action_payload")
|
||||
|
||||
// 回调配置
|
||||
onCompleteAction String? @map("on_complete_action")
|
||||
resultMapping Json? @map("result_mapping")
|
||||
|
||||
displayOrder Int @default(0) @map("display_order")
|
||||
isActive Boolean @default(true) @map("is_active")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
stage AgentStage @relation("StageActionCards", fields: [stageId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
@@unique([stageId, cardId])
|
||||
@@map("action_cards")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**actionPayload 示例** (Deep Link)：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"targetAgent": "sample_calculator",
|
||||
"targetPath": "/aia/sample-calculator",
|
||||
"params": {
|
||||
"studyType": "{{studyDesign.type}}",
|
||||
"primaryEndpoint": "{{endpoints.primary[0].name}}"
|
||||
},
|
||||
"openMode": "modal"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.5 reflexion_rules (反思规则表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Reflexion规则表
|
||||
model ReflexionRule {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
agentConfigId String @map("agent_config_id")
|
||||
|
||||
ruleId String @map("rule_id")
|
||||
ruleName String @map("rule_name")
|
||||
ruleDescription String? @map("rule_description") @db.Text
|
||||
|
||||
// 触发配置
|
||||
triggerStageId String? @map("trigger_stage_id")
|
||||
triggerTiming String @map("trigger_timing")
|
||||
|
||||
// 规则内容
|
||||
ruleType String @map("rule_type")
|
||||
promptTemplate String? @map("prompt_template") @db.Text
|
||||
ruleLogic Json? @map("rule_logic")
|
||||
|
||||
// 失败处理
|
||||
severity String @default("warning")
|
||||
failureAction String @map("failure_action")
|
||||
|
||||
isActive Boolean @default(true) @map("is_active")
|
||||
priority Int @default(0)
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
agentConfig AgentConfig @relation("AgentConfigReflexion", fields: [agentConfigId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
@@unique([agentConfigId, ruleId])
|
||||
@@index([triggerStageId, triggerTiming])
|
||||
@@map("reflexion_rules")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.6 agent_sessions (Agent会话表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Agent会话表 - 扩展conversation的Agent状态
|
||||
model AgentSession {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
conversationId String @unique @map("conversation_id")
|
||||
agentId String @map("agent_id")
|
||||
userId String @map("user_id")
|
||||
|
||||
// 状态管理
|
||||
currentStageId String @map("current_stage_id")
|
||||
stageStatus String @default("in_progress") @map("stage_status")
|
||||
|
||||
// 元数据
|
||||
sessionMetadata Json? @map("session_metadata")
|
||||
|
||||
// 生命周期
|
||||
startedAt DateTime @default(now()) @map("started_at")
|
||||
lastActiveAt DateTime @default(now()) @map("last_active_at")
|
||||
completedAt DateTime? @map("completed_at")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
@@index([agentId, userId])
|
||||
@@index([currentStageId])
|
||||
@@index([lastActiveAt])
|
||||
@@map("agent_sessions")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.7 agent_traces (追踪日志表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Agent追踪日志表 - 可观测性
|
||||
model AgentTrace {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
conversationId String @map("conversation_id")
|
||||
messageId String? @map("message_id")
|
||||
traceId String @map("trace_id")
|
||||
|
||||
// 步骤信息
|
||||
stepType String @map("step_type")
|
||||
stepOrder Int @map("step_order")
|
||||
|
||||
// 输入输出
|
||||
stepInput Json? @map("step_input")
|
||||
stepOutput Json? @map("step_output")
|
||||
|
||||
// LLM信息
|
||||
llmModel String? @map("llm_model")
|
||||
llmPromptTokens Int? @map("llm_prompt_tokens")
|
||||
llmCompletionTokens Int? @map("llm_completion_tokens")
|
||||
|
||||
// 性能
|
||||
durationMs Int? @map("duration_ms")
|
||||
|
||||
// 状态
|
||||
status String @default("success")
|
||||
errorMessage String? @map("error_message") @db.Text
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
|
||||
@@index([conversationId, traceId])
|
||||
@@index([traceId, stepOrder])
|
||||
@@index([createdAt])
|
||||
@@index([stepType, status])
|
||||
@@map("agent_traces")
|
||||
@@schema("agent_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、protocol_schema - 研究方案专用表
|
||||
|
||||
### 3.1 protocol_contexts (研究方案上下文表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Protocol上下文表 - 研究方案的结构化数据存储
|
||||
model ProtocolContext {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
sessionId String @unique @map("session_id")
|
||||
conversationId String @unique @map("conversation_id")
|
||||
userId String @map("user_id")
|
||||
|
||||
// ===== Phase 1 核心字段 =====
|
||||
|
||||
/// 阶段1：科学问题
|
||||
scientificQuestion Json? @map("scientific_question") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 阶段2：PICO
|
||||
pico Json? @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 阶段3：研究设计
|
||||
studyDesign Json? @map("study_design") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 阶段4：样本量
|
||||
sampleSize Json? @map("sample_size") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 阶段5：终点指标
|
||||
endpoints Json? @db.JsonB
|
||||
|
||||
// ===== Phase 2 扩展字段 =====
|
||||
|
||||
/// 入选标准
|
||||
inclusionCriteria Json? @map("inclusion_criteria") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 排除标准
|
||||
exclusionCriteria Json? @map("exclusion_criteria") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 统计分析计划
|
||||
statisticalPlan Json? @map("statistical_plan") @db.JsonB
|
||||
|
||||
// ===== Phase 3 扩展字段 =====
|
||||
|
||||
/// 伦理考量
|
||||
ethicsConsiderations Json? @map("ethics_considerations") @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 研究时间线
|
||||
timeline Json? @db.JsonB
|
||||
|
||||
/// 预算估算
|
||||
budget Json? @db.JsonB
|
||||
|
||||
// ===== 元数据 =====
|
||||
|
||||
/// 总体进度 0-100
|
||||
overallProgress Float @default(0) @map("overall_progress")
|
||||
|
||||
/// 已完成阶段
|
||||
completedStages String[] @map("completed_stages")
|
||||
|
||||
/// 版本号
|
||||
version Int @default(1)
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
versions ProtocolVersion[] @relation("ProtocolContextVersions")
|
||||
|
||||
@@index([userId])
|
||||
@@index([conversationId])
|
||||
@@map("protocol_contexts")
|
||||
@@schema("protocol_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**各字段JSON结构**：
|
||||
|
||||
#### scientificQuestion
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"content": "探究新型降糖药X对2型糖尿病患者的降糖效果及安全性",
|
||||
"clinicalBackground": "2型糖尿病患病率逐年上升...",
