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
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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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