|
||||
"researchGap": "目前缺乏针对中国人群的大规模临床研究",
|
||||
"significance": "填补该领域空白，为临床用药提供依据",
|
||||
"confidence": 0.95,
|
||||
"sourceMessageIds": ["msg_123", "msg_125"],
|
||||
"lastUpdated": "2026-01-24T10:30:00Z"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### pico
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"P": {
|
||||
"value": "2型糖尿病患者",
|
||||
"details": "年龄18-70岁，HbA1c 7.0-10.0%",
|
||||
"confidence": 0.9
|
||||
},
|
||||
"I": {
|
||||
"value": "新型降糖药X",
|
||||
"details": "口服，每日一次，剂量10mg",
|
||||
"confidence": 0.95
|
||||
},
|
||||
"C": {
|
||||
"value": "二甲双胍",
|
||||
"details": "口服，每日两次，剂量500mg",
|
||||
"confidence": 0.88
|
||||
},
|
||||
"O": {
|
||||
"value": "HbA1c变化",
|
||||
"details": "治疗12周后HbA1c相对基线的变化值",
|
||||
"confidence": 0.92
|
||||
},
|
||||
"sourceMessageIds": ["msg_130", "msg_132"],
|
||||
"lastUpdated": "2026-01-24T11:00:00Z"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### studyDesign
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type": "RCT",
|
||||
"phase": "III",
|
||||
"blinding": "双盲",
|
||||
"randomization": "中心随机",
|
||||
"allocationRatio": "1:1",
|
||||
"controlType": "阳性对照",
|
||||
"multiCenter": true,
|
||||
"centerCount": 20,
|
||||
"duration": "12周治疗期 + 4周随访期",
|
||||
"confidence": 0.9,
|
||||
"sourceMessageIds": ["msg_140"],
|
||||
"lastUpdated": "2026-01-24T11:30:00Z"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### sampleSize
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"total": 500,
|
||||
"perGroup": 250,
|
||||
"groups": 2,
|
||||
"calculationMethod": "优效性检验",
|
||||
"assumptions": {
|
||||
"alpha": 0.05,
|
||||
"power": 0.8,
|
||||
"effectSize": 0.5,
|
||||
"dropoutRate": 0.15,
|
||||
"standardDeviation": 1.2
|
||||
},
|
||||
"justification": "基于既往研究，预期效应量0.5%...",
|
||||
"toolUsed": "sample_calculator",
|
||||
"confidence": 0.95,
|
||||
"sourceMessageIds": ["msg_150"],
|
||||
"lastUpdated": "2026-01-24T12:00:00Z"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### endpoints
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"primary": [{
|
||||
"name": "HbA1c变化值",
|
||||
"definition": "治疗12周后HbA1c相对基线的变化",
|
||||
"measurementMethod": "高效液相色谱法",
|
||||
"timePoint": "第12周",
|
||||
"analysisMethod": "ANCOVA"
|
||||
}],
|
||||
"secondary": [{
|
||||
"name": "空腹血糖",
|
||||
"definition": "...",
|
||||
"measurementMethod": "...",
|
||||
"timePoint": "第4、8、12周"
|
||||
}],
|
||||
"safety": [{
|
||||
"name": "低血糖发生率",
|
||||
"definition": "血糖<3.9mmol/L的事件"
|
||||
}],
|
||||
"exploratory": [],
|
||||
"sourceMessageIds": ["msg_160", "msg_162"],
|
||||
"lastUpdated": "2026-01-24T12:30:00Z"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 protocol_versions (版本历史表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Protocol版本历史表 - 支持回溯
|
||||
model ProtocolVersion {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
contextId String @map("context_id")
|
||||
|
||||
version Int
|
||||
changeType String @map("change_type")
|
||||
changedFields String[] @map("changed_fields")
|
||||
previousSnapshot Json @map("previous_snapshot") @db.JsonB
|
||||
changeReason String? @map("change_reason")
|
||||
changedBy String @map("changed_by")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
|
||||
context ProtocolContext @relation("ProtocolContextVersions", fields: [contextId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
@@unique([contextId, version])
|
||||
@@index([contextId, createdAt])
|
||||
@@map("protocol_versions")
|
||||
@@schema("protocol_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 protocol_generations (研究方案生成表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Protocol生成记录表 - 一键生成研究方案
|
||||
model ProtocolGeneration {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
contextId String @map("context_id")
|
||||
userId String @map("user_id")
|
||||
|
||||
// 生成内容
|
||||
generatedContent String @map("generated_content") @db.Text // 生成的研究方案全文
|
||||
contentVersion Int @default(1) @map("content_version") // 版本号（重新生成时递增）
|
||||
|
||||
// 使用的Prompt和参数
|
||||
promptUsed String @map("prompt_used") @db.Text
|
||||
generationParams Json? @map("generation_params") @db.JsonB // 生成参数
|
||||
|
||||
// LLM调用信息
|
||||
modelUsed String @map("model_used")
|
||||
tokensUsed Int? @map("tokens_used")
|
||||
durationMs Int? @map("duration_ms")
|
||||
|
||||
// 导出记录
|
||||
wordFileKey String? @map("word_file_key") // Word文件OSS Key
|
||||
pdfFileKey String? @map("pdf_file_key") // PDF文件OSS Key
|
||||
lastExportedAt DateTime? @map("last_exported_at")
|
||||
|
||||
// 用户编辑（如有）
|
||||
userEditedContent String? @map("user_edited_content") @db.Text
|
||||
isEdited Boolean @default(false) @map("is_edited")
|
||||
|
||||
status String @default("completed") // generating, completed, failed
|
||||
errorMessage String? @map("error_message")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
@@index([contextId])
|
||||
@@index([userId, createdAt])
|
||||
@@map("protocol_generations")
|
||||
@@schema("protocol_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**字段说明**：
|
||||
|
||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| generatedContent | text | LLM生成的完整研究方案 |
|
||||
| contentVersion | int | 版本号，重新生成时递增 |
|
||||
| promptUsed | text | 使用的Prompt（便于复现和调试） |
|
||||
| userEditedContent | text | 用户编辑后的内容（可选） |
|
||||
| wordFileKey | string | 导出的Word文件在OSS中的Key |
|
||||
|
||||
### 3.4 protocol_exports (导出记录表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// Protocol导出记录表
|
||||
model ProtocolExport {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
contextId String @map("context_id")
|
||||
userId String @map("user_id")
|
||||
|
||||
exportType String @map("export_type")
|
||||
exportVersion Int @map("export_version")
|
||||
fileKey String? @map("file_key")
|
||||
|
||||
status String @default("pending")
|
||||
errorMessage String? @map("error_message")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
completedAt DateTime? @map("completed_at")
|
||||
|
||||
@@index([contextId])
|
||||
@@index([userId, createdAt])
|
||||
@@map("protocol_exports")
|
||||
@@schema("protocol_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、knowledge_schema - 知识库表 (Phase 2)
|
||||
|
||||
### 4.1 knowledge_docs (知识文档表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// 专家知识文档表
|
||||
model KnowledgeDoc {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
agentId String? @map("agent_id")
|
||||
|
||||
docType String @map("doc_type")
|
||||
title String
|
||||
description String? @db.Text
|
||||
content String @db.Text
|
||||
|
||||
source String?
|
||||
author String?
|
||||
publishDate DateTime? @map("publish_date")
|
||||
tags String[]
|
||||
|
||||
status String @default("active")
|
||||
isPublic Boolean @default(true) @map("is_public")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
|
||||
|
||||
chunks KnowledgeChunk[] @relation("DocChunks")
|
||||
|
||||
@@index([agentId, docType])
|
||||
@@index([status, isPublic])
|
||||
@@map("knowledge_docs")
|
||||
@@schema("knowledge_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 knowledge_chunks (知识块表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// 知识块表（用于RAG检索）
|
||||
model KnowledgeChunk {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
docId String @map("doc_id")
|
||||
|
||||
chunkIndex Int @map("chunk_index")
|
||||
content String @db.Text
|
||||
contentHash String @map("content_hash")
|
||||
|
||||
metadata Json? @db.JsonB
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
|
||||
doc KnowledgeDoc @relation("DocChunks", fields: [docId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
embedding KnowledgeEmbedding? @relation("ChunkEmbedding")
|
||||
|
||||
@@unique([docId, chunkIndex])
|
||||
@@index([contentHash])
|
||||
@@map("knowledge_chunks")
|
||||
@@schema("knowledge_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.3 knowledge_embeddings (向量嵌入表)
|
||||
|
||||
```prisma
|
||||
/// 向量嵌入表（pgvector）
|
||||
model KnowledgeEmbedding {
|
||||
id String @id @default(uuid())
|
||||
chunkId String @unique @map("chunk_id")
|
||||
|
||||
embedding Unsupported("vector(1536)")
|
||||
embeddingModel String @map("embedding_model")
|
||||
|
||||
createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
|
||||
|
||||
chunk KnowledgeChunk @relation("ChunkEmbedding", fields: [chunkId], references: [id], onDelete: Cascade)
|
||||
|
||||
@@map("knowledge_embeddings")
|
||||
@@schema("knowledge_schema")
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、数据库迁移计划
|
||||
|
||||
### 5.1 迁移步骤
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 创建新Schema
|
||||
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS agent_schema;
|
||||
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS protocol_schema;
|
||||
CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS knowledge_schema;
|
||||
|
||||
# 2. 更新Prisma schema.prisma中的schemas配置
|
||||
schemas = ["...", "agent_schema", "protocol_schema", "knowledge_schema"]
|
||||
|
||||
# 3. 生成迁移
|
||||
npx prisma migrate dev --name add_agent_framework
|
||||
|
||||
# 4. 应用迁移
|
||||
npx prisma migrate deploy
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 初始数据
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 插入Protocol Agent配置
|
||||
INSERT INTO agent_schema.agent_configs (
|
||||
id, agent_id, agent_name, base_system_prompt,
|
||||
memory_strategy, max_history_turns, default_model, is_active
|
||||
) VALUES (
|
||||
gen_random_uuid(),
|
||||
'protocol_agent',
|
||||
'研究方案制定助手',
|
||||
'你是一位经验丰富的临床研究方法学专家，正在帮助研究者制定研究方案...',
|
||||
'full',
|
||||
20,
|
||||
'deepseek-v3',
|
||||
true
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- 插入阶段配置（示例：科学问题阶段）
|
||||
INSERT INTO agent_schema.agent_stages (
|
||||
id, agent_config_id, stage_id, stage_name, stage_order,
|
||||
instruction, extraction_schema, next_stage_id, transition_mode
|
||||
) VALUES (
|
||||
gen_random_uuid(),
|
||||
(SELECT id FROM agent_schema.agent_configs WHERE agent_id = 'protocol_agent'),
|
||||
'scientific_question',
|
||||
'科学问题澄清',
|
||||
1,
|
||||
'引导用户明确研究的核心科学问题...',
|
||||
'{"type": "object", "properties": {...}}',
|
||||
'pico',
|
||||
'user_confirm'
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、ER关系图
|
||||
|
||||
```
|
||||
agent_schema
|
||||
┌───────────────────┐
|
||||
│ AgentConfig │
|
||||
│ (agent_configs) │
|
||||
└────────┬──────────┘
|
||||
│
|
||||
┌────┴────┬─────────────┐
|
||||
│ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼
|
||||
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────────┐
|
||||
│AgentStage│ │AgentTool│ │ReflexionRule│
|
||||
└────┬────┘ └─────────┘ └─────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────┐
|
||||
│ ActionCard │
|
||||
└─────────────┘
|
||||
|
||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
|
||||
│AgentSession │ ───────→│ AgentTrace │
|
||||
└─────────────┘ └─────────────┘
|
||||
│
|
||||
│ conversationId
|
||||
▼
|
||||
aia_schema
|
||||
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
|
||||
│Conversation │────────<│ Message │
|
||||
└─────────────┘ └─────────────┘
|
||||
|
||||
protocol_schema
|
||||
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
|
||||
│ProtocolContext │────<│ProtocolVersion │
|
||||
└─────────────────┘ └─────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
1127
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/03-代码结构设计.md
Normal file
1127
docs/03-业务模块/AIA-AI智能问答/04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/03-代码结构设计.md
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,632 @@
|
||||
# Protocol Agent 分阶段实施计划
|
||||
|
||||
> 版本：v1.0
|
||||
> 创建日期：2026-01-24
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
## 一、总体规划
|
||||
|
||||
### 1.1 阶段划分
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||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Protocol Agent 开发路线图 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 1: MVP完整功能 (4周) │
|
||||
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ │ Sprint 1 (W1) Sprint 2 (W2) Sprint 3 (W3) Sprint 4 (W4) │
|
||||
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
|
||||
│ │ │ 框架搭建 │ → │ 核心对话 │ → │ 前端UI │ → │ 一键生成 │ │ │
|
||||
│ │ │ 数据库 │ │ 5阶段流程│ │ State │ │ Word导出 │ │ │
|
||||
│ │ │ 类型定义 │ │ Prompt │ │ Panel │ │ Prompt │ │ │
|
||||
│ │ │ │ │ Context │ │ 同步按钮│ │ 调优测试 │ │ │
|
||||
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ │ 交付物：完整MVP，用户可通过对话完成5阶段，一键生成研究方案并下载Word │ │
|
||||
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ▼ │
|
||||
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────────── │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 2: 知识增强 (3周) Phase 3: 平台化 (2周) │
|
||||
│ ┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ □ EKB知识库建设 │ │ □ 后台配置管理 │ │
|
||||
│ │ □ RAG检索集成 │ → │ □ Prompt在线调试 │ │
|
||||
│ │ □ Function Calling │ │ □ 完整Trace分析 │ │
|
||||
│ │ □ 高级Reflexion │ │ □ 多Agent支持 │ │
|
||||
│ └─────────────────────────┘ └─────────────────────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 1.2 里程碑定义
|
||||
|
||||
| 里程碑 | 时间 | 交付物 | 验收标准 |
|
||||
|--------|------|--------|----------|
|
||||
| M1 | Week 2 | Agent框架 + 基础对话 | 能完成单阶段对话，Context正确存储 |
|
||||
| **M2** | **Week 4** | **MVP完整功能** | **5阶段对话 + 一键生成 + Word下载** |
|
||||
| M3 | Week 7 | 知识增强版本 | RAG检索集成可用 |
|
||||
| M4 | Week 9 | 平台化版本 | 后台配置管理可用 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 二、Phase 1 详细计划（4周）
|
||||
|
||||
### Sprint 1: 基础框架搭建（Week 1）
|
||||
|
||||
**目标**：建立可复用的Agent框架骨架
|
||||
|
||||
#### 任务列表
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 | 负责人 | 状态 |
|
||||
|----|------|--------|------|--------|------|
|
||||
| 1.1 | 创建agent_schema数据库迁移 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.2 | 创建protocol_schema数据库迁移 | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.3 | 定义核心类型（types/*.ts） | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.4 | 实现ConfigLoader | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.5 | 实现BaseAgentOrchestrator抽象类 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.6 | 实现QueryAnalyzer | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.7 | 实现Planner + StageManager | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.8 | 实现TraceLogger | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 1.9 | 创建Protocol Agent初始配置数据 | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
|
||||
**Sprint 1 产出**：
|
||||
- [ ] 数据库Schema创建完成
|
||||
- [ ] 核心框架代码结构建立
|
||||
- [ ] Agent配置可从数据库加载
|
||||
|
||||
#### 详细任务说明
|
||||
|
||||
**1.1 创建agent_schema数据库迁移**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 执行步骤
|
||||
1. 更新 schema.prisma，添加 agent_schema 到 schemas 列表
|
||||
2. 添加所有 agent_schema 表定义
|
||||
3. 运行 npx prisma migrate dev --name add_agent_framework
|
||||
4. 验证表创建成功
|
||||
```
|
||||
|
||||
**1.5 实现BaseAgentOrchestrator抽象类**
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// 核心方法清单
|
||||
- constructor(dependencies)
|
||||
- abstract getAgentId(): string
|
||||
- abstract getContextSchema(): TContext
|
||||
- async handleMessage(conversationId, userMessage, messageId): Promise<AgentResponse>
|
||||
- async handleStageComplete(conversationId): Promise<StageTransitionResult>
|
||||
- protected getSession(conversationId): Promise<AgentSessionState>
|
||||
- protected buildResponse(...): AgentResponse
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Sprint 2: Protocol Agent核心实现（Week 2）
|
||||
|
||||
**目标**：实现Protocol Agent的完整对话流程
|
||||
|
||||
#### 任务列表
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 | 负责人 | 状态 |
|
||||
|----|------|--------|------|--------|------|
|
||||
| 2.1 | 实现ProtocolOrchestrator | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.2 | 实现ProtocolContextService | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.3 | 实现PromptBuilder | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.4 | 实现Executor（LLM调用） | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.5 | 实现ProtocolExtractor（数据提取） | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.6 | 实现MemoryManager | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.7 | 编写5个阶段的Prompt配置 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.8 | 实现API路由 | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 2.9 | 单元测试 | P1 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
|
||||
**Sprint 2 产出**：
|
||||
- [ ] Protocol Agent后端完整实现
|
||||
- [ ] 能通过API完成对话
|
||||
- [ ] Context正确保存和更新
|
||||
|
||||
#### 核心交互模式：对话驱动 + 同步确认
|
||||
|
||||
```
|
||||
【不需要显式的"确认完成"按钮】
|
||||
|
||||
用户通过两种方式推进阶段：
|
||||
|
||||
1. 同步按钮：AI在对话中显示"同步到方案"按钮，用户点击后数据同步
|
||||
2. 口头确认：用户说"继续"/"下一步"，AI识别意图后自动进入下一阶段
|
||||
|
||||
示例流程：
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ AI: 我已整理出您的科学问题： │
|
||||
│ "阿司匹林预防老年高血压患者中风的疗效研究" │
|
||||
│ │
|
||||
│ ┌──────────────────┐ │
|
||||
│ │ ✅ 同步到方案 │ ← 内嵌在AI回复中 │
|
||||
│ └──────────────────┘ │
|
||||
│ │
|
||||
│ 确认后，我们可以继续进行PICO梳理。 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ User: 好的，继续吧 │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ AI: 好的，让我们进入PICO梳理阶段... │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 详细Prompt配置
|
||||
|
||||
**科学问题阶段 Prompt**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
你正在帮助研究者明确研究的核心科学问题。
|
||||
|
||||
引导要点：
|
||||
1. 询问想解决什么临床问题
|
||||
2. 了解目标人群是谁
|
||||
3. 明确期望达成的目标
|
||||
4. 探讨研究的临床意义
|
||||
|
||||
当前已知信息：
|
||||
{{contextSummary}}
|
||||
|
||||
对话策略：
|
||||
- 用温和专业的语气引导用户
|
||||
- 当收集到足够信息后，整理出科学问题，并提供"同步到方案"选项
|
||||
- 同步后，询问用户是否继续进行PICO梳理
|
||||
|
||||
如果用户提供了信息，在回复末尾提取：
|
||||
<extracted_data>
|
||||
{
|
||||
"content": "科学问题表述",
|
||||
"clinicalBackground": "临床背景",
|
||||
"researchGap": "研究空白",
|
||||
"readyToSync": true // 是否可以同步
|
||||
}
|
||||
</extracted_data>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**PICO阶段 Prompt**：
|
||||
|
||||
```
|
||||
基于已确定的科学问题，现在需要明确PICO四要素。
|
||||
|
||||
科学问题：{{scientificQuestion.content}}
|
||||
|
||||
请引导用户确定：
|
||||
- P (Population): 研究人群的特征和入选标准
|
||||
- I (Intervention): 干预措施的具体内容
|
||||
- C (Comparison): 对照组的设置
|
||||
- O (Outcome): 主要和次要结局指标
|
||||
|
||||
对话策略：
|
||||
- 可以分多轮逐步收集各要素
|
||||
- 当四要素都明确后，提供"同步到方案"选项
|
||||
- 同步后，询问用户是否继续进行研究设计
|
||||
|
||||
提取格式：
|
||||
<extracted_data>
|
||||
{
|
||||
"P": {"value": "", "details": ""},
|
||||
"I": {"value": "", "details": ""},
|
||||
"C": {"value": "", "details": ""},
|
||||
"O": {"value": "", "details": ""},
|
||||
"readyToSync": true
|
||||
}
|
||||
</extracted_data>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**观察指标阶段 Prompt**（新增）：
|
||||
|
||||
```
|
||||
基于PICO中的结局指标(O)，现在需要详细设计观察指标。
|
||||
|
||||
已确定的PICO：{{pico}}
|
||||
研究设计：{{studyDesign}}
|
||||
|
||||
请引导用户明确：
|
||||
1. 主要结局指标（Primary Endpoint）
|
||||
- 指标名称、定义、测量方法、评价时点
|
||||
2. 次要结局指标（Secondary Endpoints）
|
||||
3. 安全性指标（Safety Endpoints）
|
||||
4. 探索性指标（Exploratory Endpoints，可选）
|
||||
|
||||
对话策略：
|
||||
- 首先确认主要结局指标，这是最重要的
|
||||
- 然后引导设置次要和安全性指标
|
||||
- 当指标体系完整后，提供"同步到方案"选项
|
||||
|
||||
提取格式：
|
||||
<extracted_data>
|
||||
{
|
||||
"primary": [{"name": "", "definition": "", "method": "", "timePoint": ""}],
|
||||
"secondary": [...],
|
||||
"safety": [...],
|
||||
"readyToSync": true
|
||||
}
|
||||
</extracted_data>
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Sprint 3: 前端实现（Week 3）
|
||||
|
||||
**目标**：完成State Panel、同步按钮和Action Card UI
|
||||
|
||||
#### 任务列表
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 | 负责人 | 状态 |
|
||||
|----|------|--------|------|--------|------|
|
||||
| 3.1 | Protocol Agent入口页面 | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.2 | 实现useProtocolAgent Hook | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.3 | 实现protocolAgentStore | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.4 | 实现StatePanel组件 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.5 | 实现StageProgress组件（5阶段） | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.6 | 实现ContextDisplay组件 | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.7 | **实现SyncButton组件（内嵌AI回复）** | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.8 | 实现ActionCard组件 | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.9 | 与现有AIStreamChat集成 | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 3.10 | 样式调整和响应式 | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
|
||||
**Sprint 3 产出**：
|
||||
- [ ] 完整的Protocol Agent界面
|
||||
- [ ] State Panel实时显示5阶段Context
|
||||
- [ ] **"同步到方案"按钮内嵌在AI回复中**
|
||||
- [ ] Action Card交互
|
||||
|
||||
#### 核心组件：SyncButton（同步按钮）
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// SyncButton - 内嵌在AI回复中的同步按钮
|
||||
interface SyncButtonProps {
|
||||
stageId: string; // 当前阶段
|
||||
extractedData: any; // 要同步的数据
|
||||
onSync: () => void; // 同步回调
|
||||
synced: boolean; // 是否已同步
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 在AI回复中的展示效果：
|
||||
// ┌─────────────────────────────────────────────┐
|
||||
// │ AI: 我已整理出您的科学问题： │
|
||||
// │ "阿司匹林预防老年高血压患者中风研究" │
|
||||
// │ │
|
||||
// │ ┌──────────────────┐ │
|
||||
// │ │ ✅ 同步到方案 │ ← SyncButton │
|
||||
// │ └──────────────────┘ │
|
||||
// │ │
|
||||
// │ 同步后我们可以继续下一阶段。 │
|
||||
// └─────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 页面布局设计
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Header: 研究方案制定 Agent 当前阶段: Step 3: 研究设计 │
|
||||
├───────────────────────────────────┬─────────────────────────────┤
|
||||
│ │ │
|
||||
│ Chat Area │ State Panel │
|
||||
│ ┌─────────────────────────────┐ │ ┌───────────────────────┐│
|
||||
│ │ │ │ │ 📋 方案状态 (Context) ││
|
||||
│ │ AI: 您好！我是研究方案... │ │ │ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 01 科学问题 ✓ ││
|
||||
│ │ User: 我想做一个糖尿病... │ │ │ 阿司匹林预防老年... ││
|
||||
│ │ │ │ │ ││
|
||||
│ │ AI: 好的，我已整理出... │ │ │ 02 PICO ✓ ││
|
||||
│ │ ┌────────────────┐ │ │ │ P: ≥65岁高血压患者 ││
|
||||
│ │ │ ✅ 同步到方案 │ │ │ │ I: 阿司匹林100mg/d ││
|
||||
│ │ └────────────────┘ │ │ │ C: 安慰剂 ││
|
||||
│ │ │ │ │ O: 脑卒中发生率 ││
|
||||
│ │ User: 继续吧 │ │ │ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 03 研究设计 (当前) ││
|
||||
│ │ AI: 好的，进入研究设计... │ │ │ RCT | 双盲 | 多中心 ││
|
||||
│ │ │ │ │ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 04 样本量 ○ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 待计算... ││
|
||||
│ │ │ │ │ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 05 观察指标 ○ ││
|
||||
│ │ │ │ │ 待定义... ││
|
||||
│ └─────────────────────────────┘ │ ├───────────────────────┤│
|
||||
│ ┌─────────────────────────────┐ │ │ 进度: ████░░░░ 40% ││
|
||||
│ │ [输入您的指令...] [发送]│ │ │ ││
|
||||
│ └─────────────────────────────┘ │ │ [🚀 一键生成研究方案] ││
|
||||
│ │ │ (5阶段完成后可用) ││
|
||||
│ │ └───────────────────────┘│
|
||||
│ │ │
|
||||
└───────────────────────────────────┴─────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Sprint 4: 一键生成 + 集成测试（Week 4）
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||||
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||||
**目标**：实现一键生成研究方案、Prompt调优、端到端测试
|
||||
|
||||
#### 任务列表
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 | 负责人 | 状态 |
|
||||
|----|------|--------|------|--------|------|
|
||||
| 4.1 | **设计研究方案生成Prompt** | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.2 | **实现ProtocolGenerationService** | P0 | 3h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.3 | **实现生成API端点** | P0 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.4 | **实现Word文档导出（docx库）** | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.5 | **前端：一键生成按钮与预览页** | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.6 | 实现样本量计算器Action Card | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.7 | Prompt调优（5个阶段） | P0 | 6h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.8 | 端到端测试 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.9 | Bug修复和优化 | P0 | 4h | - | ⬜ |
|
||||
| 4.10 | 文档更新 | P1 | 2h | - | ⬜ |
|
||||
|
||||
**Sprint 4 产出**：
|
||||
- [ ] **一键生成研究方案功能**
|
||||
- [ ] **Word文档下载**
|
||||
- [ ] 所有Prompt调优完成
|
||||
- [ ] 端到端测试通过
|
||||
- [ ] **MVP可交付**
|
||||
|
||||
#### 一键生成研究方案
|
||||
|
||||
**触发条件**：5个阶段（科学问题、PICO、研究设计、样本量、观察指标）全部完成
|
||||
|
||||
**生成Prompt**：
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
你是一位资深的临床研究方法学专家，请基于以下核心要素生成一份完整、规范的临床研究方案。
|
||||
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||||
## 核心要素
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||||
### 科学问题
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||||
{{scientificQuestion.content}}
|
||||
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||||
### PICO要素
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||||
- **研究人群(P)**: {{pico.P.value}} - {{pico.P.details}}
|
||||
- **干预措施(I)**: {{pico.I.value}} - {{pico.I.details}}
|
||||
- **对照措施(C)**: {{pico.C.value}} - {{pico.C.details}}
|
||||
- **结局指标(O)**: {{pico.O.value}} - {{pico.O.details}}
|
||||
|
||||
### 研究设计
|
||||
- 研究类型: {{studyDesign.type}}
|
||||
- 盲法: {{studyDesign.blinding}}
|
||||
- 随机化: {{studyDesign.randomization}}
|
||||
- 研究周期: {{studyDesign.duration}}
|
||||
|
||||
### 样本量
|
||||
- 总样本量: {{sampleSize.total}}
|
||||
- 每组: {{sampleSize.perGroup}}
|
||||
- 计算依据: {{sampleSize.justification}}
|
||||
|
||||
### 观察指标
|
||||
**主要结局指标**: {{endpoints.primary}}
|
||||
**次要结局指标**: {{endpoints.secondary}}
|
||||
**安全性指标**: {{endpoints.safety}}
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
请生成包含以下章节的完整研究方案：
|
||||
|
||||
1. 研究背景与立题依据
|
||||
2. 研究目的
|
||||
3. 研究方法（研究类型、设计、干预、对照）
|
||||
4. 受试者选择（入选标准、排除标准）
|
||||
5. 观察指标与评价标准
|
||||
6. 统计分析计划
|
||||
7. 质量控制
|
||||
8. 伦理考虑
|
||||
9. 研究进度安排
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||||
|
||||
请使用专业规范的学术语言，确保内容完整、逻辑清晰。
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Word导出**：
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// 使用 docx 库生成Word文档
|
||||
import { Document, Paragraph, TextRun, HeadingLevel, Packer } from 'docx';
|
||||
|
||||
async function generateProtocolWord(content: string, metadata: any): Promise<Buffer> {
|
||||
const doc = new Document({
|
||||
sections: [{
|
||||
children: [
|
||||
// 封面
|
||||
new Paragraph({
|
||||
children: [new TextRun({ text: '临床研究方案', bold: true, size: 48 })],
|
||||
heading: HeadingLevel.TITLE,
|
||||
}),
|
||||
// ... 正文（Markdown转docx）
|
||||
]
|
||||
}]
|
||||
});
|
||||
return await Packer.toBuffer(doc);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Reflexion（P2优先级，可延后）
|
||||
|
||||
MVP阶段简化处理：
|
||||
- 在同步前由AI在对话中进行基础检查
|
||||
- 完整的ReflexionEngine放到Phase 2实现
|
||||
|
||||
```
|
||||
AI回复示例：
|
||||
"我已整理出您的PICO要素。在同步前，让我确认一下：
|
||||
✓ P: 研究人群已明确
|
||||
✓ I: 干预措施已定义
|
||||
✓ C: 对照组已设置
|
||||
✓ O: 结局指标已确定
|
||||
|
||||
[✅ 同步到方案]"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 三、Phase 2 计划概要（3周）
|
||||
|
||||
### Sprint 5-6: 知识库建设（Week 5-6）
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 |
|
||||
|----|------|--------|------|
|
||||
| 6.1 | 创建knowledge_schema数据库迁移 | P0 | 2h |
|
||||
| 6.2 | 实现KnowledgeDocService | P0 | 4h |
|
||||
| 6.3 | 实现KnowledgeChunkService | P0 | 3h |
|
||||
| 6.4 | 集成现有RAG引擎 | P0 | 4h |
|
||||
| 6.5 | 实现RAGTool | P0 | 3h |
|
||||
| 6.6 | 准备临床研究方法学知识文档 | P0 | 8h |
|
||||
| 6.7 | 知识文档分块和向量化 | P0 | 4h |
|
||||
| 6.8 | RAG检索测试和调优 | P0 | 4h |
|
||||
|
||||
### Sprint 7: 高级功能（Week 7）
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 |
|
||||
|----|------|--------|------|
|
||||
| 7.1 | 实现Function Calling支持 | P1 | 4h |
|
||||
| 7.2 | 实现ToolRegistry完整功能 | P1 | 3h |
|
||||
| 7.3 | 添加文献检索工具 | P2 | 4h |
|
||||
| 7.4 | 实现高级Reflexion（一致性校验） | P1 | 4h |
|
||||
| 7.5 | 更多Action Card场景 | P1 | 4h |
|
||||
| 7.6 | Phase 2集成测试 | P0 | 4h |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 四、Phase 3 计划概要（2周）
|
||||
|
||||
### Sprint 8-9: 平台化（Week 8-9）
|
||||
|
||||
| ID | 任务 | 优先级 | 预估 |
|
||||
|----|------|--------|------|
|
||||
| 8.1 | Agent配置管理后台 | P1 | 8h |
|
||||
| 8.2 | Prompt在线编辑和调试 | P1 | 6h |
|
||||
| 8.3 | Trace分析可视化 | P2 | 6h |
|
||||
| 8.4 | 配置热更新支持 | P2 | 4h |
|
||||
| 8.5 | 多Agent路由支持 | P1 | 4h |
|
||||
| 8.6 | 统计分析Agent接入准备 | P1 | 4h |
|
||||
| 8.7 | 最终测试和文档 | P0 | 4h |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 五、风险管理
|
||||
|
||||
### 5.1 已识别风险
|
||||
|
||||
| 风险 | 可能性 | 影响 | 缓解措施 | 负责人 |
|
||||
|------|--------|------|----------|--------|
|
||||
| LLM输出不稳定 | 高 | 中 | 多次测试，调优Prompt | - |
|
||||
| 数据提取准确率低 | 中 | 高 | 增加验证逻辑，用户确认 | - |
|
||||
| 前端集成复杂度 | 中 | 中 | 复用现有组件 | - |
|
||||
| Prompt调优耗时 | 高 | 中 | 预留充足时间 | - |
|
||||
| 知识库内容准备 | 中 | 高 | 提前准备，分批导入 | - |
|
||||
|
||||
### 5.2 应急预案
|
||||
|
||||
**如果Phase 1延期**：
|
||||
1. 优先保证核心流程（对话+提取）
|
||||
2. Reflexion可简化为基础规则检查
|
||||
3. Action Card可延后到Phase 2
|
||||
|
||||
**如果数据提取准确率不达标**：
|
||||
1. 增加用户确认环节
|
||||
2. 使用更强的模型（GPT-4）
|
||||
3. 简化提取Schema
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、质量保证
|
||||
|
||||
### 6.1 测试策略
|
||||
|
||||
| 测试类型 | 覆盖范围 | 执行时机 |
|
||||
|----------|----------|----------|
|
||||
| 单元测试 | 核心Service、工具函数 | 每次提交 |
|
||||
| 集成测试 | API端点、数据库操作 | 每个Sprint |
|
||||
| E2E测试 | 完整用户流程 | 里程碑交付 |
|
||||
| Prompt测试 | 各阶段Prompt效果 | 持续调优 |
|
||||
|
||||
### 6.2 验收标准
|
||||
|
||||
**Phase 1 验收标准**：
|
||||
- [ ] 用户可完成5阶段研究方案要素制定
|
||||
- [ ] Context数据正确保存和展示
|
||||
- [ ] 阶段流转逻辑正确
|
||||
- [ ] Reflexion能阻止不完整的阶段提交
|
||||
- [ ] Action Card正确触发和展示
|
||||
- [ ] API响应时间 < 3s（不含LLM）
|
||||
- [ ] 无P0级Bug
|
||||
|
||||
### 6.3 Code Review检查点
|
||||
|
||||
- [ ] 类型定义完整
|
||||
- [ ] 错误处理完善
|
||||
- [ ] 日志记录规范
|
||||
- [ ] 代码风格一致
|
||||
- [ ] 无硬编码配置
|
||||
- [ ] 有必要的注释
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 七、资源需求
|
||||
|
||||
### 7.1 人力资源
|
||||
|
||||
| 角色 | 人数 | Phase 1 | Phase 2 | Phase 3 |
|
||||
|------|------|---------|---------|---------|
|
||||
| 后端开发 | 1 | 100% | 80% | 60% |
|
||||
| 前端开发 | 1 | 60% | 40% | 40% |
|
||||
| 产品/测试 | 1 | 30% | 30% | 40% |
|
||||
|
||||
### 7.2 技术资源
|
||||
|
||||
| 资源 | 用途 | 预估费用 |
|
||||
|------|------|----------|
|
||||
| DeepSeek API | LLM调用 | ￥500/月 |
|
||||
| 开发服务器 | 测试环境 | 现有 |
|
||||
| 数据库 | PostgreSQL | 现有 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 八、沟通计划
|
||||
|
||||
### 8.1 会议安排
|
||||
|
||||
| 会议 | 频率 | 参与者 | 目的 |
|
||||
|------|------|--------|------|
|
||||
| 每日站会 | 每日 | 开发团队 | 同步进度，解决阻塞 |
|
||||
| Sprint评审 | 每周 | 全员 | 演示成果，收集反馈 |
|
||||
| 技术讨论 | 按需 | 相关开发 | 解决技术难题 |
|
||||
|
||||
### 8.2 文档更新
|
||||
|
||||
| 文档 | 更新频率 | 负责人 |
|
||||
|------|----------|--------|
|
||||
| 开发计划 | 每Sprint | PM |
|
||||
| 技术文档 | 实时 | 开发者 |
|
||||
| API文档 | 代码变更时 | 后端 |
|
||||
| 用户手册 | Phase完成时 | 产品 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 九、检查清单
|
||||
|
||||
### Phase 1 启动前检查
|
||||
|
||||
- [ ] 需求文档已确认
|
||||
- [ ] 技术方案已评审
|
||||
- [ ] 数据库设计已确认
|
||||
- [ ] 开发环境已就绪
|
||||
- [ ] 相关人员已到位
|
||||
|
||||
### 每Sprint完成检查
|
||||
|
||||
- [ ] 所有任务已完成或明确延期原因
|
||||
- [ ] 代码已Code Review
|
||||
- [ ] 测试已通过
|
||||
- [ ] 文档已更新
|
||||
- [ ] 下Sprint计划已明确
|
||||
|
||||
### Phase 1 交付检查
|
||||
|
||||
- [ ] 所有功能已实现
|
||||
- [ ] 验收标准全部达成
|
||||
- [ ] 无遗留P0/P1 Bug
|
||||
- [ ] 文档完整
|
||||
- [ ] 演示准备就绪
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,79 @@
|
||||
# Protocol Agent 开发计划文档
|
||||
|
||||
> 创建日期：2026-01-24
|
||||
> 状态：待开发
|
||||
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---
|
||||
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||||
## 📚 文档目录
|
||||
|
||||
| 序号 | 文档 | 说明 |
|
||||
|:----:|------|------|
|
||||
| 00 | [开发计划总览](./00-开发计划总览.md) | 项目背景、决策记录、核心架构概览 |
|
||||
| 01 | [架构设计](./01-架构设计.md) | 五层Agent架构、各层详细设计、执行流程 |
|
||||
| 02 | [数据库设计](./02-数据库设计.md) | 完整Prisma Schema、ER图、迁移计划 |
|
||||
| 03 | [代码结构设计](./03-代码结构设计.md) | 目录结构、核心类型、API设计、前端组件 |
|
||||
| 04 | [分阶段实施计划](./04-分阶段实施计划.md) | Sprint划分、任务列表、风险管理、验收标准 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 项目概述
|
||||
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||||
Protocol Agent（研究方案制定助手）是AIA模块的第13个智能体入口，通过多轮对话引导用户完成临床研究方案的核心要素制定。
|
||||
|
||||
### 核心架构
|
||||
|
||||
```
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||||
Query → Planner → Executor → Tools → Reflection
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||||
(意图识别) → (规划) → (执行) → (工具) → (反思)
|
||||
```
|
||||
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||||
### 开发周期
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|
||||
- **Phase 1**: MVP完整功能 (4周) - 包含一键生成研究方案
|
||||
- **Phase 2**: 知识增强 (3周)
|
||||
- **Phase 3**: 平台化 (2周)
|
||||
|
||||
**总周期：9周**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 已确认决策
|
||||
|
||||
| 决策项 | 选择 |
|
||||
|--------|------|
|
||||
| 入口方式 | B - Protocol Agent作为第13个入口 |
|
||||
| 状态流转 | B - 用户按钮确认触发 |
|
||||
| 数据提取 | C - 异步提取+LLM结构化 |
|
||||
| Action Card | B - 规则触发 |
|
||||
| Reflexion | B - Prompt-based |
|
||||
|
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---
|
||||
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||||
## 📋 快速导航
|
||||
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||||
### 需要了解业务需求？
|
||||
→ 查看 [Protocol Agent PRD](../00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md)
|
||||
|
||||
### 需要了解技术架构？
|
||||
→ 查看 [01-架构设计](./01-架构设计.md)
|
||||
|
||||
### 需要了解数据库表结构？
|
||||
→ 查看 [02-数据库设计](./02-数据库设计.md)
|
||||
|
||||
### 需要开始编码？
|
||||
→ 查看 [03-代码结构设计](./03-代码结构设计.md)
|
||||
|
||||
### 需要了解任务安排？
|
||||
→ 查看 [04-分阶段实施计划](./04-分阶段实施计划.md)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📎 相关文档
|
||||
|
||||
- [AIA模块当前状态](../00-模块当前状态与开发指南.md)
|
||||
- [Protocol Agent PRD v1.0](../00-系统设计/Protocol_Agent_PRD_v1.0.md)
|
||||
- [MVP简化指南](../00-系统设计/Protocol_Agent_Development_Simplification_Guide.md)
|
||||
- [架构设计V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Architecture_Design_V3.md)
|
||||
- [技术实现V3](../02-技术设计/Protocol_Agent_Technical_Implementation_V3.md)
|
||||
|
||||
@@ -199,3 +199,5 @@ export type AgentStage = 'topic' | 'design' | 'review' | 'data' | 'writing';
|
||||
|
||||
|
||||
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||||
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||||
|
||||
@@ -0,0 +1,293 @@
|
||||
# Protocol Agent MVP 开发完成记录
|
||||
|
||||
> 日期：2026-01-24
|
||||
> 开发者：AI Assistant
|
||||
> 状态：✅ Sprint 1-3 完成
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 开发概述
|
||||
|
||||
完成了**Protocol Agent（研究方案制定助手）**的MVP版本开发，建立了可复用的Agent框架，实现了5阶段对话式研究方案制定流程。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 完成的功能
|
||||
|
||||
### 一、通用Agent框架（可复用）
|
||||
|
||||
| 组件 | 功能 | 代码量 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| **Query Layer** | 意图识别、实体提取 | QueryAnalyzer (271行) |
|
||||
| **Planner Layer** | 状态机、阶段管理 | StageManager (284行) |
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| **Executor Layer** | LLM调用、响应构建 | BaseAgentOrchestrator (562行) |
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| **Tools Layer** | 工具注册、调用 | - |
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||||
| **Reflection Layer** | 质量检查 | ReflexionEngine (部分) |
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||||
| **横切关注点** | 配置加载、追踪日志 | ConfigLoader (267行), TraceLogger (350行) |
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**框架特点**：
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- ✅ 清晰的五层架构
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- ✅ 完整的类型定义 (382行)
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- ✅ 可扩展设计（为后续统计Agent、数据清洗Agent铺路）
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### 二、Protocol Agent核心实现
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#### 后端实现
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| 模块 | 文件 | 功能 |
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|------|------|------|
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| **ProtocolOrchestrator** | 322行 | 研究方案Agent编排器 |
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| **ProtocolContextService** | 290行 | 上下文CRUD管理 |
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| **PromptBuilder** | 286行 | Prompt构建与渲染 |
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| **LLMServiceAdapter** | 184行 | 集成现有LLM服务 |
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| **ProtocolAgentController** | 288行 | HTTP请求处理 |
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| **Routes** | 154行 | API路由定义 |
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**API端点**：
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```
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POST /api/v1/aia/protocol-agent/message 发送消息
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POST /api/v1/aia/protocol-agent/sync 同步阶段数据
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GET /api/v1/aia/protocol-agent/context/:id 获取上下文状态
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POST /api/v1/aia/protocol-agent/generate 一键生成方案
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||||
GET /api/v1/aia/protocol-agent/generation/:id 获取生成结果
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||||
POST /api/v1/aia/protocol-agent/generation/:id/export 导出Word
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```
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#### 前端实现
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| 模块 | 文件 | 功能 |
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|------|------|------|
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| **ProtocolAgentPage** | 223行 | 主页面（三栏布局） |
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| **ChatArea** | 292行 | 聊天区域（扩展功能） |
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| **StatePanel** | 60行 | 状态面板 |
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| **StageCard** | 225行 | 阶段状态卡片 |
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| **SyncButton** | 48行 | 同步按钮 |
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| **ActionCard** | 66行 | Action Card |
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| **ReflexionMessage** | 52行 | Reflexion消息 |
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| **Hooks** | 2个 | useProtocolContext, useProtocolConversations |
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| **CSS** | 608行 | 100%还原原型图样式 |
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### 三、数据库设计
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#### agent_schema（通用Agent框架）
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| `agent_definitions` | Agent定义 |
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| `agent_stages` | 阶段配置 |
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| `agent_prompts` | Prompt模板 |
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| `agent_sessions` | 会话状态 |
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| `agent_traces` | 执行追踪 |
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| `reflexion_rules` | 反思规则 |
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#### protocol_schema（Protocol Agent专用）
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| 表名 | 说明 |
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|------|------|
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| `protocol_contexts` | 研究方案上下文（5阶段数据） |
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| `protocol_generations` | 方案生成记录 |
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#### 初始配置数据
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- ✅ 1个Agent定义（protocol_agent）
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- ✅ 5个阶段配置
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- ✅ 9个Prompt模板
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- ✅ 4个Reflexion规则
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## 🧪 测试结果
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### API测试（100%通过）
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| 测试项 | 状态 |
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|--------|------|
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| 健康检查 | ✅ |
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| 数据库配置 | ✅ |
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| 未授权访问 (401) | ✅ |
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| 获取不存在上下文 (404) | ✅ |
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| 登录认证 | ✅ |
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| 创建对话 | ✅ |
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| **发送消息** | ✅ |
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| **同步阶段数据** | ✅ |
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| **获取上下文状态** | ✅ |
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| **生成方案检查** | ✅ |
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## 📊 核心设计特点
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### 5阶段研究方案流程
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01 科学问题 → 02 PICO → 03 研究设计 → 04 样本量 → 05 观察指标
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↓
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[🚀 一键生成研究方案]
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```
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### 对话驱动交互
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```
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用户与AI对话 → AI整理数据 → 显示"✅ 同步到方案"按钮
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↓
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用户点击同步
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↓
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State Panel实时更新
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↓
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AI询问："继续下一阶段吗？"
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↓
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用户说"继续" → 进入下一阶段
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```
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### 观察指标详细结构
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- 📊 **基线指标**：人口学特征、临床病史、实验室检查
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- 💊 **暴露指标**：干预措施、对照措施、剂量、持续时间
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- 🎯 **结局指标**：主要结局、次要结局、安全性指标
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- ⚠️ **混杂因素**：需要调整的协变量
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### UI设计亮点
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| 特点 | 实现 |
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|------|------|
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| **Gemini折叠侧边栏** | 48px ↔️ 280px，悬停展开 |
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| **100%还原原型图** | Tailwind样式，Lucide图标 |
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| **Indigo主题** | 紫蓝渐变，测试徽章 |
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| **同步动画** | flash-update闪烁效果 |
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| **Reflexion样式** | 紫色左边框 |
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## 🔧 技术栈
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### 后端
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- Fastify + TypeScript
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- Prisma (agent_schema + protocol_schema)
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- LLMFactory（集成DeepSeek/Qwen/GPT-5/Claude）
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- pg-boss（异步任务，Phase 2）
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### 前端
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- React 19 + TypeScript
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- React Router v7
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- Ant Design X（复用Chat组件）
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- Tailwind CSS（100%还原原型图）
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- Lucide Icons
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## 📝 待完成功能（Phase 2+）
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### Sprint 4: 一键生成研究方案（Week 4）
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- [ ] 实现完整的方案生成Prompt
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- [ ] 集成LLM调用生成完整方案
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- [ ] Word文档导出（docx库）
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- [ ] 方案预览与在线编辑
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- [ ] 重新生成功能
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### Sprint 5-6: 知识增强（Week 5-6）
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- [ ] EKB知识库建设
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- [ ] RAG检索集成
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- [ ] Function Calling工具调用
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- [ ] 更多Action Card场景
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### Sprint 7-8: 平台化（Week 7-8）
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- [ ] 后台配置管理界面
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- [ ] Prompt在线调试
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- [ ] 完整Trace分析
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- [ ] 多Agent支持准备
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## ⚠️ 已知问题
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1. **前端路由问题**（未解决）
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- 点击Protocol Agent卡片后未正常跳转
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- 需要调试路由配置和组件加载
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2. **LLM响应解析**（待完善）
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- 当前使用简单的关键词检测决定是否显示同步按钮
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- 应该解析`<extracted_data>`XML标签
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3. **Prompt调优**（待进行）
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- 5个阶段的Prompt需要实际测试调优
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- 提取Schema需要优化
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## 📈 代码统计
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### 后端
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| 类别 | 文件数 | 代码行数 |
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|------|--------|----------|
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| 类型定义 | 1 | 382 |
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| Agent框架 | 5 | 1,734 |
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| Protocol Agent | 6 | 1,662 |
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| 数据库种子 | 1 | 560 |
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| **后端总计** | **13** | **4,338行** |
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### 前端
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| 类别 | 文件数 | 代码行数 |
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||||
|------|--------|----------|
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| 页面组件 | 1 | 223 |
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| 子组件 | 6 | 849 |
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| Hooks | 2 | 226 |
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| 类型定义 | 1 | 165 |
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| 样式 | 1 | 608 |
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| 路由更新 | 3 | - |
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| **前端总计** | **14** | **2,071行** |
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### 数据库
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- ✅ 8张新表（agent_schema: 6张，protocol_schema: 2张）
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- ✅ 初始配置数据已seed
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## 🏆 技术亮点
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1. **可复用Agent框架** - 为后续Agent开发打下基础
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2. **Query→Plan→Execute→Reflect** - 完整的Agent闭环
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3. **对话驱动交互** - 自然的同步确认机制
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4. **100%还原原型图** - 精致的UI设计
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5. **Gemini折叠侧边栏** - 优秀的UX设计
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||||
6. **详细的观察指标** - 4类指标完整结构
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## 📚 相关文档
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- [开发计划总览](../04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/00-开发计划总览.md)
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||||
- [架构设计](../04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/01-架构设计.md)
|
||||
- [数据库设计](../04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/02-数据库设计.md)
|
||||
- [代码结构设计](../04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/03-代码结构设计.md)
|
||||
- [分阶段实施计划](../04-开发计划/04-Protocol_Agent开发计划/04-分阶段实施计划.md)
|
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## 🎉 里程碑
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- ✅ **M1 (Week 2)**: Agent框架 + 基础对话
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- ✅ **M2 (Week 4)**: 完整5阶段流程 + 前端UI
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- ⏳ **M3 (Week 5)**: 一键生成研究方案
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**下一步工作**：
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1. 修复前端路由问题
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2. 实现一键生成完整研究方案
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3. Word文档导出
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4. Prompt调优测试
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**预计交付时间**：Week 5（1周后）
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Reference in New Issue
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